Manutenzione preventiva e IoT: la combinazione vincente

04/08/2026
10:26

Tempo di lettura: 3 min

Lucie Monnot

Responsabile Content Marketing

Per ridurre al minimo il tempo di indisponibilità dell’apparecchiatura produttiva, le industrie 4.0 puntano sulla manutenzione predittiva. Si tratta di prevedere i guasti per effettuare le operazioni di manutenzione al momento giusto e in tempi ridotti. Per massimizzare l’efficacia di questo approccio, una soluzione CMMS deve essere abbinata all’IoT.

Che cos’è la manutenzione preventiva e che cos’è l’IoT?

La manutenzione preventiva e l’Internet of Things, IoT, sono approcci moderni che consentono di migliorare la gestione delle apparecchiature e anticipare i guasti, ottimizzando la produttività e riducendo i costi.

Che cos’è la manutenzione preventiva?

La manutenzione preventiva consiste nell’effettuare interventi regolari sulle apparecchiature prima che si verifichi un guasto. Si basa su calendari di manutenzione predefiniti o su soglie di utilizzo. L’obiettivo è ridurre i guasti, ottimizzare la durata delle apparecchiature e limitare le interruzioni impreviste.

Che cos’è l’IoT?

L’Internet of Things, IoT, indica l’insieme degli oggetti connessi in grado di raccogliere e trasmettere dati tramite Internet. Nell’ambito della manutenzione, l’IoT consente di monitorare in tempo reale lo stato delle apparecchiature grazie ai sensori. Questi dati facilitano il processo decisionale, come l’implementazione della manutenzione condizionale, e consentono di anticipare i guasti prima che si verifichino.

Il ruolo dell’Internet of Things nella manutenzione

Sempre più industrie dotano le proprie macchine di sensori fisici collegati a un software accessibile da terminali fissi o mobili. Questo dispositivo consente di raccogliere in tempo reale un’enorme quantità di dati, mentre i Big Data ne facilitano l’elaborazione.

Nel settore della manutenzione, queste informazioni, analizzate da uno strumento di CMMS, consentono di controllare continuamente il funzionamento delle macchine e, sulla base di determinati parametri, prevedere i guasti con grande precisione. I parametri che segnalano un’anomalia possono riguardare:

la temperatura o la pressione;
le vibrazioni;
il consumo energetico;
la velocità di rotazione;
il ritmo di produzione;
ecc.

I team possono così procedere alle riparazioni necessarie. Poiché l’origine del problema è conosciuta con precisione, l’intervento è rapido. Non vengono effettuate attività superflue che genererebbero spese inutili e il tempo di fermo delle macchine viene ridotto al minimo. Questa soluzione di manutenzione aumenta la produttività complessiva e preserva la competitività dell’organizzazione. È quindi molto più vantaggiosa degli approcci correttivo e preventivo.

IoT e CMMS per passare alla manutenzione predittiva

Storicamente, gli addetti alla manutenzione intervenivano solo quando una macchina si guastava. Tuttavia, queste riparazioni comportavano lunghi tempi di fermo, soprattutto in caso di indisponibilità dei pezzi di ricambio. La manutenzione preventiva è stata introdotta per sostituire questo approccio.

Gli interventi vengono oggi programmati a una frequenza predefinita o in base a criteri precisi. L’obiettivo è ridurre il rischio di malfunzionamento o deterioramento dell’apparecchiatura. L’approccio si basa sull’esperienza e sullo studio di macchine simili.
Con la manutenzione “predittiva”, la manutenzione viene effettuata sulla base di previsioni. I parametri rilevati dai sensori connessi installati sulle apparecchiature facilitano l’individuazione e la correzione delle anomalie.
Questa strategia migliora l’organizzazione dei team e l’approvvigionamento dei pezzi di ricambio.
Inoltre, evita i costi legati a interventi regolari non necessari. Uno studio della società McKinsey rivela che l’approccio predittivo comporta una riduzione dal 10% al 40% del budget di manutenzione e una diminuzione del 50% del numero di guasti. Contribuisce quindi a prolungare la durata delle macchine.
Nei prossimi anni, l’introduzione dell’intelligenza artificiale aumenterà le performance dei sensori, che potrebbero, per esempio, “essere consapevoli” dello stato di funzionamento.

Tuttavia, per ottimizzare la manutenzione, questi strumenti devono essere associati a una soluzione CMMS di ultima generazione, in grado di tenere conto dei feedback e delle nuove esigenze degli utenti.

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Implementare una manutenzione predittiva IoT

La manutenzione predittiva basata sull’IoT, Internet of Things, consente di anticipare i guasti delle apparecchiature analizzando i dati in tempo reale. Ecco le fasi chiave per implementarla:

Identificazione delle apparecchiature: selezionate gli asset critici da monitorare, come macchine e motori, nei quali un guasto potrebbe comportare costi elevati o fermi della produzione.
Sensori IoT: installate sensori connessi che raccolgano in tempo reale dati come temperatura, vibrazioni, pressione o consumo energetico. Questi sensori comunicano direttamente con una piattaforma di gestione dei dati.
Raccolta e analisi dei dati: utilizzate una piattaforma di analisi IoT per centralizzare i dati e analizzarli attraverso algoritmi in grado di rilevare anomalie o tendenze anomale nelle performance delle macchine.
Modelli predittivi e intelligenza artificiale: implementate modelli di apprendimento automatico, Machine Learning, che interpretino i dati per prevedere i guasti futuri. Questi algoritmi si basano sugli storici dei dati e sulle condizioni attuali.
Azioni automatizzate e avvisi: configurate avvisi in tempo reale o azioni automatiche quando viene rilevata un’anomalia o un rischio di guasto. Ciò può includere notifiche ai team di manutenzione o regolazioni automatiche delle macchine.
Monitoraggio e miglioramento continuo: controllate costantemente i risultati per adeguare i modelli predittivi in base ai feedback e ottimizzare gli interventi di manutenzione.

Tuttavia, il passaggio a una manutenzione predittiva IoT presenta anche alcune sfide.

Le sfide della manutenzione predittiva IoT

La manutenzione predittiva tramite Internet of Things, IoT, offre numerosi vantaggi, ma comporta anche sfide importanti:

Gestione di grandi volumi di dati: i sensori IoT raccolgono enormi quantità di dati. La loro elaborazione in tempo reale richiede infrastrutture performanti per analizzare efficacemente le informazioni.
Complessità dell’integrazione: integrare i sistemi IoT nelle infrastrutture esistenti può essere complesso, soprattutto se le apparecchiature sono obsolete o eterogenee.
Costi di implementazione: l’installazione di sensori IoT e dei relativi sistemi di gestione può essere costosa, in particolare per le aziende che dispongono di un parco apparecchiature ampio.
Sicurezza dei dati: i sistemi IoT sono vulnerabili agli attacchi informatici, che possono esporre a rischi le informazioni sensibili e le infrastrutture critiche.
Affidabilità delle previsioni: i modelli predittivi basati sull’IoT richiedono un periodo di calibrazione per diventare precisi e affidabili. In assenza di dati storici sufficienti, le previsioni possono essere errate.

In conclusione, la manutenzione predittiva basata sull’IoT rappresenta una vera rivoluzione per le industrie che desiderano migliorare la gestione delle proprie apparecchiature. Grazie al monitoraggio in tempo reale e ai dati raccolti da sensori intelligenti, è possibile prevenire i guasti, ridurre i tempi di fermo e ottimizzare la produttività. Tuttavia, sebbene questo approccio sia promettente, richiede un’infrastruttura performante e un’integrazione ponderata per superare le sfide legate alla gestione di grandi volumi di dati e alla sicurezza dei sistemi.

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