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Manutenzione predittiva e IoT
Secondo Statista, il mercato globale della manutenzione predittiva dovrebbe raggiungere un valore di 64,3 miliardi di dollari USA entro il 2030. La crescita del mercato e del numero di dispositivi per la manutenzione predittiva è spiegata dalla loro capacità di prevedere quando le attrezzature o i macchinari industriali potrebbero subire guasti e di prevenirli.
L’adozione rapida della manutenzione predittiva, soprattutto nei progetti di manifattura, energia e trasporti, è confermata anche dai clienti 1NCE. Oltre il 12% dei clienti 1NCE opera nel settore dell’automazione industriale, dove la manutenzione predittiva rappresenta un prerequisito essenziale.
I principali fornitori di apparecchiature per la manutenzione predittiva
I fornitori di apparecchiature per la manutenzione predittiva si stanno sviluppando a livello globale, con i principali attori citati nella tabella:
Fornitore | Posizione | Sito web |
IBM | Stati Uniti | |
Schneider Electric | Francia | |
General Electric | Stati Uniti | |
Honeywell | Stati Uniti | |
ABB | Svizzera | |
Rockwell Automation | Stati Uniti | |
PTC | Stati Uniti | |
Bosch | Germania | |
Fluke Corporation | Stati Uniti |
Nota: l'elenco non ha alcuna pretesa di completezza.
Applicazioni IoT in dettaglio
Il ruolo dell'IoT nel monitoraggio predittivo implica le seguenti applicazioni:
Applicazione | Descrizione |
Monitoraggio delle condizioni | Monitoraggio continuo delle apparecchiature per rilevare le deviazioni dalle condizioni normali, aiutando a identificare i potenziali problemi prima che diventino critici. |
Apprendimento automatico | Utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i dati e prevedere i guasti delle apparecchiature sulla base di modelli storici e dati dei sensori in tempo reale. |
Analisi delle vibrazioni | Monitoraggio delle vibrazioni delle apparecchiature per rilevare modelli anomali che possono indicare guasti imminenti nei macchinari rotanti. |
Immagini termiche | Utilizzo di telecamere termiche per rilevare il surriscaldamento o le anomalie di temperatura nelle apparecchiature, che possono essere un segnale precoce di problemi. |
Analisi dell'olio | Analisi periodica dell'olio lubrificante per identificare contaminanti o particelle di usura, fornendo indicazioni sulle condizioni dei macchinari. |
Test a ultrasuoni | Rilevamento dei suoni ad alta frequenza emessi dalle apparecchiature per identificare problemi meccanici o perdite che potrebbero non essere visibili. |
Diagnostica remota | Consentire agli esperti remoti di diagnosticare e risolvere i problemi delle apparecchiature senza essere fisicamente presenti sul posto. |
Analisi predittiva | Applicare l'analisi dei dati per prevedere quando è necessaria la manutenzione, ottimizzando i programmi e riducendo i tempi di fermo. |
Analisi delle modalità di guasto e degli effetti (FMEA) | Valutare sistematicamente le potenziali modalità di guasto e le loro conseguenze per dare priorità agli interventi di manutenzione. |
Punteggio di salute dell'asset | Assegnare un punteggio di salute a ciascuna apparecchiatura in base a vari dati, consentendo una facile prioritizzazione delle attività di manutenzione. |
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