In settori produttivi ad alta intensità di capitale, come il settore estrattivo minerario, i grandi impianti per produzione di energia, ma anche nell’industria manifatturiera e nella gestione di edifici (nel facility management di ospedali, complessi turistici, ecc.), i dati di manutenzione sono fondamentali per ottimizzare la gestione delle attività operative e massimizzare la produttività. Strumenti di Business Intelligence per la Manutenzione sono inoltre indicati per la Manutenzione Predittiva.
I dati di manutenzione e la documentazione sono due concetti complementari ma distinti, spesso confusi per via del loro utilizzo. La documentazione si riferisce a tutti quei materiali, come manuali tecnici, file CAD, registri delle ispezioni e programmi di manutenzione preventiva, che forniscono informazioni di base sugli asset e sulle attività di manutenzione eseguite. Una volta redatti, questi documenti sono statici e cambiano solo in caso di aggiornamenti formali. Un software gestionale interventi tecnici come Appsistance organizza molti tipi e formati di documenti per rendere la gestione tecnici e interventi efficiente.
I dati di manutenzione, invece, sono dinamici e si evolvono costantemente in funzione delle operazioni e delle strategie di manutenzione adottate. Questi dati possono essere aggiornati in tempo reale e provengono spesso da sistemi di monitoraggio e sensori distribuiti, fornendo una base per le decisioni strategiche e operative su quali asset richiedono più interventi, quanto spesso e con quali risorse è preferibile intervenire e anche quali scenari futuri sia opportuno valutare in merito al ciclo di vita dell’asset. Esistono anche altre metriche di manutenzione, relative alle performance degli interventi manutentivi. Queste si focalizzano non tanto sugli asset, quanto sulle prestazioni dei tecnici e aiutano a raccogliere statistiche di manutenzione per ottimizzare gli interventi tecnici.
Mean Time Between Failures (MTBF): Misura il tempo medio di operatività di un’apparecchiatura prima che si verifichi un guasto, ideale per pianificare la manutenzione preventiva.
Mean Time to Repair (MTTR): Indica il tempo medio necessario per riportare in funzione un asset dopo un guasto. Ridurre il MTTR aumenta la disponibilità degli asset e la produttività.
Overall Equipment Effectiveness (OEE): Esprime la produttività complessiva degli impianti in base alla disponibilità, prestazioni e qualità. È un KPI di riferimento per misurare l’efficienza delle risorse.
Percentuale di Manutenzione Pianificata (PMP): Valuta la percentuale di tempo dedicato ad attività preventive rispetto a quelle reattive, indicando il livello di prevenzione e di gestione proattiva.
Compliance della Manutenzione Preventiva (PMC): Monitorando la percentuale di conformità al piano di manutenzione programmata, fornisce indicazioni sul livello di controllo sugli asset.
Monitorare i dati sui guasti e sugli ordini di lavoro può aiutare a bilanciare la frequenza delle manutenzioni preventive rispetto a quelle correttive. Le risorse con pochi guasti correttivi possono essere programmate meno frequentemente, risparmiando costi.
Analizzando i tempi di inattività pianificati e non, è possibile identificare le apparecchiature critiche che richiedono strategie di manutenzione più aggressive.
I dati sugli ordini di emergenza e sui pezzi di ricambio consentono di gestire i magazzini in modo ottimale, tenendo a disposizione solo le parti necessarie e riducendo i costi di inventario.
Attraverso i dati storici sui costi di manutenzione, è possibile individuare le aree che richiedono più risorse o quelle da esternalizzare, supportando la pianificazione strategica del budget.
Controlli regolari sui dati degli ordini di lavoro possono migliorare la precisione delle informazioni a disposizione dei tecnici, garantendo interventi rapidi e riducendo gli errori.
L’adozione di metriche di manutenzione per monitorare gli interventi tecnici permette di identificare i tecnici più adatti a specifici tipi di intervento, assegnando il personale con le competenze più mirate per le esigenze dell’asset. Questo approccio non solo aumenta l’efficienza degli interventi, riducendo i tempi di inattività e i costi operativi, ma consente anche di migliorare la qualità complessiva del servizio.
I CMMS (Computerized Maintenance Management Systems) offrono una soluzione centralizzata per l’archiviazione e gestione dei dati, automatizzando la raccolta e semplificando l’accesso alle informazioni critiche. Attraverso un CMMS, le aziende possono:
I KPI di manutenzione e la gestione avanzata dei dati sono elementi cruciali per migliorare l’efficienza operativa e ridurre i costi. Implementare una gestione strutturata dei dati con l’aiuto di un CMMS può fornire alle aziende strumenti per un miglioramento continuo, consentendo decisioni informate e azioni preventive mirate. La comprensione e il monitoraggio dei KPI come MTBF, MTTR e OEE sono essenziali per le aziende che puntano a una manutenzione predittiva e proattiva, ottimizzando le risorse a lungo termine e mantenendo alta la competitività nel proprio settore.
In un contesto aziendale sempre più orientato ai dati, l’analisi è un processo chiave che consente alle imprese di comprendere a fondo il proprio ambiente operativo, anticipare tendenze e identificare opportunità di crescita e miglioramento. Le tipologie di analisi — descrittiva, predittiva e scoperta — rappresentano diversi livelli di approfondimento e si basano su approcci metodologici distinti. Ciascuna di queste tipologie risponde a domande specifiche e richiede la raccolta e l’elaborazione di informazioni mirate, offrendo insight che vanno dall’introspezione aziendale fino all’esplorazione di scenari di mercato inediti.
L’analisi descrittiva nella manutenzione si occupa di raccogliere e visualizzare informazioni sullo stato attuale degli asset e delle operazioni di manutenzione. Grazie ai sistemi CMMS e FSM, questa analisi consente di accedere rapidamente a dati su interventi precedenti, tasso di guasti e richieste di assistenza, fornendo una chiara immagine storica dell’efficienza operativa e dell’affidabilità degli asset.
Questa analisi risponde a domande come “Quanti guasti sono avvenuti nel mese scorso?” o “Quali sono stati i tempi medi di riparazione?”. I report descrittivi ottenuti permettono di avere un quadro preciso delle attività in corso e contribuiscono a mantenere una documentazione completa delle operazioni, utile per migliorare la gestione operativa quotidiana e ridurre al minimo il rischio di fermo macchina.
L’analisi predittiva si concentra sull’anticipazione dei guasti e delle necessità di manutenzione futura. Utilizzando dati storici combinati con algoritmi e modelli di machine learning, i sistemi CMMS e FSM possono elaborare previsioni sugli interventi da effettuare, evidenziando schemi di usura e guasti ricorrenti.
Questa analisi risponde a domande come “Quali componenti potrebbero guastarsi a breve?” o “Quando dovrà essere effettuata la prossima manutenzione programmata?”. Ad esempio, monitorando i dati sui cicli di utilizzo e l’età delle attrezzature, i manager possono prevedere con maggiore accuratezza quando un asset richiederà interventi di manutenzione, riducendo così i tempi di inattività imprevisti e i costi operativi. Questo approccio proattivo contribuisce a migliorare la pianificazione e ottimizzazione delle risorse.
L’analisi di scoperta, o discovery analysis, è una metodologia più complessa che cerca di identificare modelli nascosti e correlazioni avanzate nei dati di manutenzione, allo scopo di migliorare le strategie di intervento e la gestione delle risorse. Questa analisi va oltre i dati standard, cercando insight meno evidenti che possano rivelare, ad esempio, come determinati fattori esterni (come condizioni ambientali) influenzino l’usura dei macchinari, o come la frequenza e la tipologia degli interventi su diversi asset possano suggerire nuove opportunità di ottimizzazione.
Risponde a domande quali “Esistono condizioni che accelerano i guasti di un certo tipo di macchinario?” o “Quali configurazioni operative tendono a ridurre la necessità di manutenzione?”. Un esempio potrebbe essere l’analisi di un dataset complesso per individuare correlazioni tra l’utilizzo di attrezzature e le loro performance sotto differenti condizioni di lavoro, come temperatura o umidità. Con i giusti strumenti CMMS e FSM, l’analisi di scoperta può aiutare a esplorare strategie di manutenzione meno convenzionali, favorendo miglioramenti significativi nella resilienza e nella durata degli asset.
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