predictive maintenance: che cos'è e perché è importante per le aziende

Uno dei principali pregi dell'Internet of Things (IoT) è quello di gestire Big Data e trasformarli in informazioni che saranno poi la base per elaborare analisi volte a migliorare i differenti processi di business. La manutenzione predittiva sfrutta nello specifico tali dati nell'ottica della prevenzione cercando di prevedere e sviluppare in anticipo interventi mirati contribuendo ad una sensibile riduzione dei costi di manutenzione, dei tempi di downtime e degli investimenti a vantaggio di una massimizzazione della vita di dispositivi e apparecchiature ed un miglioramento dei processi produttivi. Si tratta in pratica di una strategia di manutenzione guidata dall'analisi predittiva (Predictive maintenance) per rilevare errori, anomalie, per prevenire fallimenti e overstock, riducendo al minimo la manutenzione e le eventuali perdite, ed ottimizzando piuttosto i processi in termini di affidabilità e qualità. 

Il sistema di analisi incrociate tra dati operativi e dati di business si basa sull'interdisciplinarietà della data science nell'analisi di dati non strutturati, anomalie, associazioni, data mining, machine learning, ottimizzazioni, relazioni, ricerche operative, segmentazione, simulazioni, statistica e trend in modo da poter costruire un modello di relazioni tra input e output e decidere di intervenire solo quando e dove è strettamente necessario. 
Indispensabile in questo processo è ovviamente l'intervento di esperti in grado di identificare quali siano i dati necessari a seconda del modello di business, comprendere le analisi ed interpretare le conseguenti indicazioni. Le figure professionali coinvolte nel predictive manteinance sono perciò nell'ordine: data manager, data scientist, data analyst, esperto gli insight e operatore di campo, con differenti ruoli che vanno dall'analisi più teorica alla messa in pratica.

Il sistema di analisi incrociate tra dati operativi e dati di business si basa sull'interdisciplinarietà della data science nell'analisi di dati non strutturati, anomalie, associazioni, data mining, machine learning, ottimizzazioni, relazioni, ricerche operative, segmentazione, simulazioni, statistica e trend in modo da poter costruire un modello di relazioni tra input e output e decidere di intervenire solo quando e dove è strettamente necessario. 
Indispensabile in questo processo è ovviamente l'intervento di esperti in grado di identificare quali siano i dati necessari a seconda del modello di business, comprendere le analisi ed interpretare le conseguenti indicazioni. Le figure professionali coinvolte nel predictive manteinance sono perciò nell'ordine: data manager, data scientist, data analyst, esperto gli insight e operatore di campo, con differenti ruoli che vanno dall'analisi più teorica alla messa in pratica.

Quello che va però considerato in questo quadro analitico è che, ad oggi, l'analisi dei dati nella manutenzione predittiva richiede un'esperienza ed un livello di competenze altamente specializzato, con tecniche di monitoraggio particolarmente costose. Sono questi due grossi svantaggi che è necessario tenere presenti, ancor più se si calcola che la manutenzione predittiva può rivelarsi utile solo per dispositivi o apparecchiature che dispongono di una funzionalità critica o le cui modalità di errore possono essere predette in modo economico.

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