La scarsa manutenzione delle macchine, nel settore manufatturiero crea enormi problemi alla produttività di un’azienda, all’efficienza e, spesso, anche alla sicurezza dei lavoratori.

Non è difficile capirne il motivo: le macchine sono al centro della produzione. Sempre di più: l’uomo ormai ha un ruolo di gestore, programmatore.

Abbiamo imparato a gestire al meglio tutto ciò che non dipende dalla macchina: abbiamo migliorato l’ambiente di lavoro degli operatori, rendendolo più smart e snello; abbiamo capito l’importanza dell’ergonomia sia per il benessere del lavoratore sia per la sua organizzazione e quindi, di riflesso, per la sua efficienza; dalla lean production al WCM, abbiamo applicato metodi per eliminare gli sprechi..

…Ma la manutenzione delle macchine è rimasta una sorta di baluardo dell’inefficienza e dello spreco, duro da abbattere.

Vediamo velocemente cosa riesce a combinare una scadente manutenzione delle macchine:

Downtime: Tutto quello che una macchina non funzionante… riesce a fare

Downtime: Tutto quello che una macchina non funzionante… riesce a fare

  1. La macchina ha un guasto. Questo provoca un fermo, il quale si traduce in un costo per mancata produzione ed una conseguente perdita di efficienza, in quanto inficia la disponibilità della macchina. Si tratta di qualcosa, certamente, di fisiologico, specie ad inizio e fine vita della macchina. Il fatto che si tratti di un problema fisiologico probabilmente sta alla base della mancanza di impegno nel cercare di eliminare questo tipo di spreco: ma oggi si può fare molto grazie a modelli di machine learning e quindi all’Intelligenza artificiale.
  2. La macchina si guasta temporaneamente. Parliamo di micro fermate o rallentamenti: tempi persi che alla lunga, se frequenti, hanno un loro peso nell’efficienza complessiva. Anche in questo caso viene meno la disponibilità della macchina.
  3. La macchina non si guasta, ma rallenta il proprio operato a causa di problemi meccanici o di qualità. La macchina rimane disponibile, ma il processo viene rallentato.
  4. La macchina non si guasta, ma provoca difetti nella qualità del prodotto e quindi costringe a ri-lavorazioni. Ancora perdita di efficienza, ancora un rallentamento del processo.

 

Manutenzione ed efficienza

Parlando dei problemi di manutenzione abbiamo più volte citato il termine “efficienza”.

Ovvio. L’efficienza non ha solo a che fare con la capacità produttiva di un impianto, ma anche sulla capacità di eliminare gli sprechi.

L’efficienza è sempre una somma algebrica di numeri positivi e negativi: lo scopo di metodologie come il World Class Manufacturing è quello di portare i numeri negativi a “0”.

Quindi le manutenzioni giocano un ruolo cruciale e strategico.

Nella dura lotta agli sprechi, i migliori alleati che abbiamo sono i dati. Più sono e più il nostro intervento può essere capillare e preciso.

In questo senso, la cosa migliore da fare è affrancare le manutenzioni dal compartimento stagno in cui sono state relegate sino ad oggi.

Oggi, il processo produttivo, deve essere un tutt’uno comunicante, integrandosi perfettamente sia verticalmente (con i vari livelli che costituiscono l’organizzazione di uno stabilimento) sia orizzontalmente, cioè con ciò che è fuori dallo stabilimento (i fornitori, altri stabilimenti).

Questa comunicazione permette l’accesso ad una mole maggiore di dati e soprattutto in tempi rapidissimi, praticamente immediati.

È altrettanto importante che questi dati sia strutturati, cioè siano in qualche modo filtrati e resi intellegibili, quindi utilizzabili.

Un sistema come l’OEE fa proprio questo. E mette a disposizione importanti KPI ad un altro sistema che si occupa più propriamente delle manutenzioni: il Machine Ledger.

 

Dall’OEE al Machine Ledger

Attraverso l’OEE veniamo a conoscenza del numero di fermate, microfermate e rallentamenti che avvengono ad ogni turno. Oltre a questo, arriviamo a conoscere le cause di queste interruzioni.

Interfaccia OEE

Interfaccia OEE

Queste informazioni, insieme ad alcuni parametri propri del Machine Ledger, quali il MTBF (Mean Time Before Failure, cioè il tempo medio che intercorre tra una fermata e l’altra) e il MTTR (Mean Time To Repair, cioè il tempo medio che intercorre tra la fermata della macchina e la successiva ripartenza dopo l’intervento dell’operatore) consentono di gestire le manutenzioni in maniera sempre più chirurgica: queste due informazioni insieme, consentono di verificare quanto tempo viene perso (quindi la gravità del danno), sia la frequenza del guasto. Questa moltitudine di dati, costituiscono la benzina per addestrare modelli di machine learning riuscendo quindi ad implementare una manutenzione di tipo predittivo.

MTTR e MTBF

MTTR e MTBF

 

X10, il tool di Intelligenza Artificiale per la manutenzione predittiva

Questo environment comunicante costituito da dati condivisi tra i diversi processi (produttivo e manutentivo) ha consentito a NeXT, da sempre impegnata in progetti di Intelligenza Artificiale, di arricchire il proprio servizio con il tool X10, un tool avente esattamente lo scopo di elaborare e caricare modelli di machine learning che vengono nutriti dai dati che continuamente arrivano dal campo.

X-TEN

X-TEN

Utilizzare l’intelligenza artificiale in questo campo significa riuscire a parlare di manutenzione predittiva. Questo tipo di manutenzione non va confusa con la preventiva: quest’ultima consiste nell’intervenire sulla macchina con operazioni di manutenzione che hanno lo scopo di allontanare nel tempo il momento della rottura. Momento della rottura che comunque, prima o poi, arriverà e quel giorno, la macchina si dovrà fermare.

La manutenzione predittiva invece, consente di prevedere il momento della rottura e quindi di gestire il momento della sostituzione del pezzo al meglio senza essere colti di sorpresa. Questo significa che ci si può organizzare per continuare a produrre in un modo differente, magari utilizzando un macchinario sostitutivo, oppure schedulando per tempo altre attività che hanno bisogno della macchina ferma.

     

     

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    Ascoltando: Pink Floyd – “Welcome to the machine
    Lettura in corso: “Lo Zen e l’arte della manutenzione della motocicletta” di Robert M. Pirsig
    Mood: Zen

     

    Digital Strategist & Blogger

     

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