Evoluzione del mercato e valore per gli utenti.

La manutenzione predittiva permette di calcolare il tempo residuo prima che un macchinario o una tecnologia si guasti: individuati i parametri necessari alla valutazione, vengono elaborati attraverso modelli matematici per capire entro quando bisogna intervenire per evitare il danno.

Negli ultimi anni questo mercato è diventato un’applicazione con ROI ad alto ritorno, anche in termini di valore per gli utenti.  

Sono molti gli sviluppi tecnologici che hanno contribuito alla sua rapida espansione, in particolare, l’aumento di connessione delle risorse IoT, importanti progressi nei servizi cloud e miglioramenti nell’accessibilità dei framework di machine learning (ML)/data science.

IoT Analytcs ha pubblicato uno studio dettagliato (Predictive Maintenance Market Repoort 2021- 2026) su quello che sta accadendo e accadrà nel mercato della manutenzione predittiva fino al 2026:

Nel 2016, anno di inizio dello studio, il mercato globale della manutenzione predittiva (hardware, software e servizi) è stato valutato a $ 1,5 miliardi, molto inferiore a quello della manutenzione basata sulle condizioni (molte aziende effettuavano interventi a intervalli regolari e frequenti per ridurre il rischio di guasti).

Oggi invece si passa a quella predittiva (in alcuni casi già prescrittiva): il mercato nel 2021 è stato valutato 6,9 miliardi di dollari, complici anche i progressi dei sensori, della scienza dei dati, delle tecnologie AI e dalla diminuzione dei costi delle infrastrutture IoT.

 Nel post COVID-19 il mercato vedrà una forte ripresa, con un tasso annuo di crescita stimato del 31%, fino a raggiungere i 28,2 miliardi di dollari entro il 2026.

Sono certi i vantaggi che queste soluzioni offrono in tempi incerti: risparmio in termini di tempo e costi di manutenzione, migliore la capacità produttiva, fino ad arrivare a zero fermi macchina non pianificati.

Ritorno sull’investimento

Su 100 senior IT e OT manager del settore industriale intervistati (IoT Analytics Report), oltre l’83% ha confermato il ROI positivo, e il 45% ha riportato l’ammortamento dei costi in meno di un anno, a dimostrazione di quanto sia importante investire in queste applicazioni.

In futuro, le soluzioni PdM saranno sempre più sofisticate e facili da implementare, apporteranno un ROI sempre maggiore e diventeranno un vero e proprio must per le organizzazioni industriali di tutti i tipi. 

Integrazione

Se in passato molte soluzioni erano autonome (separate da altre applicazioni aziendali), in futuro saranno parte standard dei software aziendali: oggi è sempre più comune integrare le diverse tecnologie di rilevamento, i sistemi di controllo, i software di manutenzione e altri sistemi. Quasi tutte le soluzioni di manutenzione predittiva sono integrate, come le soluzioni ERP (Enterprise Resource Planning) o CMMS (Computerized Maintenance Management System). 

Installazione

Nel 2016 era considerato essenziale che le aziende avessero un team di data scientist con un know-how specifico per il caso d’uso, in modo da poter adattare i dati dei gemelli digitali, i modelli di dati e gli algoritmi/librerie alle loro specifiche esigenze di manutenzione predittiva. Oggi è in aumento l’uso di software PdM automatizzati e lo sviluppo di soluzioni “low-code/no-code”, che consentono a esperti non tecnologici di sviluppare, ridimensionare e applicare informazioni sull’intelligenza artificiale senza scrivere codice, fino ad arrivare ad un‘offerta di installazione facile come configurare un’iphone (M. Akesson, CIO di GE Gas Power, 2020).

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