[AGGIORNATO A MARZO 2022]
La manutenzione predittiva è uno dei migliori processi resi possibili dalla rivoluzione apportata dall'Industria 4.0. Questa consente alle aziende dei settori tissue e tessuto non tessuto di adottare un approccio proattivo alla manutenzione delle macchine piuttosto che un approccio reattivo.
In poche parole, ciò significa che possono rilevare un potenziale problema meccanico e intervenire prima che il guasto della macchina possa portare a un'interruzione della linea di produzione.
Ciò è fondamentale considerando che viene stimato che i tempi di fermo macchina non pianificati costino 50 miliardi di dollari all'anno e che il 42% dei tempi di fermo macchina non pianificati sia dovuto a guasti alle apparecchiature.
Che cos'è la manutenzione predittiva e come funziona
In sostanza, la manutenzione predittiva è un metodo che aiuta a determinare lo stato corrente delle apparecchiature al fine di stimare i tempi dei lavori di manutenzione. Utilizzando la tecnologia dell’Industria 4.0 siamo in grado di raccogliere e analizzare i dati provenienti da ogni macchina sulla linea di produzione per rilevare pattern anomali, in modo che gli addetti di un impianto per la produzione di carta tissue e tessuto non tessuto possano vedere quando e dove sarà necessaria la manutenzione prima che sorgano problemi rilevanti.
Questo è possibile perché ogni macchina è dotata di sensori in grado di trasmettere i dati operativi in tempo reale sul cloud verso una piattaforma integrativa, come la Soluzione Digitale A.Celli, dove i suddetti dati verranno analizzati da un sistema di apprendimento automatico (machine learning).
Il software di apprendimento automatico esegue questa analisi utilizzando come dati macchina di base:
- standard di efficacia dell'apparecchiatura globale (OEE: Overall Equipment Effectiveness);
- standard di settore;
- i tuoi standard operativi;
- i dati storici della macchina che identificano quali metriche verranno utilizzate come riferimento per indicare un problema
1. Ridurre al minimo i fermi macchina non pianificati
Il primo e forse il più evidente vantaggio della manutenzione predittiva è la capacità di ridurre al minimo i tempi di inattività non pianificati. Secondo McKinsey, l'uso della manutenzione predittiva può ridurre i tempi di fermo macchina dal 30% al 50%. Il motivo è semplice.
Prima dell’avvento di tecnologie informatiche avanzate, era difficile stabilire lo stato di usura della macchina e determinare il momento in cui metterla offline per gli interventi di manutenzione prima di un suo guasto. Questo perché i lavoratori addetti alla produzione potevano ispezionare il macchinario solamente a vista, ma questo, considerando anche la pericolosità di avvicinarsi troppo, non era ovviamente sufficiente a rilevare i piccoli cambiamenti nelle prestazioni della macchina.
Ad oggi, le tecnologie consentono di osservare ogni aspetto di ogni parte della macchina in tempo reale durante il suo funzionamento. Ciò significa che le prestazioni della macchina vengono costantemente monitorate e l'apprendimento automatico è in grado di analizzare i dati provenienti da ogni macchina per rilevare cambiamenti indesiderati nel funzionamento. Questo consente ai lavoratori di pianificare la manutenzione predittiva, portando la macchina offline in modo pianificato al fine di ridurre al minimo l'impatto sulle operazioni dell'impianto.
2. Ottimizzazione dei tempi di fermo macchina pianificati
Il secondo e forse meno ovvio vantaggio della manutenzione predittiva è l'ottimizzazione dei tempi di fermo macchina pianificati. Questi vengono utilizzati per processi come l'oliatura, la pulizia dei macchinari e la sostituzione di parti che si usurano frequentemente. La manutenzione predittiva consente di pianificare questi tempi di inattività nel momento in cui l’impatto sulla produzione complessiva sarà minore, ad esempio durante i periodi in cui c'è meno volume sulla linea di produzione.
Leggi anche: 4 strumenti per ridurre i tempi di fermo macchina nei settori Tissue e Tessuto Non Tessuto
3. Estensione della vita utile dei macchinari
Infine, la manutenzione predittiva può aiutare a prolungare in modo significativo la vita utile dei macchinari. Ancora una volta, McKinsey riferisce che la manutenzione predittiva estende la vita della macchina dal 20% al 40%. Quando le parti usurate vengono prontamente sostituite e le macchine vengono pulite, oliate e curate regolarmente, queste dureranno più a lungo. Inoltre, la manutenzione predittiva garantirà l'adeguamento del programma di manutenzione all’obsolescenza del macchinario. Infine, si avrà la possibilità di identificare il punto in cui una macchina costa all'azienda più di quanto valga, in modo che l’azienda possa procedere alla sua sostituzione.
Il ruolo chiave della manutenzione predittiva nei settori tissue e tessuto non tessuto: ridurre i costi e aumentare la competitività
Il ruolo chiave della manutenzione predittiva nel settore del Tessuto Non Tessuto e del tissue
Come abbiamo potuto vedere, la manutenzione predittiva è fondamentale per la sopravvivenza di qualsiasi azienda produttrice di carta tissue e tessuto non tessuto nell'attuale ambiente globale competitivo. Quando questo processo viene adottato al meglio delle sue capacità contribuisce a migliorare la produttività dei lavoratori, poiché saranno in grado di identificare in modo tempestivo un problema ad un macchinario ed effettuare gli interventi di manutenzione necessari prima che si guasti. In definitiva, tutto questo si traduce nel funzionamento ottimale delle macchine e in maggiori profitti, grazie ai minori costi di manutenzione ed energetici e la riduzione degli sprechi.
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