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# Manutenzione Predittiva basata su Sensori IoT

Sensori IoT montati sui componenti motore trasmettono vibrazione, temperatura, pressione e qualità dell'olio ogni pochi secondi: un salto di paradigma rispetto al Planned Maintenance System basato su calendario/ore di funzionamento.

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## Spiegazione operativa

A differenza del Planned Maintenance System tradizionale, che programma gli interventi in base a calendario o ore di funzionamento, la manutenzione predittiva si basa su sensori IoT che monitorano in continuo i parametri reali del macchinario (vibrazione, temperatura, pressione, giri motore, temperatura gas di scarico, flusso combustibile, flusso refrigerante, qualità dell'olio), trasmettendo letture ogni pochi secondi per rilevare pattern di deterioramento prima che si traducano in un guasto.

Il mercato dei sistemi di monitoraggio motore marino, valutato 1,1 miliardi di dollari nel 2024, è previsto crescere fino a 1,96 miliardi entro il 2034; secondo Lloyd's Register, il 70% delle nuove navi consegnate entro il 2030 sarà dotato di piattaforme di manutenzione basate su intelligenza artificiale.

## Riferimento normativo

Non esiste ancora uno standard IMO unico e vincolante per la manutenzione predittiva; l'adozione resta guidata da iniziative di Classe (notazioni opzionali di Società di Classificazione per sistemi di monitoraggio condizione) e da policy interne di Compagnia, in un contesto normativo ancora in evoluzione rispetto alla maturità tecnologica del settore.

## Campo di applicazione

Sale macchine dotate di sensori di monitoraggio condizione su motori principali, generatori ausiliari e macchinari critici, con integrazione a piattaforme di analisi predittiva a bordo o a terra.

## Procedura / Come si compila

1. Identificare i componenti critici più adatti al monitoraggio predittivo (motore principale, generatori, pompe critiche) in base a criticità operativa e costo di un guasto imprevisto.
2. Verificare la calibrazione e il funzionamento dei sensori IoT installati durante le ispezioni periodiche, non solo al momento dell'installazione.
3. Integrare gli allarmi generati dalla piattaforma predittiva con il Planned Maintenance System esistente, senza sostituire integralmente la manutenzione calendarizzata per i componenti non ancora monitorati.
4. Verificare gli alert generati dal sistema con un controllo umano esperto prima di programmare un intervento, per evitare falsi positivi non giustificati.
5. Documentare i casi in cui un alert predittivo ha anticipato correttamente un guasto, per calibrare la fiducia operativa nel sistema nel tempo.

## Esempio pratico

Esempio: il sistema di monitoraggio rileva un progressivo aumento della vibrazione su un cuscinetto del generatore ausiliario, non ancora rilevabile dai controlli PMS calendarizzati; il Direttore di Macchina programma un'ispezione mirata durante la successiva finestra operativa, anticipando un guasto che altrimenti si sarebbe manifestato in navigazione.

## Casi reali

Compagnie di settore riportano risultati concreti dall'adozione della manutenzione predittiva: una riduzione del fermo macchina superiore al 20% attribuita ad alert di manutenzione basati su intelligenza artificiale, e il monitoraggio di oltre 5.000 componenti tramite analisi predittiva su unità selezionate della flotta, a dimostrazione che il vantaggio non è solo teorico ma già misurabile su larga scala.

## Errori ricorrenti Mistake Library

Errore | Conseguenza | Come evitarlo
--- | --- | ---
Sensori IoT installati ma mai verificati per calibrazione durante le ispezioni periodiche successive | Dati non affidabili che generano falsi positivi o, peggio, falsi negativi | Includere la verifica di calibrazione dei sensori nel programma di ispezione periodica, non solo all'installazione
Sostituzione integrale del PMS calendarizzato con la sola manutenzione predittiva per componenti non ancora adeguatamente monitorati | Perdita di copertura manutentiva su componenti privi di sensori affidabili | Integrare la manutenzione predittiva con il PMS esistente, non sostituirlo integralmente senza verifica di copertura
Alert predittivi programmati automaticamente senza verifica umana esperta | Interventi non necessari per falsi positivi, con costo operativo e fermo macchina evitabile | Mantenere sempre un controllo umano esperto prima di tradurre un alert in un intervento programmato

## Osservazioni PSC

La manutenzione predittiva non è tipicamente oggetto di verifica PSC diretta, ma un sistema di monitoraggio condizione ben documentato può supportare la dimostrazione di una gestione manutentiva efficace in caso di verifica sulla condizione generale dei macchinari critici.

## Suggerimenti operativi

- Non affidarti ciecamente agli alert del sistema: mantieni sempre una verifica esperta prima di tradurli in un intervento programmato.
- Integra la manutenzione predittiva con il PMS esistente invece di sostituirlo, specialmente per componenti non ancora coperti da sensori affidabili.
- Documenta i casi in cui il sistema ha anticipato correttamente un guasto: questa evidenza costruisce la fiducia operativa necessaria per un'adozione efficace nel tempo.

## Checklist

- Componenti critici identificati per il monitoraggio predittivo prioritario
- Calibrazione dei sensori IoT verificata nelle ispezioni periodiche
- Alert predittivi integrati col PMS esistente, non sostitutivi senza verifica di copertura
- Controllo umano esperto applicato prima di ogni intervento generato da alert
- Casi di anticipazione corretta di un guasto documentati per calibrare la fiducia nel sistema

## FAQ

In cosa differisce la manutenzione predittiva dal Planned Maintenance System tradizionale?
Il PMS tradizionale programma gli interventi in base a calendario o ore di funzionamento; la manutenzione predittiva si basa su dati reali di condizione raccolti in continuo da sensori IoT, per intervenire in base allo stato effettivo del componente.
Quanto è cresciuto il mercato dei sistemi di monitoraggio motore marino?
Da una valutazione di 1,1 miliardi di dollari nel 2024, con una previsione di crescita fino a 1,96 miliardi entro il 2034, trainata in larga parte dalla manutenzione predittiva come applicazione principale.
La manutenzione predittiva sostituisce completamente il PMS?
No: va integrata col PMS esistente, specialmente per i componenti non ancora coperti da sensori affidabili, mantenendo la manutenzione calendarizzata come rete di sicurezza.
🎬 Foto, video e diagrammi interattivi aggiuntivi per questo argomento saranno disponibili nella prossima versione della piattaforma.

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