KPI di manutenzione: cosa serve per monitorarli

Tra i cambiamenti tecnologici inseriti nei piani “Industria 4.0” per le piccole-medie imprese, gli indici di performance nella manutenzione (KPI - Key Performance Indicator) assumono un ruolo di primaria importanza. Difatti, ogni indicatore-chiave può fornire dati completi e sempre aggiornati sull’andamento dei vari asset aziendali.

I KPI di manutenzione servono a “esplorare” il funzionamento degli impianti industriali da molteplici punti di vista: per esempio, alcuni indicatori consentono di monitorare il rapporto tra i costi di manutenzione e determinati parametri tecnico-economici dell’azienda (il costo totale di produzione, il valore assoluto degli impianti e dei pezzi di ricambio, il fatturato e così via).

 

Le diverse categorie di KPI nella manutenzione

Due indicatori particolarmente rilevanti sono il tempo medio tra due guasti e il tempo medio di riparazione, rispettivamente MTBF (Mean Time Between Failures) e MTTR (Mean Time To Repair), che esprimono l’affidabilità di un macchinario e la sua riparabilità.

Questi e altri KPI rientrano nella categoria degli indicatori “di risultato” e sono strettamente collegati ad altri KPI “di performance”, come quelli che si focalizzano sulle ore di manodopera dedicate ai diversi tipi di manutenzione (preventiva, predittiva, su condizione).

Nel complesso, l’obiettivo dei KPI è migliorare le attività di manutenzione sugli apparati industriali: in altre parole, rendere queste attività più efficienti ed efficaci, oltre che più veloci, tempestive, ed economiche. Utilizzando bene gli indicatori-chiave sarà possibile ridurre al minimo l’eventualità di guasti improvvisi e blocchi prolungati della produzione, i quali porterebbero delle conseguenze disastrose all’azienda, come la perdita di ordini e relativi clienti.

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Il monitoraggio avanzato nell’industria 4.0

Riassumendo, i KPI di manutenzione degli asset aziendali servono a monitorare l’efficienza degli impianti e degli interventi effettuati sugli impianti stessi. Il monitoraggio tramite KPI quindi permette di trovare risposte precise e puntuali a domande come le seguenti: il macchinario sta funzionando sopra/sotto la soglia standard di riferimento? A che punto è arrivato della sua vita utile stimata? C’è un componente che si è usurato prima del previsto?

E poi: la squadra di tecnici inviata sul posto ha lavorato per il numero previsto di ore? L’intervento di manutenzione è stato redditizio, considerando il suo costo in rapporto al valore assoluto dell’impianto?

KPI di manutenzione sempre sotto controllo

Per tenere sotto controllo tutti gli indicatori con le loro “risposte”, è necessario utilizzare una piattaforma software CMMS (Computerized Maintenance Management System), progettata appositamente per semplificare la gestione delle diverse attività di manutenzione (anche da remoto, tramite browser o app mobile). Tramite dashboard (cruscotti) la piattaforma presenta in forma visiva tutte le informazioni pertinenti che derivano dal monitoraggio, impiegando diversi tipi di grafici, tabelle, info-grafiche.

IoT per i KPI di manutenzione

Il monitoraggio sarà ancora più evoluto e completo se l’azienda avrà integrato negli asset gli strumenti IoT (Internet of Things), i KPI di manutenzione potranno così entrare a pieno titolo nella sfera digitale 4.0.

L’Internet delle cose, in sostanza, è il filo digitale che unisce il mondo fisico degli impianti al mondo immateriale dei software con i loro algoritmi. Si basa su reti di sensori che trasmettono dati in tempo reale sul funzionamento dei singoli apparati industriali, dati che vengono poi elaborati dal software e restituiti al responsabile della manutenzione in una veste grafica chiara ed esauriente.

Manutenzione predittiva: il passo in più

Ma per il monitoraggio avanzato in ottica 4.0 occorre compiere un passo in più: definire strategie di manutenzione predittiva per capire in anticipo quando avverrà un guasto e correggere le inefficienze ancora prima che si manifestino.

Strategie che partono dai KPI di manutenzione e dai dati raccolti con le tecnologie IoT, per approdare alle decisioni operative (quando sostituire un pezzo, quando mandare un tecnico per un controllo sulla linea produttiva, quando ordinare un macchinario nuovo e così via), passando attraverso l’elaborazione-analisi approfondita dei dati.

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