Progetti
casi di successo

Molte aziende si trovano a gestire la manutenzione di un parco asset, a volte composto anche da di migliaia di elementi. In generale gli asset sono coperti dalla garanzia fornita dal costruttore per un dato periodo, alla scadenza del quale l’azienda deve decidere come gestirne la manutenzione.
Uno degli approcci può essere quello di affidarsi a società esterne che, in cambio di un canone fisso, forniscono un servizio di intervento in caso di guasto. In alternativa, si può optare per una riparazione on demand o direttamente per la sostituzione dell'asset.

Il costo del servizio erogato dai fornitori di manutenzione dipende dal numero di asset coperti e non dal numero di guasti effettivi. Sta all’azienda scegliere quali asset inserire nei contratti di manutenzione. In mancanza di un criterio razionale, la scelta può rivelarsi non ottimale.

Insieme agli esperti e ai tecnici del settore, Pangea Formazione ha progettato e sviluppato una rete bayesiana, in grado di imparare le correlazioni tra le variabili del problema, a partire dalle caratteristiche tecniche degli asset e dallo storico dei guasti di elementi simili in passato.
Una volta addestrata, la rete è in grado di fornire la probabilità di guasto per ogni asset.In questo modo è possibile stilare un ranking di tutti gli asset, ordinato per probabilità di guasto. Identificati così gli asset a bassa probabilità di rottura, è possibile rimuoverli/non inserirli nei contratti di manutenzione con conseguente cost saving.
Una volta note le probabilità di guasto dei singoli asset, esse possono essere incrociate con le informazioni relative al loro valore intrinseco e ai danni economici che il loro mancato funzionamento può arrecare. E' così possibile calcolare il rischio associato ad ogni asset, permettendo di decidere quale sia la strategia di manutenzione di massima utilità.

È preferibile prevedere anche senza certezza alcuna,
che non prevedere affatto
Henri Poincare

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