AS_07_2020

Ottobre 2020 Automazione e Strumentazione SCENARI primo piano 30 cogliere i dati in modo capillare e poco costoso. Naturalmente poi si tratta di riconoscere i dati ed elaborarli adeguatamente per poter evidenziare la rilevanza di alcuni fenomeni e, grazie ai modelli virtuali, anticipare i possibili malfunzionamenti. Coloro che da tempo sono attivi nel campo della manutenzione predittiva concordano nel ritenere che le macchine oggi offrono prestazioni molto elevate ma che c’è ancora molta strada da fare nella direzione dell’efficienza e dell’ottimiz- zazione; concordano anche nel ritenere che, in questo senso, la manutenzione predittiva possa dare benefici significativi. Un’azienda come Ifm Electronic - dice Carlo Di Nicola - punta pro- prio su questo, tanto che, prima della fornitura del prodotto-servizio, offre una consulenza per analizzare e valutare i benefici attesi, conside- rando tutti gli aspetti e i fari fattori in gioco: “Le aziende, anche le PMI, sanno benissimo quali sono i nodi, i colli di bottiglia e la tecnologia a disposizione: quello che serve è l’indicazione di un percorso chiaro e una partnership per accom- pagnare l’utente in questo percorso; serve, in- somma, una collaborazione tra fornitori e utenti finali che consenta di individuare i veri bisogni e stimare i benefici ragionevolmente attesi grazie a determinati interventi”. Benefici che possono tradursi in un ritorno dell’investimento - dice Luca Diotti di Nord Drivesystem - anche in tempi brevi, se non im- mediati. “La manutenzione predittiva permette di evitare i cosiddetti costi occulti, non previsti dalla manutenzione programmata. Permette an- che la riprogrammazione dei flussi, intervenendo senza fermare produzione quindi senza impattare sul processo produttivo e sulla sua redditività”. Nel caso dei sistemi di trasmissione del moto, come quelli forniti da Nord Drivesystem, ci sono prodotti - come i motoriduttori e gli inverter - che nascono già predisposti per la lettura e la trasmis- sione di una varietà di dati utili: a questo livello perciò si può parlare di costi di investimento pra- ticamente nulli per la manutenzione predittiva. Ai livelli superiori, del software per elaborazione e gestione dei dati, l’investimento dipende dal grado di accuratezza che si vuole ottenere e dalle modalità di fruizione previste: dall’aggiunta di componenti aggiuntivi per raccolta di dati sche- dulata in anticipo, alle dashboard, alla raccolta su cloud. Il ruolo fondamentale della sensoristica intelligente e del software Considerando i diversi aspetti della manutenzio- ne predittiva è evidente che uno spazio determi- nante è affidato alla sensoristica e sempre più agli smart sensor. Aziende come Sick, Keba e Ge- fran - presenti al talking di SPS rispettivamente con Luigi D’Alessio, Aldo Bucci e Federico Ar- manti - testimoniano il ruolo fondamentale della sensoristica intelligente: i sensori sono i veri “ge- neratori di dati” e senza di essi non si potrà avere una adeguata diagnostica né una efficace manu- tenzione. Certo, si tratta di sensori evoluti - dice D’Alessio - in grado di fare analisi e di trasmet- tere non più solo semplici dati ma informazioni elaborate. Spesso i sensori sono già presenti sui motori - fa notare Bucci - e possono fare una pre elaborazione allo scopo di ridurre la mole di dati e dare dati di facile interpretazione; si ha così una manutenzione predittiva integrata in un processo di automazione e ciò sarà sempre più normale nelle macchine di nuova generazione. Riprendendo il concetto generale di manutenzio- ne predittiva, Armanti lo riformula così: “Una soluzione che combina il monitoraggio delle condizioni di un macchinario o di un processo in abbinamento ad un modello predittivo dinami- co. È abbastanza evidente che il modello non è sufficiente: potremmo anche avere il miglior mo- dello predittivo, basato su algoritmi di machine learning o su reti neurali, ma non sarà di alcuna utilità se i sensori che monitorano il processo non sono in grado di fornire i giusti dati, al momen- to giusto e nel modo più efficiente possibile. La sfida quindi è avere sensori sempre piu intelligen- ti, autonomi e affidabili, che abbiano funzioni di autodiagnostica integrate e che non introducano ulteriori fermi o minacce per la sicurezza”. Sulla stessa linea si muovono realtà come STMi- croelectronics, Sew-Eurodrive e Modula . STM, nota Antonio Cirone , sta seguendo il pas- saggio in atto delle capacità computazionali sem- pre più dal cloud verso l’edge, cioè verso i nodi della rete, con notevoli vantaggi in termini di im- L’utilizzo di una piattaforma cloud permette di memorizzare, processare e condividere informazioni, che poi possono essere distribuite attraverso la rete per avere in tempo reale la visione delle condizioni di macchine e impianti