Una guida per principianti alla gestione delle prestazioni degli asset (APM)

Scoperte in tecnologie come Intelligenza Artificiale (AI) stanno cambiando il modo in cui pensiamo alla gestione delle operazioni. Man mano che le organizzazioni passano da un approccio reattivo a uno proattivo, possono utilizzare tecnologie come l’Internet delle cose industriale (IIoT), cloud, intelligenza artificiale e analisi per ottenere dati in tempo reale, informazioni strategiche, ecc., migliorando la gestione delle prestazioni per promuovere la crescita del business.

È qui che entra in gioco l’Asset Performance Management (APM). Fornisce un approccio strategico per aumentare l’uso efficiente delle risorse industriali. Inoltre, con la crescente necessità di ottimizzare la strategia APM, si prevede che questo mercato colpirà USD 4.7 miliardi by 2028.

In questo articolo, discutiamo cos'è l'APM, il suo ruolo nella gestione delle risorse, le sfide di implementazione e le tendenze future nella gestione delle risorse.

Che cos'è l'Asset Performance Management (APM)?

L'Asset Performance Management è un quadro strategico per gestire le risorse di un'azienda, ovvero infrastrutture, attrezzature, lavoro umano, ecc. Questa strategia mira a massimizzare il valore derivato dalle risorse disponibili ottimizzando le prestazioni durante le operazioni.

Ad esempio, un produttore industriale potrebbe sviluppare e applicare una strategia APM dopo aver notato che le apparecchiature di produzione non vengono utilizzate al massimo potenziale. Ciò può portare a una minore produzione e, di conseguenza, a minori ricavi.

Le aziende oggi fanno affidamento su soluzioni APM basate su software per monitorare lo stato e le prestazioni delle risorse critiche. Inoltre informano le aziende se la loro strategia APM viene eseguita come originariamente previsto. Queste soluzioni utilizzano tecnologie come IoT, AI, manutenzione predittiva, monitoraggio remoto, ecc., per misurare l'efficacia della strategia APM applicata.

Le aziende possono impiegare quanto segue Strategie APM:

• Analisi della criticità degli asset (ACA): Utilizzato per valutare criticamente le probabili conseguenze di un guasto di un asset e il rischio più elevato che ne consegue per le operazioni.

• Manutenzione centrata sull'affidabilità (RCM): Utilizzato per valutare il rischio di un sistema e aiutare a sviluppare strategie per ridurre i guasti operativi.

• Ottimizzazione della strategia patrimoniale (ASO): Utilizzato per aumentare l'affidabilità delle risorse e ridurre i costi di manutenzione utilizzando tecniche avanzate di modellazione della strategia quantitativa.

Estendere la vita delle risorse e massimizzare la produttività del lavoro

Uno degli obiettivi principali dell'applicazione e dell'esecuzione di una strategia di Asset Performance Management è estendere la vita dell'asset al suo massimo potenziale operativo. I vantaggi includono risparmi sui costi di nuove risorse, maggiore efficienza operativa, costi di manutenzione ridotti e maggiore sicurezza e conformità.

Ma, cosa ancora più importante, estendere con successo la vita delle risorse ha un impatto più profondo sul lavoro della produttività. Questo perché le strategie APM obbligano le industrie ad adottare migliori pratiche di manutenzione, tempi di inattività inferiori, una migliore allocazione delle risorse, una maggiore sicurezza dei lavoratori, ecc.

Alcune delle strategie utilizzate per prolungare la vita degli asset utilizzando l'APM includono:

• Gestione del ciclo di vita delle risorse: Una strategia utilizzata per comprendere il ciclo di vita completo di un asset, dall'acquisizione allo smaltimento, per pianificare strategicamente tutto, dalla manutenzione all'utilizzo ottimale.

• Monitoraggio in tempo reale: Utilizzando tecnologie come l'Internet of Things industriale (IIoT), il monitoraggio e la valutazione in tempo reale possono aiutare a misurare le prestazioni effettive delle risorse per evitare tempi di inattività e guasti delle risorse.

Riduzione dei costi e dei tempi di manutenzione

I tempi di inattività non pianificati, i conseguenti costi di manutenzione e il tempo impiegato per rendere nuovamente operativa la risorsa sono alcuni dei principali problemi che le industrie devono affrontare oggi. Ad esempio, Il rapporto di WSJ Si stima che quasi 50 miliardi di dollari vengano persi ogni anno dai produttori industriali a causa di tempi di inattività non pianificati derivanti principalmente da guasti alle apparecchiature.

Uno degli obiettivi principali dell'integrazione delle strategie di Asset Performance Management è ridurre i tempi di inattività non pianificati, idealmente, a zero. Ciò riduce i costi di manutenzione non necessari, previene costosi guasti alle apparecchiature e semplifica la previsione e il mantenimento delle operazioni industriali.

Alcune delle strategie APM utilizzate a questo scopo includono:

• Manutenzione predittiva: Utilizzando le moderne funzionalità AI/ML per l'analisi Big Data, questa strategia può monitorare lo stato di salute di una risorsa e prevederne la manutenzione.

• Analisi delle cause profonde (RCA): Questa strategia enfatizza la comprensione delle cause profonde dei guasti degli asset in modo strutturato. Utilizzando questa strategia, le aziende possono evitare futuri guasti non pianificati invece di limitarsi a risolvere incendi temporanei.

• Ottimizzazione della manutenzione: Utilizzando l'analisi avanzata, le industrie possono ottimizzare i programmi di manutenzione e le risorse in modo da non sovra-o sotto-ottimizzare la manutenzione delle risorse.

Sfide nell'implementazione della gestione delle prestazioni degli asset

Sebbene le organizzazioni comprendano l’importanza delle strategie APM, possono sorgere ostacoli durante l’esecuzione. Le sfide moderne legate all’implementazione delle strategie APM includono:

1. Mantenimento della qualità dei dati: L’esecuzione di qualsiasi strategia APM può essere valida solo quanto lo sono i dati di origine utilizzati per trarre conclusioni su ciò che è necessario fare. Se la qualità dei dati non riesce a riflettere accuratamente le condizioni delle risorse, vanificherà obiettivi quali la riduzione dei tempi di inattività e dei costi di manutenzione, il miglioramento della produttività del lavoro, ecc.

2. Crescente complessità tecnologica: Con l'emergere di Industria 4.0 e tecnologie simili AI e IIoT, le industrie possono aumentare l’efficienza operativa. Ma allo stesso tempo, questi sistemi creano anche sfide in termini di adozione. In particolare, la formazione della forza lavoro affinché le strategie APM possano essere eseguite correttamente rappresenta una sfida significativa.

Ciò significa che potrebbe essere necessario formare o assumere risorse per implementare moderne strategie APM, come la manutenzione predittiva, in cui la conoscenza dell'intelligenza artificiale e dell'analisi dei dati è importante.

3. Misurazione delle prestazioni: Una sfida chiave nell’implementazione di una strategia APM è garantirlo le prestazioni vengono misurate accuratamente e che disponi delle giuste metriche prestazionali per riflettere i progressi.

Ad esempio, sarà difficile capire in che modo la tua strategia APM ha contribuito a ridurre i tempi di inattività. E se questa riduzione è correlata alla strategia implementata.

Nota conclusiva

Sistemi di intelligenza artificiale avanzati, dati in tempo reale e analisi predittiva consentono alle industrie di creare strategie APM più affidabili. L'obiettivo finale rimane lo stesso:

• Aumentare l’efficacia delle operazioni
• Massimizzare il ritorno sull'investimento (ROI)
• Migliora le prestazioni delle risorse
• Migliorare la sicurezza e la mitigazione dei rischi

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