Manutenzione predittiva

L'obiettivo della manutenzione predittiva (PdM) è identificare i guasti imminenti delle apparecchiature e condurre la manutenzione preventiva (PM) prima che si verifichino i guasti. La manutenzione preventiva programmata può essere costosa e richiedere molto tempo e può persino danneggiare le apparecchiature se condotta in modo eccessivo.

La manutenzione predittiva è vantaggiosa rispetto alla manutenzione preventiva programmata, effettuando la manutenzione preventiva solo quando necessario, riducendo così i costi e i tempi di inattività delle risorse.
Sebbene la manutenzione predittiva offra molti vantaggi al funzionamento e alla manutenzione degli asset (O&M), i sistemi PdM non sono economici. Il costo di PdM include: installazione di sensori e infrastrutture, gestione dell'archiviazione dei dati e dei server, distribuzione degli aggiornamenti software e solitamente assunzione di un data scientist.

Molte società di manutenzione predittiva sono emerse negli ultimi anni a causa della riduzione dei costi dei sensori e dell'infrastruttura, nonché dei miglioramenti nelle capacità di Machine Learning.

I proprietari di risorse devono affrontare molte opzioni per i sistemi PdM e selezionare quella giusta è una sfida.

In molti casi gli asset dispongono già di molti dati raccolti (da SCADA ed EAM) che non vengono utilizzati e non sempre sono necessari nuovi e costosi sistemi PdM.

La manutenzione predittiva è strettamente correlata alla prognosi e alla gestione della salute (PHM). Il sistema PHM monitora l'asset e il sistema PdM raccomanda azioni di manutenzione basate sui risultati PHM.