I fermi macchina sono un problema critico per le aziende manifatturiere e industriali, con impatti significativi sulla produttività e sui costi. Tuttavia, l’avvento di tecnologie come MES (Manufacturing Execution System), Industrial IoT e la manutenzione predittiva offre nuove opportunità per mitigare questi problemi. In questo articolo, esploreremo come queste soluzioni tecnologiche possono aiutare a prevenire i fermi macchina.
Cos’è un fermo macchina e perché è un problema?
Un fermo macchina come suggerisce il nome, si verifica quando una macchina o un impianto industriale smette di funzionare, interrompendo la produzione. Questi eventi possono essere programmati, come nel caso della manutenzione, o imprevisti, come nel caso di guasti o errori operativi. I costi associati possono essere enormi, variando da centinaia a milioni di euro all’anno a seconda della dimensione dell’azienda. Secondo questo articolo di Forbes, i fermi macchina assorbono mediamente, a livello globale, fra l’1% e il 10% del tempo produttivo: 800 ore l’anno, con perdite che superano facilmente i 20.000 euro al minuto. Questo senza contare i potenziali disservizi a catena che si possono generare quando il fermo macchina riguarda infrastrutture critiche o altamente critiche come acquedotti o forniture energetiche.
L’importanza della Digitalizzazione nella Prevenzione dei Fermi Macchina
Oggi la digitalizzazione sta rivoluzionando il modo in cui le aziende affrontano i problemi operativi, inclusi i fermi macchina. L’adozione di tecnologie digitali avanzate non è più un lusso, ma una necessità per mantenere la competitività e l’efficienza. In questo contesto, soluzioni come il Manufacturing Execution System (MES), l’Internet of Things Industriale (IoT) e la manutenzione predittiva emergono come strumenti fondamentali per mitigare i rischi e i costi associati. Vediamo come.
MES (Manufacturing Execution System)
I sistemi MES sono piattaforme software che monitorano e controllano i processi di produzione in tempo reale. Questi sistemi possono rilevare automaticamente i tempi di fermo macchina, identificare le cause e suggerire azioni correttive. Per esempio, un MES può segnalare un calo di rendimento in una particolare macchina e suggerire una manutenzione preventiva prima del guasto.
Industrial IoT (Internet of Things Industriale)
L’IoT industriale si riferisce principalmente all’uso di sensori, in modo nuovo e intelligente: oggi questi strumenti di misura sono più reperibili, più economici e più semplici da installare. Questo offre, potenzialmente, una maggiore e migliore opportunità di indagine: l’aggiunta di sensoristica oggi, infatti, è meno gravosa sia dal punto di vista operativo, sia da quello economico. Oltre a questi, l’ IIoT di basa su dispositivi intelligenti e reti per raccogliere dati dai macchinari e dagli impianti. Questi dati possono essere analizzati per identificare modelli e tendenze e prevedere futuri fermi macchina. Per esempio, un sensore di temperatura potrebbe rilevare surriscaldamento anomalo ripetuto, segnalando la necessità di un intervento.
Anomaly Detection
Grazie agli strumenti avanzati disponibili oggi sul mercato è possibile definire- già dall’installazione vulnerabilità e obsolescenze. Inoltre, è possibile ispezionare il traffico sulla rete OT (in modo analogo a quanto viene fatto dai sistemi di protezione del perimetro nella rete IT) alla ricerca di indicatori di eventuali problematiche, in modo da poter prevenire tempestivamente e, in molti casi, anche in via preventiva / predittiva.
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Manutenzione Predittiva
La manutenzione predittiva utilizza i big data industriali e l’analisi per prevedere quando una macchina o un componente sta per guastarsi. Questo permette di eseguire la manutenzione prima che si verifichi un guasto, prevenendo così fermi macchina imprevisti e offrendo la possibilità di una pianificazione che incontri i bisogni della produzione. Tecnologie come l’apprendimento automatico e l’analisi dei dati possono migliorare ulteriormente l’accuratezza delle previsioni.
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Contrastare i fermi macchina, non solo analisi e manutenzione
La tecnologia non supporta la riduzione dei fermi operativi solo in modo diretto, ma anche indirettamente, permettendo di ottimizzare la produzione, migliorare la sicurezza e disporre sempre delle capacità di calcolo necessarie. Ecco alcuni esempi.
Big Data e Analisi dei Dati
L’analisi dei dati è fondamentale per il funzionamento di MES e sistemi di manutenzione predittiva. L’uso di algoritmi avanzati e tecniche di apprendimento automatico può aiutare a identificare modelli nascosti nei dati, migliorando la precisione delle previsioni e permettendo interventi più tempestivi.
Industrial cybersecurity
Con l’aumento della connettività e della digitalizzazione, la sicurezza dei dati diventa cruciale.
Le misure di Industrial cybersecurity devono essere integrate nelle soluzioni tecnologiche per proteggere i dati sensibili e prevenire potenziali attacchi che potrebbero causare fermi macchina.
Cloud Computing
Il cloud computing offre una piattaforma flessibile e scalabile per l’archiviazione e l’analisi dei dati. Questo è particolarmente utile per le aziende con più sedi, permettendo un accesso facile e sicuro ai dati da qualsiasi luogo.
Come Implementare la tecnologia a supporto della riduzione dei tempi di fermo
Una volta compresa l’importanza delle soluzioni digitali nella prevenzione dei fermi macchina, il passo successivo è l’implementazione pratica di queste tecnologie all’interno dell’ecosistema produttivo. Tuttavia, la transizione verso un ambiente di produzione più digitalizzato implica qualche sfida e richiede una pianificazione accurata, risorse dedicate e un impegno costante. Ecco alcuni punti di partenza per l’implementazione efficace di sistemi come MES, IoT industriale e manutenzione predittiva, con l’obiettivo di minimizzare i rischi e massimizzare il ritorno sull’investimento.
Valutazione delle Esigenze: Prima di implementare qualsiasi tecnologia, è fondamentale eseguire un’analisi delle esigenze per determinare quali soluzioni sono più adatte.
Integrazione dei Sistemi: MES, IoT industriale e manutenzione predittiva spesso richiedono l’integrazione con altri sistemi aziendali come ERP (Enterprise Resource Planning).
Formazione del Personale: È essenziale che il personale sia adeguatamente formato sull’uso di queste tecnologie per massimizzare i benefici.
Monitoraggio e Aggiornamento: Una volta implementate, queste soluzioni richiedono un monitoraggio costante e possono necessitare di aggiornamenti per adattarsi a nuove esigenze o tecnologie.
Backup e restore degli applicativi: come già accade in molti altri contesti tecnologici, un backup degli applicativi OT è la soluzione ideale per garantire la business continuity anche quando è necessario ricorrere a un piano B: disporre di una versione aggiornata e facilmente ricostruibile del proprio ecosistema applicativo può ridurre i tempi per il ritorno all’operatività di interi ordini di grandezza.
La tecnologia alleata della Business Continuity
L’adozione di tecnologie avanzate come MES, IoT industriale e manutenzione predittiva può fornire strumenti efficaci per la prevenzione dei fermi macchina. Queste soluzioni non solo riducono i costi ma migliorano anche l’efficienza e la produttività, fornendo un vantaggio competitivo nell’ambiente industriale moderno: insomma, la Business Continuity e l’obiettivo “zero downtime” sono perseguibili, realizzabili e ogni azienda dovrebbe puntare a raggiungerli.