Qual è il ruolo della manutenzione predittiva nello scenario attuale? Bosch Rexroth prova a rispondere

Nel panorama dell’automazione industriale contemporanea, la manutenzione predittiva si è consolidata come uno dei pilastri strategici fondamentali per garantire la continuità operativa, l’efficienza e la competitività delle aziende. Per decenni il settore manifatturiero si è affidato ad approcci di tipo reattivo (intervenire a guasto avvenuto) o preventivo (intervenire a intervalli di tempo prestabiliti).

Oggi, tuttavia, la massiccia disponibilità di dati, l’evoluzione della sensoristica avanzata e il potenziamento delle capacità di calcolo stanno ridefinendo radicalmente questo paradigma. In questo contesto di profonda trasformazione, Bosch Rexroth si posiziona come un attore chiave, capace di guidare la transizione tecnologica sia per i costruttori di macchine (OEM) sia per gli utilizzatori finali (end user), trasformando i dati grezzi in valore di business tangibile.

Il ruolo degli OEM e degli End User

L’obiettivo fondamentale della manutenzione non è cambiato: azzerare i fermi macchina non pianificati e massimizzare la disponibilità degli impianti. Ciò che sta mutando profondamente sono le modalità e gli attori coinvolti nel raggiungimento di questo traguardo. Se storicamente la sensibilità verso queste tematiche era una prerogativa quasi esclusiva degli end user (i quali subiscono direttamente il danno economico di un blocco produttivo), oggi assistiamo a un netto cambio di passo da parte degli OEM.

I costruttori di macchine vedono nella manutenzione predittiva un potente fattore di differenziazione competitiva. Integrare nativamente logiche predittive all’interno dei propri macchinari permette agli OEM di evolvere il proprio modello di business: non si vende più solo un bene strumentale, ma si garantisce l’operatività e la performance del bene stesso nel tempo.

Come spiega Santo Bivona, Head of Product Management & Segment di Bosch Rexroth Italia, “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”. Nonostante questo forte interesse, la diffusione della manutenzione predittiva non è omogenea: se nel settore elettromeccanico è già una realtà consolidata, in ambito oleodinamico si trova ancora in una fase iniziale, offrendo ampi margini di crescita.

I dati, motore immobile. E il nodo della privacy

Da qualunque punto si guardi il contesto, i dati restano comunque il perno attorno a cui ruota qualunque strategia legata alla manutenzione predittiva. Flussi continui di informazioni vengono estratti tramite sensori, elaborati e trasformati in insight operativi capaci di anticipare le anomalie. Tuttavia, la tecnologia si scontra ancora con significative resistenze di natura culturale e organizzativa.

L’ostacolo principale all’adozione su larga scala non è di natura economica, bensì legato alla riservatezza e alla proprietà dei dati. Molte aziende manifestano una forte ritrosia nel condividere le informazioni generate dai propri impianti, temendo che l’analisi dei flussi di lavoro possa indirettamente svelare segreti industriali o dettagli critici sui processi produttivi. A queste preoccupazioni si sommano i dubbi relativi alla cybersecurity e alla gestione delle infrastrutture in cloud.

Dalla prevenzione alla predizione

Per comprendere la portata di questa rivoluzione è necessario chiarire il salto concettuale che separa la manutenzione preventiva da quella predittiva. La manutenzione preventiva, infatti, si basa su statistiche medie e intervalli temporali o di utilizzo predefiniti (es. sostituire un componente ogni tot ore di lavoro). Questo approccio genera inevitabilmente due inefficienze: il rischio di sostituzioni premature di componenti ancora perfettamente funzionanti o, al contrario, il verificarsi di guasti improvvisi prima della scadenza dell’intervallo.

La manutenzione predittiva permette invece di monitorare in tempo reale le reali condizioni operative dell’asset. “Passiamo da una logica di sostituzione programmata a una logica basata sulla vita residua del componente – spiega Bivona – significa intervenire quando serve davvero, non prima e non dopo”.

L’approccio integrato di Bosch Rexroth

Il vero vantaggio competitivo di Bosch Rexroth risiede nella sua profonda competenza sistemica. L’azienda non si limita ad analizzare il singolo componente isolato, ma possiede il know-how ingegneristico per valutare l’intero sistema oleodinamico nel suo complesso (pompe, valvole, cilindri, centraline e sistemi di controllo elettronico).

I tecnici di Bosch Rexroth non si limitano a leggere un singolo parametro isolato, ma correlano tra loro molteplici variabili operative all’interno dell’ecosistema macchina. Questo approccio olistico permette di riconoscere pattern complessi e derive prestazionali impercettibili, riuscendo a prevedere un guasto con settimane di anticipo.

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

L’efficacia di questa metodologia si riflette nella suite di soluzioni CytroConnect. Gestendo circa 161 applicazioni personalizzate per contesti industriali eterogenei – dalle cementerie alle acciaierie, dagli impianti di riciclaggio fino al comparto automotive – Bosch Rexroth ha dimostrato sul campo il valore della propria tecnologia. I dati globali riferiti a oltre 60 clienti dislocati in 16 Paesi evidenziano benefici netti in termini di riduzione dei consumi energetici fino al 20% e di produttività, con un incremento stimato in 5 punti percentuali. Fattori a cui consegue anche un netto miglioramento dello stato di salute generale delle macchine idrauliche.

L’intelligenza artificiale secondo Bosch

Un aspetto cruciale per la diffusione della manutenzione predittiva è la sua sostenibilità tecnica ed economica sugli impianti esistenti. Bosch Rexroth dimostra una grande flessibilità grazie alle soluzioni di retrofit: non è necessario acquistare macchinari nuovi per accedere a queste tecnologie. Sfruttando la sensoristica già a bordo macchina e integrandola in modo mirato con nuovi sensori (ad esempio per l’analisi vibrazionale o il monitoraggio continuo delle condizioni dell’olio), è possibile digitalizzare anche impianti storici.

In questo processo di digitalizzazione, l’Intelligenza Artificiale (AI) gioca un ruolo ben definito. L’AI non deve essere vista come un’entità magica capace di creare conoscenza dal nulla, bensì come uno strumento straordinario per processare enormi volumi di dati storici e operativi, migliorando progressivamente l’accuratezza dei modelli predittivi. Il vero valore differenziante, tuttavia, rimane l’unione tra la potenza di calcolo dell’algoritmo e la profonda conoscenza ingegneristica del sistema fisico: l’AI ottimizza l’analisi, ma è la competenza di dominio a fare la differenza.

Le prospettive future

La strada per il futuro della manutenzione predittiva è già tracciata e punta verso una precisione sempre più esasperata. L’obiettivo a lungo termine di Bosch Rexroth è passare dalla diagnostica a livello di sistema a una predizione capillare a livello di singolo componente. Questa trasparenza totale consentirà agli operatori di conoscere lo stato di usura di ogni singolo elemento della macchina.

A favorire e accelerare questa transizione tecnologica sarà anche il progressivo ricambio generazionale all’interno delle fabbriche. L’ingresso nei reparti produttivi di una nuova generazione di ingegneri e tecnici – nativi digitali abituati a interagire quotidianamente con cruscotti di dati, cloud e interfacce software – abbatterà definitivamente le ultime barriere culturali, consolidando la manutenzione predittiva come standard imprescindibile dell’industria intelligente.