Secondo Statista, il mercato globale della manutenzione predittiva raggiungerà un valore di 64,3 miliardi di dollari statunitensi entro il 2030. La crescita di questo mercato, così come il numero di dispositivi di manutenzione predittiva, si spiega con la loro capacità di prevedere quando un’attrezzatura industriale o un macchinario potrebbe subire guasti e di prevenirli.
L'adozione rapida della manutenzione predittiva, in particolare nei settori della produzione, dell'energia e dei trasporti, è dimostrata anche dai clienti di 1NCE. Oltre 2000 di loro operano nel campo dell'Automazione Industriale, dove la manutenzione predittiva è un requisito essenziale. Inoltre, un impressionante 58% dei clienti provenienti da vari settori, tra cui Utilities, Automotive, Logistica, Infrastrutture e Agricoltura, utilizza attivamente la manutenzione predittiva abilitata dall'IoT per la gestione delle attrezzature e dei sistemi.
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.
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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