Una guida completa alla gestione delle prestazioni degli asset (APM)

Molti settori industriali dipendono fortemente dalle macchine e dalla tecnologia per fornire i migliori prodotti e servizi possibili. Questo semplice fatto rende importante per i produttori gestire i propri asset e confermare che operino in linea con gli obiettivi aziendali. Devono anche prestare attenzione alla massima qualità ed efficienza possibile. È qui che entra in gioco l’Asset Performance Management (APM). In questo articolo, tratteremo cos’è l’APM, come funziona e tutti i vantaggi che può portare a un’organizzazione.

Cos’è l’Asset Performance Management?

In breve, Asset Performance Management (APM) è il termine utilizzato per descrivere i processi che le aziende impiegano per monitorare, valutare, mantenere e finanziare gli asset necessari per gestire la propria attività. L’APM moderno è una combinazione di pratiche di gestione degli asset tradizionali con nuove tecnologie digitali. I produttori possono ora, grazie all’uso dell’Industrial Internet of Things (IIoT) e della data science, aumentare l’affidabilità, la manutenzione, l’esecuzione e le prestazioni aziendali di tutte le loro apparecchiature. Si tratta di una strategia unificata che integra persone, processi e asset per creare eccellenza operativa.

Come funziona l’Asset Performance Management?

L’Asset Performance Management funziona utilizzando dati, analisi e tecnologie connesse per monitorare, valutare e ottimizzare le prestazioni degli asset fisici, come macchine, apparecchiature e impianti, durante tutto il loro ciclo di vita.

Ecco come funziona in genere, passo dopo passo:

1. Raccolta dati: Sensori, dispositivi IoT e sistemi aziendali (come ERP o MES) raccolgono dati in tempo reale sulle condizioni, sulle prestazioni e sull’utilizzo delle apparecchiature.
2. Integrazione dati: Queste informazioni vengono centralizzate in una piattaforma APM, dove sono combinate con dati storici come registri di manutenzione e log operativi.
3. Analisi e approfondimenti: Analisi avanzata, intelligenza artificiale e machine learning identificano tendenze, rilevano anomalie e prevedono potenziali guasti prima che si verifichino.
4. Ottimizzazione della manutenzione: Sulla base degli approfondimenti, la manutenzione può passare da reattiva o programmata a predittiva, intervenendo sugli asset solo quando necessario.
5. Miglioramento continuo: I sistemi APM forniscono dashboard e KPI che aiutano le organizzazioni a perfezionare continuamente le operazioni, ridurre il fermo macchina e prolungare la vita utile degli asset.

In breve, l’APM trasforma i dati grezzi in informazioni utilizzabili, aiutandovi a migliorare affidabilità, sicurezza e ritorno sugli asset.

Caratteristiche principali di APM?

Il software APM utilizza gestione dati, riconoscimento dei modelli, analisi predittiva, intelligenza artificiale e machine learning per offrire una gamma di caratteristiche principali.Il Gartner Magic Quadrant for Application Performance Monitoring, un importante rapporto di settore sull’APM, definisce queste caratteristiche principali come:

• Rilevamento e mappatura automatici degli asset e dei relativi componenti infrastrutturali per mantenere la consapevolezza in tempo reale in ambienti dinamici.
• Osservabilità end-to-end del comportamento transazionale HTTP/S di un’applicazione per ottenere informazioni sui risultati aziendali e sull’esperienza utente.
• Monitoraggio mobile e desktop per comprendere l’esperienza utente su diverse piattaforme.
• Analisi dei problemi di prestazioni delle applicazioni e del fermo macchina per una reazione e una risoluzione degli incidenti più rapide e affidabili.
• Integrazione e automazione di strumenti e fonti di terze parti per gestire un’infrastruttura in espansione e in evoluzione.
• Analisi dei KPI aziendali e del percorso utente per ottimizzare l’esperienza utente.
• Monitoraggio dell’infrastruttura di desktop virtuali (VDI) per massimizzare la produttività dei dipendenti che utilizzano VDI.

Queste capacità si estendono a diverse aree di monitoraggio delle macchine, ecco alcune delle più comuni:

• Monitoraggio API per identificare come le prestazioni delle applicazioni sono influenzate dai servizi di terze parti.
• Architettura dell’applicazione per comprendere come i modelli e le tecniche utilizzate per costruire un’applicazione influenzano prestazioni ed esperienza utente.
• Monitoraggio dei servizi per comprendere come i singoli servizi influiscono sulle prestazioni complessive dell’applicazione.
• Monitoraggio dei container per comprendere il contesto e le prestazioni dei singoli container.
• Monitoraggio dell’esperienza end-to-end per ottenere informazioni su come le modifiche alle applicazioni influiscono sugli utenti finali.

Vantaggi aziendali della gestione delle prestazioni degli asset

Secondo Verdantix Green Quadrant for Asset Performance Management Solutions 2020, la domanda di software APM è aumentata notevolmente dalla sua introduzione alla fine degli anni ’90. La spesa globale in tutti i settori industriali per soluzioni APM ha ora superato USD 2.300.000.000. In questa sezione, esamineremo come le caratteristiche principali dell’APM possano apportare benefici diretti alle aziende.

L’analisi dei problemi applicativi migliora le metriche chiave delle macchine come tempo di operatività, tempo medio di ripristino (MTTR), longevità degli asset, spedizioni puntuali, qualità e sicurezza.

• L’aumento del tempo di operatività e dell’efficienza, a sua volta, migliora le metriche direzionali come ricavi, margine, soddisfazione dei clienti, magazzino ricambi WIP e ritorno sugli asset (ROA).
• L’ecosistema degli asset si estende oltre lo stabilimento per includere un’ampia gamma di applicazioni che sfruttano sistemi OT, IT e di ingegneria avanzati.
• Le tecnologie moderne vengono applicate a dispositivi intelligenti, realtà aumentata e mobilità per migliorare i processi aziendali e creare metodi per la gestione degli asset.
• Analisi approfondite su tutto l’ecosistema degli asset tramite digital twin, digital thread e altre informazioni moderne consentono una maggiore collaborazione.
• Il miglioramento dei dati significa che le pratiche e le applicazioni tradizionali diventano più efficaci nel supportare gli obiettivi aziendali.

Casi d’uso della gestione delle prestazioni degli asset

Ecco cinque casi d’uso comuni per la gestione delle prestazioni degli asset:

1. Manutenzione predittiva: Utilizzate dati dei sensori in tempo reale e analisi predittiva per prevedere i guasti delle apparecchiature prima che si verifichino, riducendo fermo macchina non pianificato e costi di manutenzione.
2. Monitoraggio delle condizioni degli asset: Monitorate continuamente lo stato di asset critici come pompe, turbine o compressori per garantire prestazioni ottimali e rilevamento precoce degli errori.
3. Analisi delle cause radice dei guasti: Analizzate dati sulle prestazioni e cronologia degli eventi per identificare le cause sottostanti di problemi ricorrenti e migliorare l’affidabilità a lungo termine.
4. Ottimizzazione dell’efficienza energetica: Monitorate i modelli di consumo energetico per individuare inefficienze, contribuendo a ridurre i costi energetici e migliorare la sostenibilità.
5. Miglioramento della qualità produttiva: Correlate le prestazioni degli asset con i risultati produttivi per ridurre al minimo i difetti e garantire una qualità costante dei prodotti.

APM con IIoT e Data Science

Abbiamo già detto che un approccio moderno all’analisi delle prestazioni degli asset integra l’uso di IIoT e data science per ottenere informazioni più approfondite sull’affidabilità degli asset industriali, e questo dovrebbe essere un aspetto principale per le aziende che cercano soluzioni APM. Le analisi dei dati basate su processi aziendali integrati cercano schemi e opportunità di miglioramento per i team di gestione e aiutano a rispondere alle seguenti domande:

• Quanto è critico l’asset?
• Qual è lo stato attuale di salute dell’asset?
• Cosa potrebbe causare il guasto dell’asset?
• Come possono essere mitigati i rischi di guasto?
• Quale sarebbe il costo di un guasto dell’asset?
• Quali azioni possono essere intraprese per prevenire il guasto?
• Come può essere ottimizzato questo asset per ottenere prestazioni massime?
• Come gestire in modo più efficiente gli asset meno critici?

Tutte queste domande possono trovare risposta grazie alle informazioni utilizzabili fornite in tempo reale da software APM avanzati. Un esempio di APM con analisi dei dati è la manutenzione predittiva (PdM). La PdM utilizza più fonti di dati per prevedere il guasto delle apparecchiature con un alto grado di affidabilità, consentendo un approccio più proattivo alla gestione delle prestazioni. Le organizzazioni dovrebbero considerare di rivedere la propria strategia APM. L’aumento dell’adozione di soluzioni di monitoraggio delle condizioni e manutenzione predittiva può aumentare ulteriormente tempo di operatività, longevità degli asset, ridurre i costi di manutenzione e migliorare la sicurezza.

Per aumentare realmente la disponibilità degli asset con IIoT e data science dovreste utilizzare il modello Digital Twin, che può essere sfruttato tramite software APM. Il Digital Twin è un modello informatico di come le apparecchiature dovrebbero funzionare e viene utilizzato per una manutenzione predittiva accurata. Una deviazione significativa nelle prestazioni delle apparecchiature può essere un’indicazione di potenziale fermo macchina e consente ai produttori di passare dalla manutenzione correttiva a strategie basate sulle condizioni.

Piattaforme APM

La piattaforma Plex Asset Management sfrutta i vantaggi delle analisi e della tecnologia IIoT per monitorare in modo proattivo lo stato di macchine e stabilimento, garantendo tempo di operatività, produttività e necessità di manutenzione ottimali. Le aziende che utilizzano la piattaforma possono contestualizzare i dati IT/OT in un’unica vista per collegare i dati del reparto produttivo con i dati MES per supportare decisioni informate. I produttori che utilizzano Plex APM possono aspettarsi le seguenti caratteristiche:

Visibilità in tempo reale. Utilizzando ingressi dei sensori in tempo reale, stati delle macchine, eventi PLC, codici di errore e numeri di parte, questo software genera viste in tempo reale di ciò che accade nel vostro ambiente di produzione.

Tracciabilità contestuale. Consolidate silos di dati disparati in un unico sistema per ottenere una visione contestualizzata delle ragioni per cui le macchine non stanno funzionando e di cosa viene impattato quando si verificano problemi.

Dati preventivi. L’archiviazione dati storici e l’analisi delle tendenze consentono di supportare una manutenzione predittiva accurata e identificare potenziali minacce di fermo macchina.

Analisi integrate. Sono disponibili una varietà di regole personalizzate e analisi per garantire che le macchine funzionino come previsto e che i produttori siano avvisati in caso di potenziale guasto.

I produttori che utilizzano Plex APM possono aspettarsi tutte le caratteristiche e i vantaggi principali discussi in questo articolo. Se desiderate ulteriori informazioni sulla piattaforma, potete trovarle qui.