80 / 100
CONTROLLO
tecnica
80
Ottobre 2017
Automazione e Strumentazione
bili sviluppi significati-
vi e anche le prevedibili
difficoltà realizzative,
tenendo conto anche
del feedback da parte
degli utilizzatori.
È stato detto come il
monitoraggio dello sta-
to di funzionamento
della valvola (incluso la
gestione degli allarmi)
si sia rilevato come uno dei fattori più importanti nel determina-
re le prestazioni del loop controllato e quindi la manutenzione
delle valvole è certamente una delle operazioni da ottimizzare,
includendo anche altri aspetti oltre all’attrito (quali trafilamen-
to e blocco) che portano a ‘fuori servizio’ della valvola. Van-
taggi ancora maggiori si hanno nell’estensione dell’approccio
alla supervisione di altre apparecchiature e macchinari presenti
sull’impianto in modo da costituire un sistema generale di mo-
nitoraggio e previsione della manutenzione.
Analogamente, le
prestazioni dei regolatori
hanno una impor-
tanza diretta sulla gestione in termini di consumi e di qualità del
prodotto e quindi sulla produttività dell’impianto; campagne di
retuning periodico sono importanti ma attualmente richiedono
un impegno da parte degli operatori nella conduzione delle
stesse. La diminuzione di risorse assegnate per questi compiti e
le diverse priorità incontrate nella gestione ordinaria chiamano
verso una completa automazione di queste attività, includendo
ad esempio funzionalità di auto-tuning
[9]
. Il passo successivo
è quello di arrivare ad un sistema globale di monitoraggio che
permetta una valutazione complessiva dello stato dell’impianto,
includendo nelle variabili di prestazione non soltanto le varia-
bili del loop, ma in generale tutte quelle che possono permet-
terne una quantificazione della conduzione (emissioni di inqui-
nanti, consumi di ausiliari, dispersioni di calore, corrosione di
apparecchiature ecc.) e la sua evoluzione nel tempo.
Un ulteriore sviluppo molto importante può essere individuato
nel settore della
sicurezza
e in particolare nell’
analisi del
rischio
. L’approccio attuale è quello di basarsi su valutazioni
effettuate periodicamente, spesso sulla base di valori di archivio
delle variabili più significative. L’analisi delle cause di recenti
incidenti, in particolare nel settore oil&gas, hanno dimostrato
l’inadeguatezza di questo approccio e suggeriscono analisi del
rischio da effettuare sulla base di dati il più possibile aggiornati,
se non in tempo reale, con conseguenti necessità di acquisire e
di analizzare enormi quantità di dati
[10]
.
Seguendo questo approccio, l’obiettivo finale sembra essere la
centralizzazione delle funzioni di monitoraggio per impianti
diversi (stesso sito o siti diversi) attraverso il trasferimento dei
dati in Cloud e la loro elaborazione attraverso un unico sistema
di supervisione; certamente la tecnologia attuale ne permette la
realizzazione. Un altro vantaggio risiede nel fatto che si viene
ad avere un unico sistema operante con una logica comune,
evitando riproduzioni sui singoli impianti e permettendo ridu-
zione di personale dedicato (il servizio potrebbe essere affidato
a società esterne specializzate). L’esperienza di questi anni ci
spinge a evidenziare che la reale difficoltà consiste nel trasfe-
rimento delle competenze sviluppate dagli operatori sui singoli
impianti; queste derivano dalle conoscenze specifiche di pro-
cessi e apparecchiature, conoscenze non del tutto generalizza-
bili e quindi non esportabili in modo completamente automa-
tico. Soluzioni allo studio riguardano possibilità di inserimento
di layer che permettano di mantenere certe specificità nell’ana-
lisi di dati di impianti diversi (schema nella
υ
figura 8
).
5. Conclusioni
Come detto in premessa, l’industria di processo è pienamente in
grado di cogliere le opportunità offerte dalle tecnologie disponi-
bili in ambito Industria 4.0.
Nel campo del monitoraggio delle prestazioni, a cui questo con-
tributo è dedicato, il passaggio dalla versione base del sistema
Figura 7 - L’impianto pilota IdroLab
Figura 8 - Schema di sistema di supervisione di più impianti trasferito in Cloud
Figura 6 - Schermata di supervisione iniziale sistema PCU+