Manutenzione preventiva: non basta pianificare, l’ideale è che sia predittiva

Nel panorama industriale moderno, i tempi di inattività non pianificati rappresentano ancora una delle principali minacce all’efficienza operativa.

Secondo un rapporto di Siemens, le interruzioni impreviste possono intaccare oltre il 10% del fatturato annuo di un’azienda. Allo stesso tempo, quasi la metà delle realtà manifatturiere dispone oggi di team dedicati alla manutenzione predittiva, un dato raddoppiato negli ultimi cinque anni.

«Oggi non basta più pianificare la manutenzione: bisogna anticipare i guasti prima che si verifichino, sfruttando i dati e l’intelligenza artificiale», afferma Filippo Latona, Sales Director FSI & Manufacturing di ServiceNow. «È un cambio di paradigma che trasforma la gestione degli impianti in un processo continuo e intelligente».

Dalla manutenzione programmata a quella predittiva

Nel mondo manifatturiero convivono oggi tre approcci principali alla manutenzione:

• Manutenzione programmata: interventi pianificati a intervalli regolari, indipendentemente dallo stato reale dei macchinari. È un metodo diffuso, ma spesso inefficiente.
• Manutenzione proattiva: basata su semplici trigger di condizione. Quando un sensore rileva che un parametro (ad esempio temperatura o vibrazione) supera una soglia predefinita, viene attivato un intervento.
• Manutenzione predittiva: il livello più avanzato. Utilizza modelli analitici e dati provenienti da più sensori per prevedere con precisione quando un guasto è probabile, permettendo interventi mirati e tempestivi.

«I sistemi tradizionali di gestione delle risorse sono eccellenti nel pianificare e archiviare informazioni, ma non bastano più», spiega Latona. «Oggi servono piattaforme che sappiano unificare i dati operativi con l’intelligenza artificiale e i workflow automatizzati, così da trasformare le informazioni in azioni concrete».

Dati, contesto e azione: il cuore della manutenzione predittiva

La diffusione di sensori IIoT (Industrial Internet of Things) consente di monitorare costantemente vibrazioni, calore, pressione, rumore e altre variabili operative.

Tuttavia, i dati grezzi non bastano: occorre contesto, ossia la capacità di collegare ciò che accade in fabbrica ai giusti flussi operativi.

In questo ambito, l’integrazione tra AWS IoT SiteWise e ServiceNow Operational Technology Management (OTM) rappresenta un punto di svolta.
AWS IoT SiteWise gestisce la raccolta e la modellazione dei dati industriali provenienti da sensori, sistemi Scada e PLC, fornendo una visione in tempo reale delle prestazioni degli asset.
Una volta rilevata un’anomalia, ServiceNow OTM, basata sulla ServiceNow AI Platform, agisce come sistema di orchestrazione, creando automaticamente incidenti, attivando ordini di lavoro e monitorando la risoluzione del problema.

Anticipare un guasto prima che accada

Immaginiamo una linea di imbottigliamento. A prima vista tutto sembra funzionare correttamente, ma i sensori IIoT registrano una vibrazione anomala proveniente da una pompa. I dati vengono elaborati da un modello predittivo che stima una probabilità del 72% di guasto entro 36 ore.

A questo punto, il sistema genera automaticamente un evento di manutenzione in ServiceNow, che crea un incidente OT e pianifica l’intervento nel weekend, evitando interruzioni della produzione.

Dopo la riparazione, l’operatore conferma tramite app mobile che la macchina è tornata operativa: l’informazione viene registrata e utilizzata per raffinare ulteriormente il modello predittivo.

«È questo il vero valore della manutenzione predittiva: nessun fermo macchina, nessuno straordinario, e un sistema che diventa più intelligente a ogni ciclo», sottolinea Latona.

La base per una fabbrica data-driven

La manutenzione predittiva è spesso il primo passo verso la fabbrica digitale. Una volta installata l’infrastruttura sensoriale e consolidata la pipeline dei dati, le aziende possono estendere l’analisi a nuovi ambiti: ottimizzazione energetica, controllo qualità automatizzato e persino assistenti digitali basati su AI che interagiscono con gli operatori tramite voce o chat.

«L’obiettivo non è solo riparare le macchine, ma trasformare il modo in cui funziona l’intera organizzazione», conclude Latona. «Ogni sensore diventa una fonte di conoscenza, ogni anomalia un’opportunità per migliorare. Le aziende che sapranno anticipare il futuro – invece di reagire – saranno quelle che guideranno la prossima rivoluzione industriale».

La manutenzione programmata ha accompagnato il mondo industriale nel secolo scorso. Oggi, la manutenzione predittiva ne definisce l’evoluzione naturale.

Combinando i flussi di dati IIoT con workflow intelligenti e automatizzati, le imprese manifatturiere stanno trasformando ogni asset in una risorsa informativa e ogni potenziale guasto in un’opportunità di miglioramento.