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M come manutenzione predittiva: che cos’è e perché aiuta a ridurre gli sprechi energetici

30 giugno 2024

La prevenzione è meglio della cura. Questo è il concetto principale alla base di ogni approccio sostenibile che punta ad evitare gli sprechi già in fase di progettazione di un sistema. Questa è anche l’idea cardine della manutenzione predittiva: una strategia che utilizza tecnologie avanzate per monitorare lo stato di funzionamento delle apparecchiature e prevedere quando si verificheranno guasti o malfunzionamenti. A differenza della manutenzione preventiva, che si basa su intervalli di tempo predeterminati per la manutenzione, la manutenzione predittiva si affida a dati in tempo reale e algoritmi di analisi per determinare il momento ottimale per intervenire.

 

Uno dei principali vantaggi della manutenzione predittiva è la sua capacità di ridurre gli sprechi energetici. Le apparecchiature che funzionano in modo inefficiente consumano più energia del necessario.

 

Identificando e correggendo tempestivamente i problemi, la manutenzione predittiva assicura che le macchine operino sempre al massimo dell’efficienza, riducendo così il consumo energetico complessivo. La manutenzione predittiva permette inoltre di pianificare gli interventi manutentivi in modo più efficiente. Invece di effettuare manutenzioni programmate a intervalli fissi, che possono risultare inutili se le macchine sono in buone condizioni, gli interventi vengono effettuati solo quando necessario. Questo riduce i tempi di fermo non programmati e migliora l’efficienza operativa.

L’utilizzo della manutenzione predittiva nelle reti di distribuzione

La manutenzione predittiva rappresenta una rivoluzione nella gestione delle apparecchiature industriali, offrendo numerosi vantaggi in termini di efficienza energetica, riduzione dei costi e miglioramento della sicurezza.

 

Adottare questa strategia non solo aiuta le aziende a ridurre gli sprechi energetici, ma contribuisce anche a creare un ambiente operativo più sostenibile e competitivo. Per questo motivo il sistema di manutenzione predittiva è parte integrante del Gruppo Iren, che lo utilizza in particolar modo per le reti di distribuzione dell’energia elettrica a bassa e media tensione: per la loro gestione ottimale, infatti, viene utilizzata una piattaforma capace di raccogliere informazioni che vengono trasformate in dati da analizzare e lavorare con l’utilizzo dell’intelligenza artificiale. L’obiettivo ultimo è arrivare all’elaborazione di un progetto capace di costruire, sulla base dei dati raccolti, un processo di stabilizzazione e resilienza delle reti riducendo al tempo stesso le perdite.

mancasale

Impianto di depurazione di Mancasale, il “pioniere” nella manutenzione predittiva

Una delle sfide più importanti che il Gruppo Iren sta affrontando nell’ambito della manutenzione predittiva riguarda l’impianto di depurazione di Mancasale, vicino Reggio Emilia: una struttura industrializzata di recupero delle acque reflue per l’irrigazione.

 

Nel 2021 è partito un progetto pilota che coinvolge il PAD – Parco Acqua Depurate, dove l’impianto di Mancasale si colloca. In particolare, l’iniziativa punta a implementare un sistema di anomaly detection, ovvero di rilevazione di possibili anomalie, e fare in modo che diventi un processo rodato di manutenzione predittiva. Come? Utilizzando dati derivanti dall’IoT e sviluppando dei “gemelli digitali” che trasformino la manutenzione di Mancasale in un complesso di interventi guidati dalle informazioni e dai dati digitali. Questo consentirebbe la massima efficienza nel livello dei servizi.

 

Il progetto su Mancasale si articola in diversi step: si inizia nel 2023 con la raccolta dei dati, poi tra il 2024 e il 2027 è prevista l’installazione delle tecnologie IoT così da produrre casi di studio, implementare l’utilizzo dell’AI e completare l’installazione IoT. L'ultimo step si vedrà nel 2028, ovvero quando verranno rilasciate delle soluzioni digital twin che renderanno realtà il processo di manutenzione predittiva sulla base della messa a sistema dei dati raccolti. In questo modo la trasformazione digitale e automatizzata del processo di manutenzione sarà definitivamente messa a segno. 

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