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MARZO 2020 AUTOMAZIONE OGGI 420 64 AO S P E C I A L E Gianluca Di Buò, Michela Longhi n guasto alle apparecchiature industriali può compor- tare non solo la perdita di produttività, ma anche l’in- capacità di fornire servizi tempestivi ai clienti, fino ad arrivare a problemi di sicurezza e ambientali, motivo per cui diventa necessario faremanutenzione allemac- chine automatiche utilizzate in produzione, per mantenere adeguati livelli di disponibilità e affidabilità delle linee e la qualità dei prodotti. Per questo, le attività di monitoraggio e diagnosi delle condizioni dei sistemi di produzione automatizzati stanno diventando sempre più parte integrante dei processi. Tuttavia, il rilevamento e l’identifi- cazione dei guasti delle macchine diventa difficile in sistemi con un alto grado di complessità, che determina incertezza nelle attività di monitoraggio e diagnostica delle condizioni. In passato, rispetto ai problemi di produzione che da sempre suscitano grande interesse da parte di ricercatori e professionisti, la manutenzione ha riscosso moltomeno ‘successo’. Questo è sicuramente uno dei motivi per cui oggi vediamo una scarsa efficienza nella manutenzione in ambito industriale. Come se non bastasse, i costi di manutenzione sono una delle principali voci di spesa, tanto da assorbire fino al 15-40% dei costi totali di produzione, variando a seconda del tipo di industria. Inoltre, un terzo di tutti i costi di manutenzione viene sprecato in attività non necessarie o improprie. Oggi, il ruolo della fault diagnosis sta cambiando il modo di concepire la ma- nutenzione che, dall’essere percepita come un ‘male necessario’, viene vista come un fattore in grado di contribuire al profitto aziendale, dunque addirit- tura come una sorta di ‘alleato’ al fine di raggiungere una competitività di livello mondiale. Di pari passo a questo cam- biamento di prospettiva, anche gli studi relativi al campo della manutenzione sono in notevole espansione. Recentemente, la ricerca e l’implemen- tazione di strumenti di rilevamento e diagnostica automatizzata dei guasti alle macchine stanno avendo un note- vole impulso. La maggior parte di questi strumenti si basa su schemi di riconoscimento dei modelli, sistemi fondati sulla conoscenza, o sistemi di reti neurali artificiali. In particolare, si stanno adottando sempre più meccanismi flessibili, cioè adattabili a una vasta gamma di situazioni differenti. Dall’intervento in emergenza alla prevenzione Le strategie di manutenzione sono passate dall’intervento post- guasto alla manutenzione preventiva, quindi basata su attività pia- nificate anche in condizioni operative apparentemente normali e, più recentemente, verso la visione futuristica di una manutenzione predittiva intelligente. Intervenire in emergenza è la prima forma di manutenzione, quando non vengono intraprese azioni per mante- nere l’apparecchiatura fino a che non si rompe. Si può quindi ripri- stinare il normale funzionamento dei componenti guasti riparando quelli difettosi o sostituendoli con altri nuovi. Tuttavia, l’arresto delle apparecchiature può limitare la capacità di utilizzo della macchina e ha gravi ripercussioni sulla produttività e sulla qualità del prodotto. Di conseguenza, quando interviene a seguito di guasti, la manuten- zione si traduce in tempi di fermo macchina prolungati, costi elevati di ripristino delle attrezzature, oneri associati alla perdita di produ- zione, alto livello di inventario dei pezzi di ricambio e lunghi tempi di riparazione non programmati. Per prevenire guasti catastrofici e arresti di emergenza è stato introdotto il concetto di manutenzione preventiva. Uno schema di manuten- zione preventiva include l’impostazione di intervalli periodici per le ispezioni e gli interventi sulla macchina, indipenden- temente dalle condizioni di salute della stessa. Questo metodo aiuta a prevenire i guasti funzionali, sostituendo i com- ponenti critici a intervalli regolari prima della fine prevista della loro vita utile. Sebbene la manutenzione preventiva riduca la frequenza dei guasti non piani- U Le tecniche di fault diagnosis si servono oggi di sistemi di rilevamento e diagnostica automatizzata dei guasti delle macchine. Non solo obiettivi nel trattamento dei dati e nella presentazione dei risultati, ma anche flessibili a una vasta gamma di situazioni Fault diagnosis e prevenzione I costi di manutenzione sono una delle principali voci di spesa, tanto da assorbire fino al 15-40% dei costi totali di produzione Foto tratta da www.pixabay.com Foto tratta da www.pixabay.com