Caso

Un monitoraggio intelligente può salvare vite umane

75% di risparmio sui costi per ogni macchina monitorata

$750,000+ e oltre risparmiati identificando il problema

3 guasti catastrofici evitati

LA SFIDA

Uno tra i più importanti ospedali universitari e impegnati nella ricerca aveva l'esigenza di garantire il funzionamento dei propri macchinari senza interruzioni. Poiché la centrale elettrica interna dell'ospedale fornisce energia ad apparecchiature essenziali per il supporto vitale, era essenziale che non si verificassero guasti delle macchine. In precedenza, gli addetti alla manutenzione avevano affidato contratto l'analisi per la manutenzione predittiva a un'azienda terza. Tuttavia, i risultati si sono rivelati vaghi e generici, oltre a non costituire una base utile da cui partire per intraprendere azioni concrete. Il culmine è stato raggiunto quando una pompa il cui ruolo era cruciale si è inaspettatamente guastata. In quel frangente gli addetti alla manutenzione si sono resi conto di dover trovare un partner che li aiutasse a trasformare completamente il loro programma di manutenzione.

LA SOLUZIONE

Grazie al monitoraggio continuo, la squadra di manutenzione dell'ospedale è ora in grado di  pianificare la manutenzione in base alle condizioni delle macchine per risolvere in modo proattivo i problemi quando sono ancora in fase di sviluppo ed evitare tempi di fermo. Poiché il sistema fornisce informazioni sia sulle singole macchine, sia sulla struttura nel suo complesso, il personale può concentrarsi sulle apparecchiature che necessitano di interventi più urgenti, riducendo le ore di manutenzione preventiva inutili ed eliminando guasti imprevisti per garantire il funzionamento continuativo delle apparecchiature dell'ospedale essenziali per la vita dei pazienti.

IL RISULTATO

Nei primi 12 mesi di utilizzo, il programma di manutenzione dell'ospedale è stato completamente trasformato. Gli algoritmi intelligenti hanno rilevato 3 potenziali guasti catastrofici nel sistema a vapore e acqua refrigerata che, se non fossero stati individuati, avrebbero comportato una spesa complessiva per la manutenzione di oltre 750.000 USD. Oltre a questo risparmio sui costi, la facilità con cui è possibile utilizzare il sistema su scala più ampia ha permesso alla squadra di manutenzione di aumentare il numero di macchine monitorate da 44 a 155, riducendo del 75% la spesa media per ogni macchina monitorata.