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SPECIALE NOVEMBRE-DICEMBRE 2023 AUTOMAZIONE OGGI 450 | 47 − Analisi delle vibrazioni. L’analisi delle vi- brazioni può fornire un preallarme su pos- sibili guasti e si rivela particolarmente utile nel rilevamento di squilibri, disallineamenti, allentamenti meccanici o parti usurate o danneggiate. Le variazioni nella dinamica delle vibrazioni possono indicare una condi- zione di sbilanciamento o disallineamento, mentre elevati livelli di vibrazioni possono essere sintomo di un imminente problema ai cuscinetti o ad altre parti. − Analisi a infrarossi. Alla stessa stregua dell’analisi ultrasonica, la termografia svela ciò che è invisibile all’occhio convertendo nello spettro visibile i cambiamenti di tem- peratura con l’analisi a infrarossi. Anche la minima variazione rispetto alle normali tem- perature di esercizio può essere sintomo di guasti imminenti. − Analisi dei fluidi. Oltre al semplice monito- raggio dei livelli e della temperatura, l’analisi fisica e chimica dei fluidi può fornire infor- mazioni preziose sulle condizioni dei com- ponenti meccanici. Osservando il tasso di deterioramento dei refrigeranti e lubrificanti è possibile far scattare misure predittive gra- zie alle informazioni elaborate. − Analisi sonica e ultrasonica. Nel normale regime di funzionamento, i sistemi produ- cono nella gran parte dei casi un’emissione sonora dall’andamento costante. Ogni al- terazione dello schema acustico di riferi- mento può essere segno di usura o di altre forme di deterioramento. Anche le analisi ultrasoniche possono fornire informazioni sull’integrità complessiva di un impianto traducendo i suoni ad alta frequenza. Le fasi della manutenzione predittiva L’architettura della manutenzione predittiva e della sua rete di Industrial IoT (IIoT) si articola in quattro fasi: Acquisizione dati: rilevamento e raccolta dei dati dall’impianto tramite tecnologie di manu- tenzione predittiva. Analisi: trasmissione in realtime dei dati ottenuti attraverso la rete a un sistema gestionale. In que- sta seconda fase i dati acquisiti vengono analiz- zati e filtrati per trarre delle informazioni utili. Decisione: applicazione delle tecnologie pre- dittive per ricavare gli insight più utili e perti- nenti. Implementazione: si stabiliscono i necessari protocolli e si definiscono i casi in cui la mac- china può autonomamente reagire a un evento e quali azioni correttive devono invece essere svolte dagli esseri umani poiché più delicate. I vantaggi Vediamo quali sono i vantaggi della manuten- zione predittiva. Ottimizzazione degli asset: Le attività di ma- nutenzione vengono effettuate solo quando sono realmente giustificate, dal momento che non si basano sulle statistiche di vita media o presunta del macchinario, ma sulle sue condi- zioni monitorate in tempo reale. Incremento dei ricavi: Riducendo il numero di interventi di manutenzione e ottimizzando le riparazioni gestite in modo più efficiente, si ottiene un sensibile calo dei tempi operativi. Ottimizzazione e riduzione dei costi di ma- nodopera: Conoscere in anticipo quale com- ponente sta per rompersi o rovinarsi consente di organizzare l’approvvigionamento dei ma- teriali di ricambio e del personale tecnico spe- cializzato. Grazie all’intervento programmato è possibile concentrare le risorse sui macchinari più critici abbattendo i tempi di riparazione a un numero inferiore di componenti da sostituire. Riduzione dei costi dei macchinari: La manu- tenzione di un componente prima che causi un guasto critico consente di contenere il costo alla sola parte guasta e alla manodopera ne- cessaria per la riparazione anziché all’intero macchinario. Riduzione dei tempi di mancata produzione: Il processo di produzione si mantiene fluido senza subire fermi macchina che impattano negativamente sull’OEE, evitando così una ca- scata di inefficienze lungo tutta la supply chain. Accuratezza dei dati: I dati raccolti su funzio- namento e usura degli asset addestrano il mo- dello di Machine Learning rendendolo sempre più accurato e preciso. L’implementazione di un programma di manu- tenzione predittiva può essere una sfida per le aziende, poiché ci sono diversi ostacoli da supe- rare, ad esempio può essere difficile collegare l’automazione del programma con i macchinari esistenti e i sistemi ERP. In effetti, le imprese che riescono ad affrontare con successo questi problemi di integrazione e ad automatizzare i processi possono ottenere un vantaggio mone- tario e competitivo significativo rispetto ai con- correnti che non lo fanno. L’implementazione della manutenzione predittiva può essere una soluzione efficace per evitare costosi guasti dell’attrezzatura e migliorare la sicurezza sul luogo di lavoro, oltre che migliorare la qualità del prodotto e ridurre i costi di manutenzione, ottenendo così un vantaggio competitivo im- portante rispetto agli altri player di mercato. Anie Automazione - https://anieautomazione.anie.it La società di consulenza Deloitte nel rapporto ‘Predictive maintenace and the smart factory’ indica come una manutenzione inadeguata e downtime imprevisti possano incidere fino al 20% sulla capacità produttiva Foto: fonte Shutterstock