CONTROLLO&MISURA_n2_MAGGIO_GIUGNO_2017

Quando si parla di fabbrica digitalizzata, l’attenzione
viene spesso concentrata sugli aspetti più tecnologici
(sistemi cyber-fisici, IoT, reti di interconnessione e così
via). Benché tali aspetti siano senz’altro fondamentali soprattutto
per i fornitori di tecnologie, per gli utilizzatori rivestono una
maggiore importanza i benefici che tali tecnologie permettono
di ottenere: efficienza energetica, sostenibilità dei processi,
ecc. Uno di tali benefici si concretizza nella possibilità di conoscere
il degrado del device di processo prima del guasto,
per mettere in atto interventi di service laddove sono necessari
e comunque prima che il guasto si verifichi: è questo lo scopo
della manutenzione predittiva.
Varie metodologie per individuare
il tempo residuo prima del guasto
La manutenzione predittiva è quindi un tipo di manutenzione
preventiva che viene effettuata individuando uno o più parametri
chiave (KPI - Key Performance Indicator), misurati ed
estrapolati tramite modelli matematici allo scopo di individuare
il tempo residuo prima del guasto. A tale fine si utilizzano varie
metodologie, come ad esempio le analisi tribologiche sui lubrificanti,
la misura delle vibrazioni, la termografia, l’analisi delle
correnti assorbite, il rilievo di vibrazioni anomale e così via. Nei
device intelligenti, vengono resi disponibili allert specifici di degrado
o di funzionamento non corretto. Inoltre una variazione
delle misure effettuate rispetto allo stato di normale funzionamento
indicherà l’aumentare del degrado e, in definitiva, permetterà
di prevedere il momento del guasto.
Per esempio, le parti soggette ad usura, aumentando l’attrito,
producono calore; tale aumento di temperatura può essere
evidenziato dalla termografia. Un altro esempio: ogni motore
lascia nell’olio particolato metallico che indica un principio di
usura; prelevando piccole quantità di olio se ne può effettuare
l’analisi chimica e verificare la salute della macchina. Allo
stesso tempo, un cuscinetto danneggiato, un disallineamento
o uno squilibrio provocheranno un aumento di vibrazioni. Inoltre,
lo stesso sistema è usato per il controllo manutentivo del
serraggio dei morsetti dei cavi elettrici che, se allentati, provocano
calore per effetto Joule. Oppure la variazione del tempo
di apertura o chiusura (anche parziali) di una valvola servoassistita
è indice di deterioramento della valvola stessa.
In un ambiente, come quello della fabbrica digitalizzata, popolato
da grandi quantità di sensori interconnessi, la raccolta
dei dati necessari per la manutenzione predittiva viene notevolmente
semplificata. Le tecniche di analisi su Big Data rendono
ancora più significativi i risultati ottenuti.
I numerosi vantaggi di una
previsione di potenziali guasti
La manutenzione predittiva si riferisce quindi al monitoraggio
intelligente dei device per evitare futuri guasti inattesi. In
contrasto con la manutenzione preventiva convenzionale, il
programma di manutenzione predittiva non è determinato da
una linea temporale prescritta bensì da algoritmi di analisi che
usano i dati raccolti dai device e/o dai sensori associati ai di
l Insight
by Renato Uggeri
Predictive maintenance
in the digitized factory
Correct management of alerts
and self-diagnostic signals generated
by devices and reference to the optimal
working conditions allow to anticipate
anomalous situations and deterioration
of the plants.
W
hen we talk about digitized factories, attention often
focuses on the more technological aspects (cyberphysical
systems, IoT, interconnection networks and
so on). Even though these aspects are definitely fundamental,
especially for technology providers, for users the benefits which
these technologies make possible are more important: energy
efficiency, process sustainability etc. One such benefit results
in the possibility of being aware of the deterioration of a process
device before a failure, so as to enact service operations when
necessary and in any case before the failure actually occurs:
this is the purpose of predictive maintenance.
Different methods to identify how much
time is left before the failure occurs
Predictive maintenance is therefore a type of preventive
maintenance carried out using one or more key parameters
(KPIs - Key Performance Indicators), measured and
processed by means of mathematical models so as to
understand how much time is left before the failure occurs. In
this respect several methods are used, such as, for instance,
tribological analyses on lubricants, vibration measurement,
thermography, analysis of absorbed voltage, recording of
anomalous vibrations and so on. Intelligent devices provide
specific deterioration or malfunctioning alerts. Besides, a
variation of measurements taken with respect to the normal
functioning will show an increase in deterioration and, finally,
will allow to foresee the moment of the failure.
For instance, parts subject to wear, when friction increases,
produce heat; this temperature increase may be revealed
by thermography. Another example: all engines leave in the
lubricating oil metal particles which indicate that the parts
are starting to wear out; by collecting small samples of oil,
these can be analysed chemically and the state of health of
the machine may be verified. At the same time, a damaged
bearing, a misalignment or an unbalance will cause an
increase in vibrations. Besides, the same system is used for
maintenance control of the tightening of the clamps of electric
cables which, if they are loose, produce heat because of
the Joule effect. Also, even partial changes in the opening
PubliTec May-June 2017 13