La stampa digitale comporta generalmente molti lavori a bassa tiratura con tempi di consegna sempre più brevi, il tutto guidato da flussi di lavoro automatizzati che possono abbracciare diversi reparti, dalla prestampa alla stampa, fino alla finitura e alla consegna. I guasti imprevisti causano problemi ai programmi di produzione, in particolare quando gli stampatori si affidano a uno o due dispositivi ad alto volume. Per ovviare a questi problemi e rassicurare i clienti, molti produttori di stampanti stanno adottando la manutenzione predittiva con la promessa di ridurre i tempi di fermo macchina.

È inevitabile che le macchine si rompano ed è impossibile eliminarle del tutto, ma ridurre la frequenza di questi problemi toglierebbe molta pressione alla maggior parte delle operazioni di stampa. In passato, le stampanti si affidavano a routine di manutenzione prestabilite che tenevano conto della durata prevista dei componenti principali. Tuttavia, questo tipo di manutenzione preventiva è una scienza inesatta poiché molti fattori, dalle condizioni ambientali, ai carichi di lavoro e all’abilità dell’operatore nell’uso della stampante, influiscono in modo diverso su ogni macchina e sui suoi componenti.

Detto questo, le stampanti moderne sono dotate di una serie di sensori che registrano una vasta gamma di informazioni, come la temperatura di lavoro all’interno della stampante e il tempo in cui la stampante è accesa e in funzione. Questi dati possono dare un’idea molto precisa del deterioramento della stampante e del livello di lavoro complessivo del sistema. La maggior parte delle stampanti include anche sensori specifici per misurare le prestazioni di tutti i componenti principali, in modo da prevedere meglio quando questi potrebbero guastarsi.

Interpretare i dati

Naturalmente, questi dati grezzi ti portano solo fino a un certo punto. Devi essere in grado di accedervi e di analizzarli. A tal fine, molti fornitori di attrezzature vendono programmi di analisi insieme alle loro macchine, in grado di interpretare questi dati e di aiutare i clienti a ottimizzare l’efficienza del loro sistema. Questi programmi hanno permesso ai costruttori di macchine di raccogliere dati su tutti i sistemi che hanno sul campo, in modo da capire meglio come i diversi criteri dei vari clienti possano influenzare le prestazioni delle loro attrezzature.

Naturalmente, questo produce un’enorme quantità di dati, ma è un settore che ha beneficiato molto dell’intelligenza artificiale e della sua capacità di analizzare enormi set di dati per trovare modelli e prevedere come questi modelli potrebbero funzionare in…

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