Il prossimo appuntamento con gli ANIPLA Techtalks, ad accesso gratuito per i soci e tutti gli interessati, affronta il seguente argomento:
𝑫𝒊𝒂𝒈𝒏𝒐𝒔𝒕𝒊𝒄𝒂 𝒑𝒓𝒆𝒅𝒊𝒕𝒕𝒊𝒗𝒂 𝒄𝒐𝒏 𝑴𝒂𝒄𝒉𝒊𝒏𝒆𝑳𝒆𝒂𝒓𝒏𝒊𝒏𝒈: 𝒂𝒏𝒂𝒍𝒊𝒔𝒊 𝒓𝒆𝒂𝒍-𝒕𝒊𝒎𝒆 𝒅𝒆𝒊 𝒅𝒂𝒕𝒊 𝒆 𝒑𝒓𝒆𝒗𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏𝒆 𝒅𝒊 𝒂𝒏𝒐𝒎𝒂𝒍𝒊𝒆 𝒆 𝒈𝒖𝒂𝒔𝒕𝒊.
La manutenzione degli asset è stata storicamente considerata come un’attività preventiva o, in molti casi, reattiva, in risposta ad eventi imprevedibili ed eseguita per pura necessità. Vista in questa prospettiva, essa rappresenta un semplice centro di costo non in grado di creare valore misurabile. Tuttavia, con la sempre crescente spinta verso una maggiore affidabilità e ottimizzazione complessiva degli impianti, ogni azienda dovrebbe impegnarsi ad adottare una strategia proattiva nella gestione della manutenzione degli asset.
La capacità di digitalizzare e monitorare gli asset tramite sensori si è evoluta costantemente e la tecnologia consente ora di modificare radicalmente la metodologia manutentiva tradizionale. Sfruttando la disponibilità di enormi dataset e di soluzioni software per utilizzarli pienamente, la tecnologia di gestione delle prestazioni degli asset (Asset Performance Management o APM) può complementare le strategie manutentive esistenti, aggiungendo la capacità di prevedere con precisione i guasti.
A cura di Fulvio Roveta, Solution Consultant, Industrial Software – Emerson
