La manutenzione predittiva sta emergendo come uno dei pilastri strategici per garantire continuità operativa, efficienza e competitività nell’industria.

Se per anni le aziende hanno fatto affidamento su approcci reattivi o preventivi, oggi la disponibilità di dati, sensoristica avanzata e capacità di analisi sta ridefinendo il paradigma della manutenzione.

In questo scenario in rapida evoluzione, Bosch Rexroth si posiziona come uno degli attori chiave nello sviluppo di soluzioni in grado di trasformare i dati in valore concreto per costruttori di macchine (OEM) e end user.

Uno scenario in trasformazione: l’importanza della manutenzione predittiva tra esigenze produttive e nuove opportunità

L’obiettivo resta invariato: massimizzare la disponibilità degli impianti e ridurre i fermi macchina non pianificati. Tuttavia, il modo per raggiungerlo sta cambiando profondamente.

Se da un lato gli end user sono storicamente sensibili al tema della manutenzione, oggi anche gli OEM stanno assumendo un ruolo sempre più attivo. La manutenzione predittiva diventa infatti un elemento distintivo della loro offerta, un vero e proprio valore aggiunto integrato nella macchina.

“Gli OEM sono sempre più interessati a proporre strategie di manutenzione ai propri clienti. Vendere una macchina garantendone l’operatività nel tempo è oggi un potente argomento competitivo”, spiega Santo Bivona, Head of Product Management & Segment di Bosch Rexroth Italia.

Nonostante questo crescente interesse, la diffusione della manutenzione predittiva, in particolare in ambito oleodinamico, è ancora in fase iniziale rispetto ad altri contesti, come quello elettromeccanico.

Il valore dei dati (e le resistenze culturali)

Il vero cuore della manutenzione predittiva è il dato, acquisito tramite sensori, analizzato e trasformato in informazioni utili per anticipare guasti e ottimizzare le performance.

Tuttavia, proprio la gestione dei dati rappresenta uno dei principali impedimenti alla diffusione di queste tecnologie.

“L’ostacolo principale non è economico, ma legato alla riservatezza dei dati – sottolinea Bivona – molte aziende sono restie a condividere informazioni che potrebbero indirettamente rivelare dettagli sui propri processi produttivi”.

A ciò si aggiungono temi legati alla cybersecurity e alla gestione dei dati in cloud.

Nonostante questo, il ritorno sull’investimento è generalmente molto rapido, soprattutto se confrontato con i costi dei fermi macchina: in alcuni settori industriali, questi possono raggiungere anche centinaia di migliaia di euro all’ora.

Bosch Rexroth: competenza sistemica e approccio integrato

Bosch Rexroth si distingue per un elemento chiave: la capacità di avere una visione completa del sistema.

Non solo componenti singoli, ma interi sistemi oleodinamici, inclusi pompe, valvole, cilindri e sistemi di controllo. Questa conoscenza trasversale rappresenta un vantaggio competitivo decisivo.

“Siamo in grado di valutare il comportamento dei componenti nella loro interazione reale non analizziamo un singolo dato, ma il sistema nel suo complesso, correlando informazioni e riconoscendo pattern che anticipano le anomalie”, spiega Stefano Peschiaroli, Sales Product Manager in Bosch Rexroth Italia.

Le soluzioni sviluppate da Bosch Rexroth consentono infatti di monitorare in continuo i parametri operativi, identificare derive prestazionali, confrontare dati storici e macchine simili e prevedere guasti con settimane di anticipo.

Un esempio concreto è la capacità di stimare la vita residua di componenti critici come pompe o motori, permettendo interventi mirati e pianificati.

Gestendo una soluzione individuale per circa 161 applicazioni con funzionalità e requisiti differenti, Bosch Rexroth offre una grande competenza per diverse macchine in un’ampia gamma di settori industriali, dalle cementerie agli impianti di riciclaggio, dalle industrie siderurgiche al comparto dell’automotive.

L’impegno dell’azienda nel monitoraggio delle condizioni e nell’analisi predittiva ha dato luogo a partnership di successo e reciprocamente vantaggiose in tutto il mondo, rendendo le soluzioni CytroConnect un elemento chiave per l’aumento dell’efficienza (valutata in una riduzione del consumo energetico fino al -20 per cento), della produttività (con un incremento della stessa calcolata in cinque punti percentuali) e dello stato generale di salute delle macchine idrauliche per oltre 60 clienti in 16 Paesi nel mondo.

Sensoristica e retrofit: una tecnologia accessibile

Un altro elemento chiave è la flessibilità di integrazione. Le soluzioni di manutenzione predittiva non sono limitate a impianti nuovi, ma possono essere implementate anche su macchine esistenti.

“Non è necessario partire da zero possiamo lavorare su macchine già installate, integrando la sensoristica esistente e aggiungendo solo ciò che serve”, afferma Peschiaroli.

Dal monitoraggio continuo dell’olio alle analisi vibrazionali, la raccolta dati diventa sempre più capillare e precisa, abilitando modelli predittivi sempre più affidabili.

Il ruolo (reale) dell’intelligenza artificiale nella manutenzione predittiva

L’intelligenza artificiale è spesso citata come elemento abilitante, ma il suo ruolo va interpretato correttamente. Più che “creare” conoscenza, oggi l’AI contribuisce soprattutto a elaborare grandi quantità di dati e a migliorare progressivamente l’accuratezza delle analisi.

“Il vero valore sta nella capacità di trasformare il dato in informazione l’intelligenza artificiale è uno strumento, ma la differenza la fanno la qualità dei dati e la conoscenza del sistema”, commentano Bivona e Peschiaroli.

Uno sguardo al futuro: verso la predizione a livello di singolo componente

L’evoluzione della manutenzione predittiva è già tracciata: maggiore precisione, maggiore integrazione e maggiore diffusione. L’obiettivo è passare da una visione di sistema a una capacità di analisi sempre più granulare, fino al singolo componente.
“Il nostro obiettivo è arrivare a una previsione capillare, componente per componente vogliamo offrire agli operatori una visione sempre più trasparente e dettagliata dello stato della macchina”, concludono Bivona e Peschiaroli.

A favorire questa evoluzione contribuirà anche il ricambio generazionale: le nuove figure professionali, più abituate a lavorare con dati e strumenti digitali, accelereranno l’adozione di queste tecnologie.