AS_07_2021

FOCUS approfondimenti 59 MANUTENZIONE Automazione e Strumentazione n Ottobre 2021 grado di trarre tutti i vantaggi dalle nuove tecnologie disponibili, in primo luogo dalle tecnologie digitali. Un esempio per tutti è costituito dalle evolute funzionalità rese possibili dalla connettività TwinCat, che è la base fondante dei sistemi di Beckhoff per il monitoraggio delle condizioni operative. Ripercorrendo la storia delle diverse strategie manuten- tive adottate nel tempo troviamo anzitutto una prima grande suddivisione tra un approccio reattivo e uno proattivo. Nel primo caso si interviene su segnalazione di un guasto o di un malfunzionamento o comunque di un comportamento della macchina o dell’impianto che si discosta dall’andamento regolare e corretto: l’in- tervento consiste nella sostituzione o nella correzione del componente o della funzionalità individuata come difettosa. È un approccio seguito fin dall’inizio dell’era industriale ma che è diventato sempre più insufficiente e inefficace con l’aumentare delle dimensioni, della complessità e dell’interconnessione dei sistemi produt- tivi. Ciò non significa che sia sempre totalmente ina- deguato: ci possono essere casi in cui il guasto è real- mente circoscritto, la sua entità è limitata, l’intervento correttivo è di agevole e pronta attuazione e anche i costi sono modesti. Nella maggior parte dei casi, e nella prospettiva dell’In- dustria 4.0, l’approccio proattivo appare senza dubbio più vantaggioso e da privilegiare, soprattutto se attuato utilizzando gli strumenti, le metodologie e le risorse messe a disposizione dalle tecnologie dell’Intelligenza Artificiale (Artificial Intelligence, AI) e della Realtà Aumentata (Augmented Reality, AR). In effetti l’impostazione proattiva era già quella che sottendeva diverse forme di manutenzione messe in campo in molti ambiti fin dai primordi dell’era indu- striale e che non seguivano la logica reattiva-correttiva bensì quella preventiva. Dapprima manutenzione pre- ventiva significava programmare azioni cautelative con cadenza periodica, intervenendo a intervalli di tempo prefissati, coerentemente con i cicli di vita delle appa- recchiature, con l’intento di ridurre la percentuale di guasti e fermi macchina. In seguito, la disponibilità di sensori sempre più precisi accessibili e di sistemi di allarme tempestivi e sempre connessi, ha reso possi- bile pensare agli interventi correttivi non appena viene segnalato il superamento di parametri prestabiliti: si parla in questi casi di manutenzione preventiva su con- dizione. In alcuni casi, specie per gli impianti delle industrie di processo, si parla anche di manutenzione migliorativa, che consiste nel prevedere, in tempi stabiliti o al verifi- carsi di determinate condizioni, degli interventi di otti- mizzazione (retrofit) del singolo impianto. Ben diversa è la prospettiva, oggi sempre più aperta, di quella che si definisce manutenzione predittiva e che è una delle più interessanti conseguenze del processo di digitalizzazione che ha investito l’intero mondo produt- tivo e che ne sta trasformando gradatamente il volto. Se si vuole, è ancora una forma di manutenzione preven- tiva, solo che quello che si previene non è solo un gua- sto o un malfunzionamento potenzialmente possibile in base alla tipologia di macchinario, all’esperienza pas- sata e all’andamento medio di quel genere di impianti: si tratta invece di anticipare la storia futura delle mac- chine, impiegando i dati di funzionamento sempre più disponibili in tempo reale per costruire modelli previ- sionali attendibili del comportamento di quella speci- fica macchina e delle problematiche che presenterà in modi e tempi prevedibili. Tecnologie AI e IoT A determinare il nuovo scenario della manutenzione predittiva concorrono le tecnologie regine del digitale e cioè i Big Data, gli smart sensor, l’Internet of Things (IoT) e l’Intelligenza Artificiale. I Big Data sono ormai la linfa che scorre ininterrotta- mente e capillarmente in ogni angolo e ad ogni livello Il manutentore sul campo ha bisogno di ottenere subito tutte le informazioni necessarie per poter prendere decisioni in tempo reale, un’istanza a cui possono rispondere gli strumenti di connettività diffusa