La corretta gestione delle attrezzature è un aspetto imprescindibile per tutte quelle aziende che vogliano mantenere le proprie prestazioni elevate. Per le imprese che lavorano a ciclo continuo, qualunque interruzione della produttività può tradursi in un problema, con conseguenze piuttosto importanti in termini di costi e di tempi di consegna.
Per evitare che le inefficienze possano impattare sul prosieguo delle attività, è essenziale porre in essere un’adeguata gestione dei guasti, che si concretizza con il passaggio dalle consuete modalità di intervento correttive -cioè quelle eseguite solo al manifestarsi di un problema- alle più efficienti operazioni di manutenzione predittiva.
Un cambio di paradigma basato sul monitoraggio del MTTF, che, assieme ad altri indicatori chiave, può contribuire a tracciare lo stato degli asset e massimizzarne le performance operative.
Manutenzione predittiva: massimizzare le performance con il MTTF
Gli indicatori comunemente impiegati nelle tecniche di manutenzione predittiva hanno lo scopo di anticipare tutta una serie di criticità che, se adeguatamente diagnosticate, possono assicurare all’azienda un miglioramento delle prestazioni. Tra le metriche maggiormente adoperate, c’è il MTTF (Mean Time To Failure), cui si affiancano tutta una serie di indicatori oggi indispensabili per sviluppare un’efficiente manutenzione predittiva.
Il MTTF consente in particolare di stimare il tempo medio di funzionamento di un asset non riparabile prima che debba essere completamente sostituito. Più nel dettaglio, a fare del calcolo MTTF uno dei più grandi alleati per il facility management dell’azienda è la sua capacità, nell’ambito della manutenzione predittiva, di fornire un’informazione molto importante sull’affidabilità di un bene.
Il MTTF permette infatti di estrarre il massimo valore dal tempo di funzionamento, anticipando l’insorgere di guasti e riducendo al minimo le interruzioni.
Il calcolo del MTTF, però, non è la sola procedura oggi adottata per ottenere il massimo dagli asset aziendali: esistono infatti molte altre metriche comunemente adoperate nell’ambito dei processi di manutenzione che, se analizzate nel complesso e in concomitanza con il MTTF, possono assicurare un’efficace ottimizzazione degli interventi di manutenzione.
Per approfondire ulteriormente l’argomento, puoi consultare questa guida dedicata al calcolo MTTF per l’affidabilità e la durata di un bene presente sul sito di RS.
L’importanza del MTBF e del MTTR per la manutenzione predittiva
Una delle metriche che, assieme al MTTF, è considerata tra le più interessanti nell’ambito della manutenzione predittiva delle aziende, è il MTBF (Mean Time Between Failures), ovvero il tempo medio di funzionamento che intercorre tra più guasti di un’apparecchiatura considerata riparabile.
Il MTBF rappresenta un indicatore indispensabile per avere informazioni chiare sulla qualità e sulle modalità in cui vengono condotte le operazioni di manutenzione: un basso valore di MTBF potrebbe indicare ad esempio un problema nelle operazioni di riparazione così come nei controlli effettuati nell’ambito della manutenzione predittiva, segnalando la necessità di migliorare tali processi o, in alternativa, di ricorrere a ricambi di maggiore qualità.
Ma per capire come si calcola l’affidabilità di un’apparecchiatura è essenziale prendere in considerazione anche il MTTR (Mean Time To Repair): il tempo medio che intercorre per ripristinare il funzionamento di un asset che ha subito un guasto; un valore che permette di analizzare i tempi di intervento di fronte a inefficienze non pianificabili e che, per tali ragioni, può essere considerato come un indicatore estremamente importante per valutare l’efficienza del team che si occupa della manutenzione.
Si può quindi concludere che il MTTR, il MTBF e il MTTF offrano la possibilità di avere una panoramica completa delle diverse prestazioni e di tutti quei processi che potrebbero necessitare di un eventuale efficientamento. La loro valutazione contemporanea fa sì che i sistemi possano funzionare sempre alla loro massima capacità, assicurando una politica di manutenzione che possa garantire il massimo delle prestazioni.
