Manutenzione predittiva e IoT

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 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

www.ibm.com

Schneider Electric

Francia

www.se.com

General Electric

Stati Uniti

www.ge.com

Honeywell

Stati Uniti

www.honeywell.com

ABB

Svizzera

www.abb.com

Rockwell Automation

Stati Uniti

www.rockwellautomation.com

PTC

Stati Uniti

www.ptc.com

Bosch

Germania

www.bosch.com

Fluke Corporation

Stati Uniti

www.fluke.com

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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