Manutenzione predittiva (PdM) sta trasformando il modo in cui le organizzazioni gestiscono gli asset, tagliando i costi e riducendo i tempi di inattività. Se integrato con il sistema ISO 55001:2024 Il PdM consente alle aziende di anticipare i guasti grazie a un quadro di riferimento basato sui dati. L'ultimo aggiornamento della norma ISO 55001 introduce Clausola 10.3, "Azione predittiva", enfatizzando la gestione proattiva del rischio rispetto alla manutenzione tradizionale basata sul tempo o sulla reattività.
I principali vantaggi dell'integrazione del PdM con la norma ISO 55001 comprendono:
- Riduzione dei costi: I costi di manutenzione diminuiscono di 5-10% e i tempi di inattività non programmati si riducono di 10-20%.
- Aumento dei tempi di attività: Una migliore programmazione degli interventi allunga la vita degli asset fino al 30-50%.
- Migliorare il processo decisionale: I dati provenienti dai sensori e dai modelli predittivi si allineano all'attenzione dell'ISO per il bilanciamento di costi, rischi e prestazioni.
- Obiettivi di sostenibilità: PdM sostiene l'efficienza energetica e riduce le emissioni di CO₂, allineandosi agli obiettivi ESG.
Per un'implementazione di successo:
- Costruire un registro centralizzato dei beni per gestire i dati del ciclo di vita.
- Utilizzate modelli predittivi, come quelli offerti da Oxand Simeo™, per simulare l'invecchiamento degli asset e i rischi di guasto.
- Allineare le strategie di PdM con il vostro Piano di gestione strategica delle risorse (SAMP) per soddisfare i requisiti della norma ISO 55001.
- Tracciate il ROI con metriche quali la riduzione dei tempi di inattività, i risparmi sui costi e l'efficienza energetica.
Ruolo della tecnologia nella gestione degli asset (ISO 55001)
Come la ISO 55001 e la manutenzione predittiva lavorano insieme
Strategia di manutenzione a confronto: Allineamento e impatto della norma ISO 55001
La ISO 55001 si basa su principi come il processo decisionale basato sul rischio, la gestione del ciclo di vita e la valutazione delle prestazioni. Questi principi si allineano naturalmente alla manutenzione predittiva, che si basa su dati in tempo reale per programmare gli interventi al momento giusto.
Un aggiornamento fondamentale nella versione 2024 dello standard è la clausola 10.3, intitolata "Azione predittiva", che sostituisce la vecchia terminologia "azione preventiva". Questo cambiamento riflette la crescente importanza delle strategie basate sui dati. Come spiega Martin Kerr del gruppo di esperti ISO/TC 251:
"L'azione predittiva può essere qualsiasi cosa che cerchi di adattare i cambiamenti all'interno, all'esterno in base a rischi e opportunità, ai servizi e/o agli asset"." [1]
Questo aggiornamento allontana le organizzazioni da programmi rigidi e risposte reattive. Al contrario, incoraggia l'uso di dati basati sulle condizioni per agire in modo proattivo. Questo approccio si collega direttamente alla Clausola 6.2.3, che enfatizza il bilanciamento tra costi, rischi e prestazioni nella pianificazione delle risorse. [1].
Inoltre, la clausola 7.6 dello standard sottolinea l'importanza di utilizzare dati e informazioni come base per il processo decisionale. La manutenzione predittiva trasforma i dati grezzi dei sensori in informazioni utili, creando un quadro solido per le decisioni di gestione degli asset che soddisfano i requisiti della norma ISO 55001.
Requisiti ISO 55001 che supportano le strategie di manutenzione
Diverse clausole della norma ISO 55001 forniscono una base naturale per incorporare la manutenzione predittiva nella gestione degli asset:
- Pianificazione e controllo operativo (clausola 8.1): Questa clausola sottolinea l'importanza di gestire gli asset per tutto il loro ciclo di vita. La manutenzione predittiva migliora questo aspetto, contribuendo a prolungare la durata di vita degli asset ed evitando guasti imprevisti.
- Gestione dei rischi e delle opportunità (clausola 6.1): L'aggiornamento 2024 separa rischio e opportunità, dimostrando che la manutenzione predittiva non si limita a prevenire i guasti. Identifica anche i guadagni in termini di prestazioni, ad esempio riconoscendo quando un asset sta resistendo meglio del previsto, consentendo una pianificazione più intelligente degli intervalli di manutenzione e dei ricambi.
- Processo decisionale scalabile (clausola 4.5): La norma ISO 55001 garantisce che il suo quadro di riferimento possa funzionare per organizzazioni di tutte le dimensioni. Le strutture più piccole possono iniziare con pochi asset critici, mentre le aziende più grandi possono scalare la manutenzione predittiva in tutto il loro portafoglio, stabilendo protocolli per trasformare i dati in azioni attuabili.
Per illustrare come le varie strategie di manutenzione si allineano alla norma ISO 55001, ecco una ripartizione:
| Strategia di manutenzione | Allineamento ISO 55001 | Profilo di rischio | Impatto dei costi |
|---|---|---|---|
| Da corsa a fallimento | Basso (reattivo) | Alto rischio di danni catastrofici | Alto (tempi di inattività non pianificati) |
| Basato sul tempo (preventivo) | Moderato (programmato) | Rischio di manutenzione eccessiva di parti buone | Moderato (spreco di risorse) |
| Predittivo (PdM) | Alto (Proattivo, clausola 10.3) | Riduzione del rischio basata sui dati | Basso (intervento ottimizzato) |
Per massimizzare i risultati, concentratevi sugli asset che si guastano frequentemente. Questo velocizzerà la raccolta dei dati e aiuterà a dimostrare il ritorno dell'investimento. [4].
Una volta raccolte le informazioni, integrarle nel piano di gestione strategica delle risorse (SAMP) per formalizzare la manutenzione predittiva come parte della strategia complessiva.
Aggiungere la manutenzione predittiva al vostro piano di gestione strategica degli asset
La manutenzione predittiva non è solo uno strumento tecnico, ma diventa un vantaggio strategico se incorporata nel vostro SAMP. Questo piano collega gli obiettivi tecnici a quelli aziendali più ampi e garantisce il coinvolgimento della leadership, come richiesto dalla norma ISO 55001:2024. [1][5].
Iniziate definendo come i dati di manutenzione predittiva sosterranno i vostri obiettivi a lungo termine. Ad esempio, se la vostra organizzazione ha come priorità la riduzione delle emissioni di anidride carbonica, il vostro SAMP dovrebbe descrivere come la manutenzione predittiva migliora l'efficienza energetica e prolunga la durata di vita degli asset. Se la conformità alle normative è fondamentale, è necessario specificare come il monitoraggio delle condizioni fornisca prove pronte per la revisione della gestione proattiva dei rischi.
Stabilire protocolli chiari per rispondere ai diversi livelli di allarme. Ad esempio, un segnale di "Attenzione" potrebbe attivare la manutenzione durante i tempi di inattività programmati, mentre un "Allarme" potrebbe richiedere un'azione immediata. [4]. Questi protocolli devono includere chi viene avvisato, quali azioni sono necessarie e come documentare tutto per supportare le revisioni delle prestazioni ISO 55001.
Il ISO 55002:le linee guida 2018 sottolineano:
"La capacità di prendere decisioni informate in modo rapido, rigoroso e con un'adeguata valutazione delle prestazioni è il fulcro della gestione degli asset"." [5]
Il SAMP deve anche affrontare il tema della proprietà dei dati e della gestione delle conoscenze. La clausola 7.7 dell'aggiornamento 2024 riconosce che i dati grezzi senza contesto hanno un valore limitato. Un sistema di manutenzione predittiva deve convertire gli approfondimenti tecnici in conoscenze durature che rimangano utili anche durante le transizioni del personale.
Infine, collegate gli obiettivi di sostenibilità al vostro SAMP. La manutenzione predittiva allunga naturalmente la durata di vita degli asset e riduce gli sprechi, ma questi vantaggi devono essere misurabili. Tracciate metriche come la percentuale di sostituzioni premature evitate o le tonnellate di emissioni di CO₂ ridotte. Collegare questi risultati agli obiettivi ambientali, sociali e di governance (ESG) non solo aumenta l'affidabilità degli asset, ma si allinea anche all'impegno della ISO 55001 per una gestione sostenibile e basata sul rischio.
Impostazione dei dati delle risorse per la manutenzione predittiva
La manutenzione predittiva si basa su dati affidabili e ben organizzati. Senza un sistema centralizzato, le informazioni diventano disperse, incoerenti e incomplete, rendendo quasi impossibile prendere decisioni valide e basate sul rischio. Come sottolinea la sezione 7.6 della norma ISO 55001:2024, i dati e le informazioni sono la spina dorsale del processo decisionale organizzativo [1]. Ciò sottolinea l'importanza di passare dalla semplice raccolta di dati alla gestione attiva degli asset.
La raccolta dei dati è solo l'inizio: strutturarli per la modellazione predittiva è il vero lavoro. I silos di dati frammentati possono far deragliare gli sforzi di riconoscimento dei modelli e di apprendimento automatico. Come ha detto un esperto:
"Il vantaggio competitivo sostenibile deriva da ciò che la vostra organizzazione impara, non da ciò che acquista"." [4]
Se i dati sono esternalizzati o bloccati in sistemi di terze parti, sviluppare le competenze interne per scalare la manutenzione predittiva diventa una sfida significativa.
La qualità dei dati ha un impatto diretto sui costi. Le aziende che applicano una solida governance dei dati e pratiche di gestione dei dati master registrano riduzioni da 10% a 30% delle spese di manutenzione e sostituzione. [6]. Al contrario, una scarsa qualità dei dati porta a previsioni errate, interventi non necessari e opportunità mancate di prolungare la durata di vita degli asset. La norma ISO 55001 sottolinea l'importanza di mantenere l'accuratezza e la coerenza tra i dati finanziari e tecnici degli asset per fornire agli stakeholder fiducia nel processo decisionale. [5].
Creazione di un registro centralizzato dei beni
Un registro centralizzato degli asset è la pietra miliare di qualsiasi strategia di manutenzione predittiva. Strumenti come Oxand Inventario Simeo contribuire a creare questa base stabilendo una gerarchia standardizzata degli asset, documentando ogni componente critico, le sue proprietà e la sua storia di prestazioni.
Per semplificare la raccolta dei dati, il Simeo GO offre una soluzione pratica. I team sul campo possono condurre ispezioni guidate - offline, se necessario - direttamente sul posto. Possono acquisire foto, punteggi delle condizioni e valutazioni del rischio utilizzando moduli standardizzati, eliminando le incongruenze comuni alle ispezioni cartacee o all'inserimento di dati ad hoc. L'applicazione applica anche regole di convalida per ridurre al minimo gli errori, i duplicati e le lacune nei dati prima di sincronizzarsi con il registro centrale.
Questo approccio è in linea con i principi di gestione del ciclo di vita della norma ISO 55001, che enfatizzano la gestione degli asset dall'acquisizione allo smaltimento. Lo standard prevede la documentazione delle proprietà critiche e il monitoraggio delle prestazioni nel tempo. [6]. Simeo Inventory supporta questo aspetto creando una base di conoscenze centralizzata e condivisibile che alimenta direttamente i modelli predittivi e gli scenari basati sul rischio. Mantenendo un registro pulito e centralizzato, le organizzazioni possono integrare i dati provenienti da diverse fonti (sensori, sistemi di controllo industriale, ERP e CMMS) per scoprire le cause principali che altrimenti potrebbero passare inosservate. [3]. Questo livello di integrazione rafforza gli sforzi di manutenzione predittiva, soddisfacendo l'enfasi posta dalla ISO 55001 sul processo decisionale basato sui dati.
Tuttavia, anche il miglior registro degli asset è valido solo quanto le pratiche di governance dei dati che lo supportano. Una manutenzione predittiva affidabile inizia con dati di alta qualità e una governance rigorosa.
Mantenere la qualità e la governance dei dati
Per il successo della manutenzione predittiva, la qualità dei dati deve essere una priorità assoluta. La governance formale e le pratiche di master data management (MDM) garantiscono la coerenza necessaria agli algoritmi per prevedere con precisione i guasti. Senza dati di qualità, i modelli predittivi saranno addestrati su informazioni errate, producendo risultati inaffidabili.
Stabilire una chiara proprietà interna dei dati. L'esternalizzazione dell'analisi a terzi può lasciare le organizzazioni scollegate dalle proprie intuizioni, rendendo più difficile lo sviluppo di capacità di apprendimento automatico a lungo termine. [4]. Considerate invece l'adozione di un approccio formativo del tipo "io faccio, noi facciamo, voi fate". Iniziate con installazioni guidate da esperti, quindi trasferite gradualmente la responsabilità ai team interni, man mano che acquisiscono fiducia e competenze. [4].
Investire nella pulizia dei dati fin dalle prime fasi può dare vantaggi duraturi. Prima di scalare la manutenzione predittiva, mappate i dati storici su eventi specifici di guasto e risolvete eventuali incongruenze.
Infine, l'integrazione dei dati finanziari e tecnici all'interno di un registro centralizzato garantisce la conformità ai requisiti della norma ISO 55001 per un processo decisionale equilibrato in termini di costi, rischi e prestazioni. [5]. Dando priorità alla qualità e alla governance dei dati, si gettano le basi per un programma di manutenzione predittiva che dia risultati concreti.
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Utilizzo Oxand Simeo™ per la manutenzione predittiva
Con dati centralizzati e ben organizzati sugli asset, è possibile implementare strategie di manutenzione predittiva in modo più efficace. Oxand Simeo™ utilizza modellazione probabilistica e dati storici per prevedere il degrado degli asset, anche in assenza di reti di sensori estese, in linea con la norma ISO 55001:2024, clausola 10.3. [1].
Questa piattaforma non si basa su una fitta rete di sensori per fornire informazioni. Sfrutta invece i dati storici e la modellazione avanzata per prevedere quando gli asset potrebbero guastarsi e determinare il momento migliore per la manutenzione. Ciò significa che potete iniziare a pianificare i potenziali problemi e ad allocare le risorse in modo strategico, anche se la vostra configurazione IoT è minima o inesistente.
Modelli di invecchiamento e leggi sulla manutenzione in azione
Oxand Simeo™ incorpora una libreria di oltre 10.000 modelli di invecchiamento e 30.000 leggi di manutenzione per simulare il degrado dei beni nel tempo. [9]. Questi modelli tengono conto del deterioramento dei diversi componenti, come i sistemi HVAC, i tetti, i quadri elettrici o la pavimentazione, in base alle diverse condizioni e ai diversi modelli di utilizzo.
Il processo inizia con la mappatura del registro degli asset con le curve di invecchiamento appropriate. Ad esempio, la curva di degrado di un refrigeratore può dipendere da fattori quali il tempo di funzionamento, la temperatura e la storia della manutenzione. Applicando queste curve, il sistema calcola la probabilità di guasto nel tempo, consentendo di pianificare interventi proattivi invece di reagire alle emergenze.
Questo approccio può estendere la vita utile di un'attività 30-50% e ridurre significativamente le riparazioni di emergenza, fino a 70-85% meno interventi non pianificati [8]. Una struttura ha dichiarato un risparmio annuo di $500,000 prevenendo i problemi di manutenzione prima che si aggravino [4].
La chiave del successo sta nell'abbinare il modello giusto a ciascun tipo di asset. Iniziate concentrandovi sui componenti di alto valore o ad alto rischio, dove i guasti potrebbero interrompere le operazioni o compromettere la sicurezza. Man mano che la fiducia nelle previsioni aumenta, è possibile estendere la copertura ad altri asset. Il sistema migliora continuamente le sue previsioni incorporando nuovi dati provenienti da ispezioni, registri di manutenzione e metriche delle prestazioni.
Una volta calibrati i modelli, è possibile condurre analisi di scenario per identificare le aree ad alto rischio e dare priorità alle azioni di manutenzione che avranno il massimo impatto.
Definizione delle priorità di manutenzione con l'analisi di scenario
I modelli predittivi diventano ancora più potenti se utilizzati per valutare diverse strategie di manutenzione e di investimento. Oxand Simeo™ vi permette di eseguire scenari "what-if", bilanciando costi, rischi e prestazioni - un requisito critico di Clausola 6.2.3 per raggiungere gli obiettivi di gestione degli asset [1].
Impostare parametri come i vincoli di budget, i livelli di servizio accettabili, la tolleranza al rischio e le scadenze di conformità. La piattaforma simula varie strategie di investimento, mostrando come le diverse allocazioni di CAPEX e OPEX influenzino i costi totali, le probabilità di guasto e la disponibilità degli asset su periodi che vanno da 5 a 30 anni. [9].
È possibile confrontare diversi approcci, come la manutenzione minima, le sostituzioni preventive aggressive o gli interventi predittivi ottimizzati, per trovare il miglior equilibrio tra costi e prestazioni. Il sistema calcola un Indice di salute delle attività (AHI) per ogni scenario, aiutando a dare priorità alle azioni in base alla probabilità di guasto e all'impatto potenziale. [9][11]. In questo modo si garantisce che i fondi per la manutenzione siano indirizzati verso i beni critici, evitando di spendere inutilmente per i beni a basso rischio.
Ad esempio, nel 2024, un produttore di cemento globale ha utilizzato questo approccio per risolvere un problema alla ventola del separatore prima che causasse un fermo di produzione. Questa azione proattiva ha permesso di risparmiare $120,000 in perdite potenziali e ha portato a $1,1 milioni in risparmi complessivi [10].
I risultati di questi scenari confluiscono direttamente nel vostro Piano di gestione strategica delle risorse (SAMP), garantendo che la manutenzione tecnica si allinei alle più ampie priorità finanziarie e strategiche. [7][1]. Questa integrazione fornisce anche una documentazione pronta per l'audit per soddisfare i requisiti ISO 55001:2024 per il processo decisionale (sezione 4.5) e l'azione predittiva (sezione 10.3). [9][1].
Questo approccio alla pianificazione basato sul rischio crea anche opportunità per migliorare l'efficienza energetica e ridurre le emissioni di carbonio.
Efficienza energetica e riduzione delle emissioni di CO₂ attraverso la manutenzione predittiva
La manutenzione predittiva non serve solo a prevenire i guasti, ma può anche aiutare a ottimizzare l'uso dell'energia e a ridurre le emissioni di carbonio. Oxand Simeo™ integra la modellazione delle prestazioni energetiche nella pianificazione della manutenzione, identificando i problemi delle apparecchiature che sprecano energia, come il surriscaldamento dei motori o le perdite d'aria nei sistemi compressi. [12].
Utilizzando gli stessi modelli di invecchiamento, la piattaforma prevede come il degrado degli asset influisca sull'efficienza energetica nel tempo. Ad esempio, con il deterioramento di un sistema HVAC, si potrebbe consumare 20-40% più energia del solito [12]. Programmando la manutenzione prima che l'efficienza diminuisca, è possibile mantenere i sistemi in funzione in modo ottimale e prolungarne la durata.
È anche possibile impostare obiettivi di riduzione dell'energia e delle emissioni di CO₂ all'interno degli scenari di investimento. Il sistema dà priorità alle azioni che producono il massimo impatto sulla sostenibilità, pur rimanendo nel budget. Questo è in linea con ISO 55010 linee guida per integrare obiettivi finanziari e ambientali, aiutando le organizzazioni a raggiungere gli obiettivi ESG (Environmental, Social, and Governance) [13][14].
Le organizzazioni che adottano questo approccio hanno riportato 10-30% riduzione dei costi di manutenzione e sostituzione, oltre a miglioramenti misurabili dell'efficienza energetica e del risparmio di carbonio in tutto il portafoglio. [6]. Integrando la sostenibilità nella strategia di manutenzione, non solo si soddisfano i requisiti di ottimizzazione del ciclo di vita previsti dalla norma ISO 55001, ma si promuovono anche gli obiettivi di decarbonizzazione dell'organizzazione.
Dimostrare il ROI e soddisfare i requisiti ISO 55001
L'integrazione della manutenzione predittiva nel vostro quadro normativo ISO 55001 non si limita a migliorare le prestazioni degli asset, ma fornisce ritorni misurabili sugli investimenti (ROI). La manutenzione predittiva si allinea alla norma ISO 55001:2024 concentrandosi sulle regolazioni basate sul rischio, come indicato nella Sezione 10.3. In media, può ridurre i costi di manutenzione di 5-10%, aumentare i tempi di attività delle apparecchiature di 10-20% e ridurre i tempi di pianificazione di 20-50%. [3].
Ad esempio, un produttore chimico ha implementato la manutenzione predittiva per i suoi estrusori e ha ottenuto una riduzione di 80% dei tempi di inattività non pianificati, con un risparmio di $300.000 per asset. [3].
La maggior parte delle organizzazioni punta a vedere il ROI completo entro 6-12 mesi. [4]. Per raggiungere questo obiettivo, iniziate con gli asset che si guastano frequentemente. Questi asset generano più dati, aiutando a convalidare più velocemente i modelli predittivi. [4].
Tracciare il ROI con le metriche di performance
Per misurare l'efficacia della manutenzione predittiva, è necessario tenere traccia di un mix di indicatori anticipatori (come l'accuratezza della previsione, lo stato di salute dei sensori e la tempistica degli interventi) e indicatori ritardatari (come il tempo medio tra i guasti, la riduzione dei tempi di inattività, i risparmi sui costi e i miglioramenti della sostenibilità). [3][4]. Man mano che le organizzazioni passano dalla manutenzione reattiva a quella predittiva, l'obiettivo delle metriche dovrebbe evolversi. Inizialmente, si potrebbe misurare la riduzione delle riparazioni di emergenza e dei costi dei fermi macchina non programmati. Con il tempo, l'attenzione si sposta su obiettivi più ampi come l'ottimizzazione dei costi, il prolungamento della vita utile degli asset e il miglioramento dell'efficienza complessiva delle apparecchiature (OEE). [4]. L'OEE, che valuta l'affidabilità, l'efficienza e la costanza delle prestazioni di un asset, diventa una metrica chiave per i programmi di manutenzione predittiva più maturi. [15].
Oltre ai vantaggi finanziari, la manutenzione predittiva aggiunge valore attraverso il miglioramento della sicurezza, della salute e della conformità ambientale, un migliore servizio ai clienti e una maggiore aderenza alle normative. Ad esempio, alcune strutture hanno riportato un risparmio annuale di $30.000 sui pezzi di ricambio e $230.000 di riduzione degli scarti per linea di produzione. [4].
| Metrico | Intervallo di miglioramento |
|---|---|
| Costi di manutenzione | Riduzione 5-10% [2] |
| Tempo di attività delle apparecchiature | Aumento 10-20% [2] |
| Tempo di pianificazione | Riduzione 20-50% [2] |
| Investimento di capitale | Riduzione del 3-5% attraverso l'estensione della vita utile degli asset [2] |
Queste metriche non solo dimostrano il ROI, ma supportano anche una reportistica pronta per la revisione, un aspetto fondamentale della conformità alla norma ISO 55001.
Creazione di documentazione e rapporti pronti per la revisione contabile
Per mantenere la conformità, è fondamentale disporre di una documentazione pronta per l'audit. La ISO 55001:2024 richiede alle organizzazioni di dimostrare l'esistenza di un processo decisionale basato sui dati, come specificato nella Sezione 4.5 (Processo decisionale e valore) e nella Sezione 7.6 (Dati e informazioni). [1]. Strumenti come Oxand Simeo™ semplificano questo processo generando rapporti trasparenti e tracciabili che i revisori si aspettano. Questi report mostrano chiaramente come le decisioni di manutenzione bilanciano costi, rischi e prestazioni lungo il ciclo di vita di un asset.
La piattaforma collega gli algoritmi predittivi direttamente alle azioni di manutenzione, creando una chiara traccia di controllo. Ad esempio, quando viene segnalato un componente ad alto rischio, il sistema ne documenta la probabilità di guasto, l'impatto potenziale, le tempistiche di intervento consigliate e i costi associati, il tutto allineato al piano strategico di gestione degli asset. Questo soddisfa il requisito della norma ISO 55001:2024, secondo cui gli obiettivi devono essere "finanziati, non solo elencati"." [1].
"Un processo decisionale trasparente diventa molto più chiaro ed evidente se si ha una comprensione approfondita del valore creato dai propri asset e se si sa come le azioni di mitigazione del rischio proteggono e le spese supportano tale valore". - Linee guida ISO 55002:2018 [5]
I rapporti Oxand Simeo™ includono anche analisi di scenario che mettono a confronto diverse strategie di investimento. Questi report illustrano l'impatto dei vari approcci sui costi totali, sui rischi di guasto e sulla disponibilità degli asset nel tempo. Inoltre, la piattaforma tiene traccia del modo in cui la manutenzione predittiva supporta gli obiettivi di sostenibilità, documentando i miglioramenti in termini di efficienza energetica e riduzione delle emissioni di CO₂ per soddisfare i requisiti di reporting ESG.
Conclusione
L'integrazione della manutenzione predittiva nel quadro della ISO 55001 trasforma la gestione degli asset in una pratica orientata al futuro e al valore. Allineandosi alla sezione 10.3 aggiornata della norma ISO 55001:2024 sull""Azione Predittiva", le aziende possono passare da approcci reattivi a strategie basate sui dati e sul rischio che migliorano l'efficienza dei costi, le prestazioni e la sostenibilità durante l'intero ciclo di vita degli asset. [1].
Questo approccio non è solo strategico, ma ha anche un impatto finanziario. È stato dimostrato che la manutenzione predittiva riduce significativamente i costi, aumenta i tempi di attività e migliora l'efficienza della pianificazione. Inoltre, prolunga la vita degli asset, riduce la necessità di scorte eccessive di pezzi di ricambio e aiuta a prevenire le impressionanti perdite di tempo. $50 miliardi in perdite annuali causate da tempi di inattività non pianificati in tutti i settori industriali [2][3]. Le storie di successo in vari settori evidenziano questi vantaggi, con riduzioni tangibili dei tempi di inattività e delle spese di manutenzione.
Ox e Simeo semplifica questa transizione, garantendo al contempo la conformità agli standard di revisione. Con una base di Oltre 10.000 modelli di invecchiamento proprietari e Oltre 30.000 leggi di manutenzione Sviluppata nel corso di due decenni, la piattaforma prevede l'invecchiamento, i guasti e il consumo di energia degli asset, senza ricorrere a reti di sensori IoT estese. Consente alle organizzazioni di eseguire simulazioni CAPEX e OPEX pluriennali, di dare priorità alle azioni in base a rischi e costi e di mantenere la documentazione chiara richiesta dai revisori. Collegando direttamente gli algoritmi predittivi ai piani di manutenzione attuabili, Oxand Simeo™ assicura che le organizzazioni soddisfino le aspettative della norma ISO 55001:2024 per gli obiettivi basati sui dati e ben finanziati. [1].
Domande frequenti
In che modo la manutenzione predittiva supporta l'attenzione della ISO 55001:2024 sulla gestione proattiva degli asset?
La manutenzione predittiva si allinea perfettamente con l'attenzione della ISO 55001:2024 per la gestione proattiva degli asset, in particolare con la clausola 10.3, che enfatizza ‘Azione predittiva’. Questa parte dello standard incoraggia le organizzazioni ad anticipare i potenziali guasti degli asset utilizzando strategie basate sui dati, esattamente ciò su cui si basa la manutenzione predittiva.
Grazie a strumenti come sensori, analisi e apprendimento automatico, la manutenzione predittiva può prevedere le condizioni delle apparecchiature e programmare la manutenzione necessaria prima che si verifichino i problemi. In questo modo non solo si riducono al minimo i tempi di inattività e si prolunga la durata di vita degli asset, ma si supporta anche processo decisionale basato sul rischio, un principio fondamentale della norma ISO 55001. Inoltre, l'adozione della manutenzione predittiva migliora la preparazione agli audit e dimostra un ROI misurabile, allineandosi agli obiettivi più ampi di una gestione sostenibile ed efficace degli asset.
Come possono le organizzazioni integrare con successo la manutenzione predittiva nel loro quadro di gestione degli asset ISO 55001?
Per integrare la manutenzione predittiva in un quadro normativo ISO 55001, è importante concentrarsi su alcuni passaggi essenziali. Iniziate con l'individuare gli asset critici in cui la manutenzione predittiva può fare la differenza. Quindi, implementate tecnologie di monitoraggio affidabili per monitorare efficacemente le loro prestazioni. Raccogliere e analizzare accuratamente i dati per anticipare i potenziali guasti e perfezionare i programmi di manutenzione.
Il passo successivo consiste nel trasformare queste conoscenze tecniche in strategie pratiche a sostegno degli obiettivi dell'organizzazione, che si tratti di prolungare la vita delle risorse, ridurre i tempi di inattività non pianificati o diminuire i rischi operativi. Altrettanto importante è investire nel vostro team. Fornite formazione e sviluppate competenze interne in modo che il personale possa utilizzare con sicurezza gli strumenti e sfruttare al meglio le informazioni offerte dalla manutenzione predittiva. Allineando questi sforzi con i principi della norma ISO 55001, le organizzazioni possono prendere decisioni più intelligenti e lavorare per ottenere prestazioni stabili e a lungo termine degli asset.
In che modo la manutenzione predittiva supporta gli obiettivi di sostenibilità ed ESG?
La manutenzione predittiva svolge un ruolo fondamentale nell'aiutare le organizzazioni a soddisfare sostenibilità e ESG (Ambientale, sociale e di governance) obiettivi, aumentando l'efficienza degli asset e riducendo l'impatto ambientale. Utilizzando strumenti come l'analisi avanzata dei dati e l'IoT, identifica i potenziali problemi delle apparecchiature prima che si aggravino. In questo modo si riducono i tempi di fermo imprevisti e si prolunga la vita degli asset, riducendo gli sprechi e conservando le risorse, a sostegno degli obiettivi ambientali.
Contribuisce inoltre a ridurre il consumo energetico e le emissioni, individuando le inefficienze delle apparecchiature e consentendo regolazioni tempestive. Inoltre, la manutenzione predittiva migliora la sicurezza prevenendo i principali guasti alle apparecchiature, salvaguardando sia i lavoratori che le comunità vicine. Grazie a decisioni più intelligenti e basate sui dati, le aziende possono allineare più efficacemente le loro attività alle priorità di sostenibilità ed ESG.
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