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Pubblicato: 28 Settembre 2018

“Predictive Maintenance Radar” di Roland Berger per il mondo dell’industria

Creare valore con la manutenzione predittiva

Prevenire è meglio che curare. Se questo vale per la salute, perché non applicare all’industria lo stesso principio? Roland Berger, la società di consulenza strategica, ritiene che le manutenzioni predittive imporranno un cambiamento significativo ai processi industriali. Ad oggi la manutenzione funziona “a chiamata” ovvero solo dopo l’insorgenza di uno o più guasti. Mentre quella preventive e quella condition-based funzionano o su base empirica o statistica e non tengono dunque conto in tempo reale delle condizioni concrete dei macchinari o dei sistemi produttivi.

Lo studio “Predictive Maintenance: from data collection to value creation“, elaborato dagli analisti di Roland Berger, illustra quali benefici apporterà invertire l’approccio ed affidarsi al metodo predictive in real time. In particolare esamina e fornisce una serie di raccomandazioni sui cambiamenti organizzativi e culturali richiesti alle aziende per cogliere al meglio il potenziale offerto dalle nuove tecnologie manutentive.

  1. I fantastici 4
  2. Punti chiave e aree produttive da modificare
  3. Quanto vale la produzione predittiva?


I fantastici 4

La Predictive Maintenance analizzata da Roland Berger si basa sui quattro pilastri della digitalizzazione:

  • Interconnettività: ogni componente produttivo è dotato di sensori specifici per la misurazione dello “stato di salute” attraverso la raccolta in tempo reale di dati puntuali;
  • Digital data: l’analisi dei dati raccolti avviene tramite l’utilizzo delle più sofisticate tecniche di big data analysis;
  • Automazione: l’adozione di macchinari di nuova generazione dotati di tecnologie di self-learning permette di evitare l’insorgere della maggior parte dei danni possibili;
  • Creazione di valore: l’accesso immediato e in remoto ai macchinari riduce drasticamente tempi e costi delle operazioni di manutenzione.


Punti chiave e aree produttive da modificare

Il Predictive Maintenance Radar è stato ideato ad hoc per il mondo dell’industria ed è focalizzato su sei direttrici. Mettendo questi macro-fattori a sistema si individuano i punti chiave e le aree produttive su cui intervenire.

Quattro direttrici sono di tipo technologically-driven: sensori, processi di data-collecting, monitoraggio & diagnosi e skill predittive. In altre parole: gli algoritmi alla base del Predictive Maintenance Radar combinano i dati raccolti e determinano il risultato futuro più plausibile. I sistemi più avanzati utilizzano l’Intelligenza Artificiale (IA) e sono in grado di imparare dalle analisi precedenti rendendo le previsioni sempre più accurate (self-learning machines).

Due direttrici sono di tipo business-driven: l’analisi delle decisioni e dei processi di controllo delle macchine e i modelli di servizi e business adottati. Come dire: l’automazione è sì il Sacro Graal del sistema di Predictive Maintenance. Ma siamo sicuri di volere cedere il controllo in toto alle macchine? Con il Radar sviluppato da Roland Berger ognuno può decidere fino a che punto spingersi. Tenendo presente le esigenze delle singole funzioni aziendali. A partire da R&S, vendite e finance.

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Quanto vale la produzione predittiva?

Almeno l’80% delle aziende attive nella produzione industriale punta a implementare soluzioni di manutenzione predittiva. A rivelarlo è uno studio precedente sul tema condotto da Roland Berger, stavolta in collaborazione con VDMA e Deutsche Messe AG dal titolo “Predictive maintenance: servicing tomorrow and where we are really at today“. Con ovvi impatti sul piano economico. Entro il 2022 il mercato dei sistemi di Predictive Maintenance varrà tra i 6,3 e gli 11 miliardi di dollari con una crescita stimata tra il 27% e il 39% sui valori 2016 (prima rilevazione disponibile).

«L’aspetto più rilevante della manutenzione predittiva è l’ampio raggio di opportunità di sviluppo che ne deriva per le aziende» commenta Paolo Massardi, senior partner di Roland Berger Italia. «Serve per ottimizzare i costi di produzione industriale, certo. Ma serve anche per migliorare i rapporti dell’azienda nei confronti degli interlocutori esterni, clienti e aziende partner in primis. È ipotizzabile creare dei modelli di business a servizio dei vari anelli della catena del valore per massimizzare la disponibilità degli impianti OEE, il mix delle materie prime da utilizzare, i consumi energetici da stanziare e così via. Per le società italiane attive nel campo della meccatronica e per quelle dei servizi manutentivi, già “lanciate” o meno nel mondo digital, sarà fondamentale comprendere come cogliere tali opportunità e valutarne le potenziali ricadute sul proprio posizionamento competitivo». Prevenire è meglio che curare. Appunto.

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