Software di manutenzione predittiva, partendo dai dati che avete già
Un software di manutenzione predittiva legge vibrazioni, assorbimenti e temperature delle macchine e avvisa prima che un componente si rompa. Funziona solo se ci sono dati e uno storico dei guasti, e per questo lo costruiamo a gradini, partendo dal primo che regge.
Quando la manutenzione predittiva funziona davvero
La manutenzione predittiva funziona quando tre cose sono vere insieme: il guasto si annuncia con un segnale misurabile, quel segnale viene registrato, e qualcuno ha annotato quando il guasto è successo. Un cuscinetto del mandrino che si consuma fa salire le vibrazioni per settimane prima di grippare. Una scheda elettronica che si brucia non avvisa nessuno.
Il terzo punto è quello che manca quasi sempre. Il registro dei guasti è un quaderno in officina, o un campo note nel gestionale che ognuno compila a modo suo. Senza sapere quando si è rotto cosa, nessun modello impara a prevederlo. Per questo il primo lavoro, prima ancora del modello, è spesso un modo semplice per il manutentore di registrare l’intervento dal telefono.
Per chi è
- Responsabili di manutenzione con poche macchine critiche, dove un fermo di un giorno costa più di un anno di sensori.
- Costruttori di macchine che vogliono vendere ai clienti un contratto di assistenza basato sullo stato reale dei componenti.
- Aziende che raccolgono già dati dalle macchine e non li usano per niente, se non quando qualcosa è già fermo.
- Chi sostituisce componenti a calendario e sospetta di buttarne molti ancora buoni.
I tre gradini
Ogni gradino è utile da solo. Si sale al successivo quando i dati del precedente bastano.
| Gradino | Cosa fa | Cosa serve | Esempio |
|---|---|---|---|
| Su condizione | Avvisa quando una grandezza supera una soglia | Una misura e una soglia sensata | Vibrazione di un motore da 50 kW su basamento rigido oltre 2,8 mm/s RMS, dove la ISO 20816-3 fa iniziare la zona C |
| Andamento | Segnala una deriva lenta prima della soglia | Mesi di storico della stessa grandezza | Assorbimento di corrente di una pompa che sale del 10% in sei settimane a parità di portata |
| Predittivo | Stima quanto manca al guasto | Storico dei dati e registro dei guasti, con abbastanza casi | Ore residue stimate di un riduttore, confrontando le sue curve con quelle dei riduttori già sostituiti |
Fonte: ISO 20816-3, macchine industriali oltre 15 kW fra 120 e 30.000 giri/min. Gruppo 2 (da 15 a 300 kW) su basamento rigido: confini A/B 1,4, B/C 2,8, C/D 4,5 mm/s RMS. Per la vostra macchina vanno verificati sulla norma.
Cosa include
Raccolta dei segnali
Leggiamo dal PLC le grandezze che già esistono (correnti, temperature, ore di lavoro, cicli) e aggiungiamo sensori solo dove manca il segnale che anticipa il guasto.
Registro degli interventi
Il manutentore registra dal telefono cosa ha sostituito, su quale macchina e perché. È il dato che rende possibile tutto il resto.
Regole e soglie per componente
Ogni componente critico ha la sua soglia e la sua deriva da controllare. Gli avvisi arrivano a chi deve intervenire, con il grafico che li ha generati.
Modelli dove ci sono i dati
Quando lo storico di un componente ha abbastanza guasti registrati, alleniamo un modello su quel componente e lo confrontiamo per alcuni mesi con le soglie.
Come si parte
Scelta dei componenti
Con il responsabile di manutenzione elenchiamo i guasti degli ultimi due anni e scegliamo i due o tre che costano di più in fermo e ricambi.
Verifica del segnale
Per ognuno controlliamo se esiste una grandezza che cambia prima del guasto, e se la macchina la registra già o serve un sensore.
Soglie in produzione
Mettiamo in funzione gli avvisi su soglia e il registro interventi. Dopo qualche settimana si tarano le soglie che danno falsi allarmi.
Revisione a sei mesi
Guardiamo quali avvisi hanno anticipato un guasto vero e quali no. Si decide lì se ha senso un modello predittivo o se le soglie bastano.
Con cosa si collega
I dati arrivano dai PLC via OPC UA o dai protocolli nativi, o dalla piattaforma cloud dei router se le macchine sono già collegate. Le serie storiche vanno in un database pensato per i dati nel tempo, che regge anni di campioni al secondo senza rallentare i grafici.
Un avviso serve se diventa un intervento. Per questo lo colleghiamo al vostro sistema di manutenzione o di ticketing: l’avviso apre un ordine di lavoro, e la chiusura dell’ordine finisce nel registro dei guasti che allena i modelli.
Tempi e costi
Il primo gradino costa molto meno dell’ultimo, perché soglie e registro interventi si costruiscono con tecniche note e funzionano dal primo giorno. Il suo costo cresce con il numero di componenti seguiti e con quanti segnali vanno letti da macchine di marche diverse.
Un modello predittivo è un lavoro a parte, un componente alla volta: prima vanno puliti mesi di dati e il registro dei guasti, dopo va confrontato per alcuni mesi con le soglie. Ha senso stimarlo alla revisione dei sei mesi, quando si sa se i guasti registrati bastano.
I sensori aggiuntivi, se servono, sono un costo hardware a parte, che dipende da quanti punti di misura scegliete.
Domande frequenti
Parliamone in 30 minuti
Raccontateci il processo e cosa non funziona: vi diciamo se e come lo risolveremmo, con tempi e costi indicativi.
Matteo Budriesi
CEO e co-founder di Webion, la software house di Modena che sviluppa software su misura e agenti AI per le aziende.
Aggiornato il 30/10/2026