L'importanza della manutenzione predittiva nella sicurezza industriale

La manutenzione predittiva è una forma di manutenzione preventiva attuata in tempo reale e guidata dai dati (data-driven). Alla base troviamo i sensori, il cui compito è fornire input sullo “stato di salute” di un elettroutensile professionale o di un macchinario atto alla produzione di un bene.

La manutenzione predittiva è un avanzamento notevole nell’ambito della manutenzione poiché previene:

• I guasti
• I tempi di inattività
• Gli incidenti e gli infortuni del personale

Per cui, possiamo definire la manutenzione predittiva come la possibilità di prevedere un ipotetico evento o una situazione che potrebbe avverarsi in futuro.

All’interno di una moderna smart factory, la predictive maintenance si configura come una metodologia di intervento per garantire il funzionamento delle apparecchiature, dei computer e di ogni altro strumento necessario all’attività imprenditoriale.

Compreso, quindi, della manutenzione preventiva il significato, introduciamo le tecnologie e le tecniche che permettono il suo sviluppo. Ci riferiamo all’Internet of Things (IoT), alla raccolta e conservazione della grande mole di dati (Big Data) all’interno di un data center e all’uso di software basati su algoritmi intelligenti. Questi ultimi, ad esempio, sono capaci di interpretare correttamente gli impulsi elettrici dei sensori, di trasformati in dati digitali e, infine, elaborarli attraverso il software per produrre informazioni di indirizzo su cui il personale potrà prendere decisioni.

Scelte che porteranno le squadre della manutenzione a minimizzare l’invasività degli interventi se dotate degli utensili manuali più appropriati.

Presentiamo subito alcune applicazioni di manutenzione predittiva attraverso esempi di uso comune negli ambienti industriali.

Alimentatori IoT: gli alimentatori IoT sono dotati di una porta RJ45 integrata con cui si effettua il monitoraggio delle correnti di uscita, la tensione di uscita e la corrente di picco registrata storicamente dall’alimentatore. La porta serve, inoltre, a registrare le informazioni per l’autodiagnostica. A titolo di esempio, appartengono a tale categoria gli alimentatori Omron S8VK monofase, trifase e come unità di ridondanza.

Manutenzione predittiva sui motori: ipotizziamo di voler applicare la manutenzione predittiva al motore di un essiccatore centrifugo. Per farlo, è possibile utilizzare dei dispositivi di monitoraggio di motori trifase e asincroni. Tali dispositivi presentano un display per il controllo visivo e una porta RJ45 per il collegamento alla rete, utile alla raccolta dei dati e la verifica costante del funzionamento del motore, tra cui l’analisi di corrente, la vibrazione e la temperatura del motore.

Le soluzioni appena descritte possono applicarsi anche a una pompa idraulica, a un miscelatore, a un sistema cinghia puleggia o a una corona pignone.

Una delle aziende all’avanguardia nella fornitura di apparati per il monitoraggio predittivo dei macchinari industriali è Omron, di cui disponiamo un ampio catalogo prodotti da cui potrai selezionare i più adatti alle tue esigenze di trasformazione della manutenzione da preventiva a predittiva.

Dopo avere introdotto alcuni esempi di manutenzione predittiva, evidenziamo la differenza tra manutenzione preventiva e predittiva per comprendere appieno i vantaggi che offre la manutenzione predittiva nella gestione dei guasti e della sicurezza degli impianti industriali, delle officine e di ogni sito produttivo dove vi è interazione tra il personale e i macchinari.

La manutenzione preventiva e predittiva si distingue particolarmente per l’approccio alla conservazione dell’efficienza dei macchinari sul lungo periodo.

• La manutenzione preventiva si basa su un calendario prestabilito di interventi, dettato dalle indicazioni del costruttore del macchinario o dalle direttive europee (ad esempio la informalmente detta “Direttiva macchine”).
• La manutenzione predittiva non stabilisce un calendario di ispezioni e interventi a priori, ma basandosi sui numerosi sensori incorporati dentro e intorno al macchinario, rileva ogni minima variazione rispetto ai parametri standard.

Il secondo approccio, quello predittivo, vince perché garantisce una manutenzione in tempo reale per tutto il tempo in cui il macchinario è in funzione. Tale approccio è cruciale anche nei casi in cui una parte di ricambio sostituita durante la recente manutenzione preventiva cessa di funzionare o si rompe anzi tempo (per difetto di fabbrica, o altro).

Come accennato poco sopra, IoT e manutenzione predittiva viaggiano in simbiosi. Di fatti, non potremmo avere una previsione di potenziali rotture di parti usuranti di un macchinario senza la possibilità di collegare entrambi alla rete.

Il collegamento può avvenire in modo fisico attraverso le porte RJ45 con cavi ethernet, per garantire il massimo della stabilità e della sicurezza informatica, oppure attraverso protocolli di comunicazione senza fili (wireless).

Nella manutenzione predittiva l’IoT è in un certo senso l’autostrada su cui viaggiano i dati verso i computer e i software che elaboreranno i dati raccolti.

Manutenzione predittiva e machine learning

I dati raccolti e opportunamente classificati servono a istruire il programma di gestione del macchinario, affinché possa perfezionare la produzione imparando dai suoi stessi errori. Oppure, come nel caso dei bracci robot e dei cobot, possono essere istruiti sul compito da svolgere.

In entrambi i casi si parla di machine learning, di apprendimento della macchina. Tuttavia, l’apprendimento da parte di una macchina presuppone una certa forma di intelligenza, ed è qui che possiamo introdurre l’intelligenza artificiale (IA).

Grazie a computer altamente performanti e software complessi, i macchinari industriali sono capaci di imparare dai propri errori con una certa autonomia e di trasferire ai loro simili l’informazione, affinché non compiano l’errore a loro volta.

Per comprendere il salto di paradigma, immaginiamo un impianto industriale composto da più edifici e strade di comunicazione interne dove transitano diversi mezzi a guida autonoma. A causa di una forte pioggia si apre una buca nell’asfalto e una ruota di uno di tali mezzi finisce in essa. Il mezzo informerà prontamente la sala di controllo per chiedere assistenza alla squadra di manutentori e, al contempo, invierà un messaggio di alert a tutti gli altri mezzi che transitano sulla stessa strada per comunicargli di evitare la buca.

Manutenzione predittiva e intelligenza artificiale

Più dati i macchinari raccolgono durante la loro attività e meglio gli algoritmi apprendono, permettendo alle tecnologie di intelligenza artificiale implementate nel sistema di monitoraggio di suggerire piccole o grandi variazioni alle strategie produttive, o di programmare in anticipo sui tempi la manutenzione di un nastro trasportatore.

Nella manutenzione predittiva, l’intelligenza artificiale ha, infatti, il compito di supportare le decisioni degli ingegneri e di coloro addetti all’ispezione delle apparecchiature.

L’IA è quindi una sorta di “consulente” che agisce in tempo reale a supporto delle decisioni del livello gestionale e manageriale.

Un software di manutenzione predittiva è un sistema di gestione della manutenzione avanzato che agisce sulla base dei dati provenienti dai sensori connessi alla rete della fabbrica.

Meglio conosciuto come Computerized maintenance management system (CMMS), il software supporta la gestione della manutenzione in ambienti di lavoro complessi.

Un buon software per la manutenzione predittiva è di solito dotato di:

• Modelli e set di dati globali utili per aumentare la precisione delle previsioni
• Livello di analisi approfondito per la massima efficacia sulla prevenzione di guasti ripetitivi e casuali
• Esecuzione di carichi di lavoro gravosi e complessi per restituire modelli di intervento manutentivo efficaci
• Eccellente capacità di gestire i database e di aggiornarli con nuovi dati provenienti dai macchinari in funzione

La manutenzione predittiva è indispensabile nella produzione just-in-time e in tutte quelle realtà produttive dove il fermo macchina per guasto o rottura si traduce in una perdita economica superiore all’investimento che sarebbe necessario per implementare le nuove tecnologie della manutenzione predittiva.

Poter contare su un modello di prevenzione dei guasti e delle rotture che anticipi i fermi, significa anche servire meglio i propri clienti, riducendo gli inconvenienti che possono allungare i tempi di consegna pattuiti.

Grazie a dispositivi di automazione e controllo di processo ben ingegnerizzati e disponibili dal nostro catalogo, potrai scoprire quanto ammodernare un macchinario o un impianto esistente possa essere meno costoso di quanto ipotizzi.