Occuparsi della gestione della manutenzione predittiva è uno dei capisaldi dell’industria 4.0. Ma che cosa significa adottare strategie di manutenzione predittiva? Cosa la differenzia alla manutenzione preventiva?
Partiamo dalla base, ovvero dalla definizione di manutenzione predittiva:
La manutenzione predittiva, o predictive maintenance, è un tipo di manutenzione preventiva che si fonda sulla raccolta dei dati dai macchinari, al fine di rendere queste informazioni un vero valore. Così facendo, i dati raccolti possono essere utilizzati per migliorare la produttività di tali macchinari, prevedendo possibili malfunzionamenti e minimizzando l’impatto dei costi di manutenzione.
Di base, quindi, nella manutenzione predittiva si cerca di fare delle stime sullo stato di degrado di un elemento, andando ad analizzare le effettive condizioni di un’apparecchiatura, piuttosto che cercare di effettuare statistiche sulla vita media o prevista (tipico della manutenzione preventiva).
L’importanza dei dati
Nella gestione della manutenzione predittiva, dunque, a farla da padrone sono i dati. Più dati si raccolgono e più informazioni si possono ottenere riguardo un determinato macchinario. Questo garantisce un monitoraggio periodico e continuo dei macchinari, perché avviene sia offline, che online.
L’obiettivo di tutto ciò è ridurre i costi di fermo macchina causati da guasti non previsti e dove i costi giornalieri possono essere molto elevati. È per questo che i dati sono così fondamentali e a dimostrazione di ciò ci sono i numeri che vari studi riportano: aumento del 25% della produttività, una riduzione dei guasti del 70% e un abbattimento dei costi di manutenzione del 25%.
La manutenzione predittiva passa dall’analisi dei dati, non basta avere macchinari all’avanguardia, ma servono strumenti dedicati per raccogliere questi dati.
Tantissime aziende implementano macchinari di ultima generazione che producono un’enorme quantità di dati, utili per monitorare il loro effettivo stato. Il problema? Non sanno come utilizzarli, non sanno come raccoglierli ed elaborarli e, quindi, finiscono nell’oblio senza riuscire a trarne un vero vantaggio.
Per raccogliere queste informazioni e sfruttarle a proprio favore, c’è solo una cosa da fare: affidarsi all’alleato giusto e noi ne abbiamo in mente uno per te.
Facilita la raccolta dati con TDox
Il primo passo per effettuare la raccolta dati con TDox è quello di costruire dei moduli dedicati e metterli a disposizione dei tecnici manutentori, i quali li compileranno ogni qualvolta andranno a effettuare un intervento su quel macchinario specifico.
Qual è il vantaggio vero qui? Che i moduli sono creati in forma digitale, ma anche compilati digitalmente. Difatti, i tecnici utilizzano il proprio dispositivo mobile per compilare i vari moduli, permettendo così di sbarazzarsi della carta e di trasmettere i dati raccolti in maniera automatica e immediata al proprio sistema.
Inoltre, dal momento che TDox è un software completamente in Cloud, tutte le compilazioni sono salvate online e reperibili in ogni momento tu ne abbia bisogno. Non ci sono server e nemmeno faldoni e cartelline: dalla sezione Report della piattaforma è possibile visualizzare le compilazioni e ordinarle secondo i criteri che si desiderano, come data del controllo, nome del tecnico, tipologia di intervento effettuato e così via.
Attraverso tutti questi dati raccolti mediante TDox è possibile adottare una gestione della manutenzione predittiva, ottenendo dati puntuali e precisi sullo stato reale dei macchinari. Poi, tramite l’analisi di questi dati (che ricordiamo possono anche essere esportati su file Excel o CSV) si può prevedere quando il macchinario potrebbe guastarsi, intervenendo ed evitando inutili fermi macchina.
Tante funzionalità presenti in TDox!
Oltre a rappresentare un importante strumento dedicato alla raccolta dati sullo stato dei macchinari, TDox offre tantissime altre funzionalità come quelle dedicate alla pianificazione dei singoli interventi o alla gestione dei propri tecnici.
TDox è un app modulare, personalizzabile a seconda delle esigenze di ogni singola azienda.
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