Manutenzione: pillole di statistica

Il ricorso alla statistica per supportare e gestire la funzione manutentiva in tutte le fasi del ciclo di vita di un bene aziendale, comprensivo anche della progettazione iniziale, costituisce un passaggio imprescindibile. Tuttavia la manutenzione è una disciplina tecnica a sè stante, che come tale, utilizza strumenti e risorse con modalità proprie e codificate.

Le modalità con cui l’ingegneria di Manutenzione si avvale delle potenzialità offerte
dalla statistica, al fine di trasformare i dati disponibili in reali conoscenze pratiche, da utilizzare a supporto di decisioni, sono spesso “personalizzate” sulle caratteristiche del tutto particolari dei dati che il sistema manutenzione pro-duce. L’approccio è peraltro tipico della statistica: nata per scopi demografici, si è evoluta in mille strumenti specifici.

Ma cos’è la statistica? In estrema sintesi può essere definita come l’arte di prevedere l’evoluzione di un fenomeno complesso, con tendenza più o meno marcata alla variabilità, partendo dal possesso di relativamente pochi dati numerici relativi al fenomeno in esame. Le origini di questa scienza sono collocate a cavallo tra il 1600 e il 1700 e il nome attribuitole ne indica la missione iniziale: la scienza degli stati. Successivamente la statistica si è evoluta in una scienza autonoma, il cui compito consiste nell’indagine induttiva su dati accumulati dall’esperienza. Le proiezioni elettorali costituiscono un caso classico del suo utilizzo: elaborando con opportuni algoritmi già i primi dati di spoglio, è possibile effettuare previsioni attendibili del risultato finale. Interessante osservare che l’attendibilità della previsione, detto margine di incertezza, è misurato e dichiarato; più lo spoglio progredisce e più le previsioni si fanno precise e attendibili. Quando lo spoglio è completato, si ha chiaramente la certezza e la statistica viene utilizzata per altri usi (ad esempio, confronti col le elezioni precedenti).

La definizione accademica della statistica la descrive come un procedimento di indagine di tipo induttivo. Induzione significa argomentare, risalire dal particolare al generale, dalla conoscenza dei fatti alla conoscenza delle leggi che li regolano. In particolare la statistica metodologica è definibile come la disciplina che studia la variabilità, intesa come l’attitudine di una grandezza a variare.

Obiettivo della Statistica

In estrema sintesi, fornire informazioni attendibili su argomenti che, per loro natura, possono essere analizzati solo parzialmente. Gli argomenti di cui sopra sono denominati “popolazioni”, probabilmente come eredità dalle origini applicative dell’arte. Alcune utili puntualizzazioni:
• non essendo possibile analizzare tutta una popolazione a causa della sua numerosità, si ricorre al “campione”;
• le conclusioni dedotte elaborando il campione avranno una certa attendibilità, ovvero probabilità di essere vere;
• l’attendibilità è misurabile in modo rigoroso ed è in sostanza funzione della correttezza dell’esecuzione delle campionature e delle dimensioni (numerosità) del campione.

Popolazione

Collettività molto vasta (al limite infinita) di individui omogenei per almeno una caratteristica che si manifesta con intensità e/o modalità diversa. Nel caso della manutenzione, potrebbe essere costituita dagli eventi di guasto nel corso della vita utile di una linea di produzione.

Campione

Sottogruppo della popolazione determinato con un meccanismo assolutamente indifferente nella scelta degli individui costituenti tale sottogruppo. Un campione potrebbe essere costituito dagli eventi di guasto occorsi e rilevati adeguatamente in una frazione della vita utile del bene. L’insieme dei metodi che consente di determinare con approssimazione nota i valori dei parametri caratteristici della popolazione mediante i parametri descritti dal campione prende il nome di “inferenza” o “induzione statistica”.

Modalità di campionatura

Un campione i cui elementi fossero scelti in modo intenzionale, non corrisponderebbe al requisito di ottenere una buona informazione sulla popolazione. Occorre utilizzare criteri di individuazione degli elementi del campione che garantiscano l’indifferenza delle scelte. Un tipico strumento è l’estrazione casuale di tali elementi. In manutenzione si incontrano situazioni decisamente più complesse o meglio più vulnerabili alla disomogeneità, come nell’ambito della manutenzione predittiva. Focalizzandosi sull’analisi delle vibrazioni dei cuscinetti volventi, ormai diffusa e praticata con profitto, diventa fondamentale fare in modo che le rilevazioni successive siano effettuate con identiche modalità, pena la non confrontabilità delle medesime. Ad esempio, l’appoggio di una sonda da parte di più operatori costituisce la rilevazione meno attendibile: è troppo condizionata dalla pressione di appoggio, dalla pulizia del punto di appoggio, dal possibile non appoggio nel punto prescritto e da altri fattori difficilmente prevedibili: infatti tale modalità di rilevazione non viene più praticata o quasi. La ripetitività migliora applicando un sensore magnetico e migliora ulteriormente utilizzando trasduttori di segnale fissi avvitati saldamente al supporto del cuscinetto a cui l’operatore connette lo strumento con sistemi di collegamento mobile a baionetta. L’optimum si ha ovviamente col monitoraggio continuo, ovvero con trasduttori di segnale installati in fase di fabbricazione e collegati con continuità a uno strumento integrato nel sistema di controllo a bordo macchina. Sempre nell’ambito della manutenzione predittiva, il protocollo di prelievo campioni per l’analisi dell’olio lubrificante è rigorosamente definito da parte delle ditte qualificate, che eseguono questo tipo di analisi. I dati da analizzare vengono rilevati in funzione di una particolare caratteristica che si vuole studiare e che appartiene alla popolazione e che si manifesta in essa in forme differenti. tale caratteristica viene definita “attributo” o “argomento”. Ad esempio, velocità di vibrazione del supporto di un cuscinetto, eventi di guasto, assorbimento elettrico, parti per milione (ppm) di rame nell’olio lubrificante in un riduttore con corona in bronzo. Di ogni individuo della popolazione possono essere presi in considerazione uno o più attributi. Se l’attributo è uno, si costruisce una variabile statistica semplice o a una dimensione. Se invece si prendono in considerazione due attributi, dello stesso individuo, la variabile statistica diviene doppia o a due dimensioni, e così via fino ad n dimensioni. Volendo analizzare una famiglia di guasti, in manutenzione si prendono in considerazione frequenza e tempo di ripristino, da cui si ricavano i notissimi indici MTBF e MTTR, rispettivamente Mean Time Between Failures e Mean Time To Restoration.

In conclusione

Se vogliamo una semplice dimostrazione del fatto che applicare proficuamente la statistica alla manutenzione richieda semplificazione e personalizzazione, focalizziamoci sulla riflessione che segue. Un “progetto manutenzione” parte dall’analisi dei guasti per elaborare le contromisure specifiche in termini di prevenzione, compresa l’analisi costi-benefici. Il database di fermi e guasti è quindi il primo campione in ordine di importanza.

In apertura abbiamo evidenziato come l’attendibilità di un’inferenza statistica sia legata alla numerosità del campione. Ebbene, il manutentore ha esattamente lo scopo primario di ridurre al minimo la numerosità di fermi e guasti. Il fatto che le analisi si basino su campioni sempre meno numerosi non significa che la statistica non sia un’alleata: è molto utile, purché sia impiegata correttamente, attraverso l’uso di algoritmi e indicatori specifici, che analizzeremo nei prossimi articoli.

di Paolo Stefanini