Il 70% degli imprenditori che utilizzano carrelli elevatori, ammette di provare difficoltà nella manutenzione dei carrelli elevatori elettrici. Un disagio diffuso, che ha ragioni profonde. Vale la pena esaminare con qualche spunto di riflessione…
“Per comprendere meglio le tendenze emergenti e le preferenze aziendali, Peerless Research Group ha condotto l’annuale “Lift Truck Aquisition & Usage Study” coinvolgendo circa 200 imprese utilizzatrici di carrelli elevatori elettrici”.
I risultati dell’indagine offrono uno sguardo prezioso sulle esigenze e le priorità di chi utilizza i carrelli elevatori, offrendo una prospettiva particolarmente interessante su come sta cambiando le valutazioni e la gestione di questi mezzi.
Le aziende cominciano a guardare a come ridurre il fermo macchina
L’indagine, infatti, ha evidenziato come un crescente numero di aziende stia cominciando a dismettere il servizio della manutenzione reattiva sceso in secondo piano nella valutazione a lungo termine. Infatti nella percentuale di intervistati che ha individuato e scelto il service per il prezzo più conveniente (si è ritrovato a fare la manutenzione reattiva) come elemento primario è sceso al 68%, segnando un calo rispetto al 77% dell’indagine precedente.
Sono invece cresciuti d’importanza fattori come la qualità del servizio, qualità e durata dei ricambi, la sicurezza e soprattutto l’efficienza del post-vendita, considerata cruciale.
Inoltre, gli intervistati hanno dichiarato:
- Il 50% valuta il costo operativo (TCO) a lungo termine;
- Il 49% tempo di risposta; (manutenzione reattiva)
- Il 44% alla disponibilità di ricambi (manutenzione reattiva).
Tutti fattori che nel medio termine dovrebbero portare un maggiore attenzione alla manutenzione predittiva.
La manutenzione predittiva è un approccio proattivo alla manutenzione che utilizza l’analisi dei dati, l’apprendimento automatico e le tecnologie IoT per prevedere i guasti delle apparecchiature prima che si verifichino. Analizzando i dati in tempo reale provenienti da sensori e dai registri di manutenzione storici, le organizzazioni possono ottimizzare i programmi di manutenzione, ridurre i costi e migliorare l’efficienza operativa.
L’informazione pulita, migliora l’esecuzione
Tra gli aspetti presi in considerazione dell’indagine, il dato relativo alla gestione delle informazioni fra gli operatori evidenzia come la gestione dei mezzi sia ancora gestito (manutenzione reattiva) a guasto dalla stragrande maggioranza delle aziende (80%), mentre solo il 20% si affida alla manutenzione predittiva.
Le aziende che usano un software per la manutenzione predittiva dei mezzi utilizzano un tracciamento della cronologia di;
- 77% manutenzione,
- 57% costi di manutenzione,
- 55% sicurezza,
- 47% Costo (energia elettrica/gasolio).
Cosa funziona meglio: la manutenzione predittiva o la manutenzione reattiva?
Manutenzione reattiva manutenzione predittiva
Gli approcci di manutenzione tradizionali, come la manutenzione reattiva (riparazione dopo un guasto) e quella preventiva (manutenzione programmata), spesso comportano tempi di fermo imprevisti o costi di manutenzione non necessari.
La manutenzione predittiva, invece, consente alle aziende di:
- Riduzione al minimo dei tempi di inattività: prevedere i guasti prima che si verifichino riduce i tempi di inattività non pianificati e aumenta la produttività.
- Riduzione dei costi di manutenzione: evitare attività di manutenzione non necessarie e concentrarsi solo sui problemi critici riduce le spese operative.
- Prolungamento della durata del mezzo: la manutenzione proattiva garantisce il funzionamento efficiente dei carrelli elevatori, prolungandone la durata utile.
- Migliorare la sicurezza: l’identificazione di potenziali guasti aiuta a prevenire incidenti pericolosi e garantisce un ambiente di lavoro più sicuro.
Come funziona la manutenzione predittiva
La manutenzione predittiva si basa su diverse tecnologie chiave:
1- Sensori e dispositivi IoT: raccolgono dati in tempo reale su temperatura, vibrazioni, pressione e altri parametri operativi.
2- Apprendimento automatico e intelligenza artificiale: algoritmi avanzati analizzano i dati raccolti per rilevare modalità e anomalie che indicano potenziali guasti.
3- Analisi di Big Data: un grande volume di dati vengono elaborati per stabilire tendenze e determinare programmi di manutenzione ottimali.
4- Cloud Computing: le piattaforme basate su cloud facilitano l’archiviazione, l’elaborazione e la condivisione fluida dei dati tra diverse sedi.
5- Algoritmo digitale: le repliche virtuali di risorse fisiche aiutano a simulare diversi scenari operativi e a prevedere i guasti in modo più accurato.
Settori e Applicazioni della manutenzione predittiva
La manutenzione predittiva è ampiamente utilizzata in vari settori, tra cui:
- Produzione: monitoraggio dei macchinari per prevenire arresti della produzione e ottimizzare i flussi di lavoro.
- Energia e servizi di pubblica utilità: garantire il funzionamento continuo di centrali elettriche, turbine eoliche e impianti di trattamento delle acque.
- Trasporti e logistica: prevenire guasti a veicoli e aeromobili per migliorare sicurezza ed efficienza.
- Assistenza sanitaria: manutenzione di apparecchiature mediche come macchine per la risonanza magnetica e ventilatori per garantire un’assistenza ininterrotta ai pazienti.
Tendenze future nella manutenzione predittiva
Con la continua evoluzione della tecnologia, si prevede che la manutenzione predittiva diventerà più avanzata con:
- Automazione basata sull’intelligenza artificiale: modelli avanzati di apprendimento automatico miglioreranno le previsioni di guasti.
- Connettività 4G: una trasmissione dati più veloce consentirà un monitoraggio in tempo reale su larga scala.
- Informazione veloce: l’elaborazione dei dati più vicina alla fonte aumenterà la velocità e ridurrà la latenza.
La manutenzione predittiva sta rivoluzionando i settori industriali, passando da strategie di manutenzione reattiva a strategie proattive. Sfruttando l’intelligenza artificiale, l’IoT e l’analisi dei big data, le organizzazioni possono ridurre significativamente i tempi di inattività, migliorare la sicurezza e incrementare l’efficienza operativa. Con il continuo progresso tecnologico, la manutenzione predittiva diventerà una componente essenziale della moderna gestione industriale, garantendo operazioni sostenibili ed economicamente vantaggiose.
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