Manutenzione Predittiva, l’evoluzione dei sistemi di prevenzione dei guasti nell’industria 4.0

Con l’industria 4.0 i sistemi sono sempre più connessi e le macchine più efficienti. Ciò comporta anche un’evoluzione nel metodo di prevenzione dei guasti, che vede la manutenzione predittiva come una valida alternativa a metodi tradizionali e manuali, essendo in grado di fornire informazioni precise in tempo reale sullo stato di salute dei sistemi produttivi.La manutenzione predittiva si esegue attraverso l’acquisizione e successivamente l’elaborazione di grandezze fisiche relative al sistema produttivo. In seguito, mediante modelli matematici o algoritmi si elaborano i dati grezzi per ottenere informazioni sullo stato di salute del sistema. L’obiettivo è individuare grandezze fisiche di riferimento per ricavare, tramite la loro analisi, informazioni sul sistema produttivo in tempo utile, al fine di prevenire un problema. Analizzando quindi grandezze come la velocità, l’accelerazione, la temperatura, le correnti elettriche, le vibrazioni e i rumori è possibile monitorare e stimare il tempo al guasto.Per l’acquisizione delle grandezze fisiche, i sensori utilizzati possono essere di differenti tipologie, da scegliere tenendo in considerazione fattori come le condizioni di lavoro, la maturità tecnologica aziendale, i costi, etc. Di seguito una lista di alcuni tipi di sensori divisi per tecnologie:Tecnologie MEMS (Micro ElectroMechanical System): è considerata una delle tecnologie più promettenti XXI secolo. Le principali caratteristiche di questi sensori sono: dimensioni compatte, costi contenuti e consumi di potenza ridotti. Il vantaggio fondamentale è la facilità d’integrazione di questi sensori nel sistema;Tecnologie radio: sono il canale privilegiato per lo scambio e la trasmissione dei dati, rendendo la connessione tra dispositivi indipendente dalla posa di conduttori dedicati. Tali tecnologie permettono di rendere l’applicazione di sensori per la manutenzione predittiva molto agevole anche in condizioni di retrofit;Tecnologia piezoelettrica: sfrutta la correlazione, tipica di alcuni materiali, tra tensione e pressione sulle facce del reticolo cristallino. Questa tecnologia permette di realizzare sensori quali microfoni o microattuatori per misure indirette;Tecnologia resistiva: sfrutta la modificazione della resistenza dell’elemento sensibile, opposta al passaggio di corrente. Questa tecnologia è utilizzata per la realizzazione di una ampissima gamma di trasduttori quali ad esempio: sensori di temperatura, estensimetri (per la misura delle deformazioni del campione).I vantaggi nella scelta di questo tipo di manutenzione sono molteplici:Accesso a informazioni accurate e precise riguardo lo stato di salute del sistema, utili sia per la prevenzione (o soluzione) del guasto che per la scelta di ricambi, tecnologie e piani di produzione;Riduzione dei tempi e dei costi di produzione persi per il fermo e la riparazione degli impianti;Riduzione dei costi di manodopera e dei macchinari, grazie all’individuazione preventiva delle componenti da riparare/sostituire;Creazione di un database storico dei dati, utile anche per analisi future;Aumento della sicurezza e soprattutto dell’efficienza grazie al continuo monitoraggio dello stato di salute del sistema.Per lo sviluppo di un sistema per l’analisi predittiva bisogna innanzitutto studiare i bisogni di diagnostica e definire le specifiche del progetto con il cliente. I dati misurati sono poi sottoposti ad uno studio analitico il cui obiettivo principale è l’individuazione di due o tre grandezze fisiche di riferimento per la diagnostica di sistema. Sono successivamente definite le specifiche cost-effective affinché il sistema sia gestibile e mantenibile dal cliente finale. Infine è possibile personalizzare la sensoristica hardware con l’obiettivo di controllare le grandezze fisiche di interesse, effettuando prima un pre-processing dei dati a livello locale vicino a bordo impianto e poi un pre-trattamento dei dati a livello firmware su microcontrollore.Un caso interessante per mostrare l’efficacia dell’applicazione della manutenzione predittiva, può essere quello relativo ai cuscinetti di motori asincroni. I principali guasti sono riconducibili infatti a questi componenti, i cui difetti sono rilevati soprattutto analizzando le vibrazioni presenti nelle grandezze meccaniche. La rugosità generalizzata è una delle principali conseguenze dei difetti meccanici presenti nei cuscinetti, difficile da identificare coi metodi classici di stima dei difetti (come l’analisi spettrale delle vibrazioni o delle correnti di fase). Il metodo di manutenzione predittiva proposto è stato quindi orientato all’identificazione di un indice di guasto della rugosità generalizzata, e suddiviso in due parti. Nella prima parte dell’attività sono state usate tecniche di analisi statistiche delle vibrazioni meccaniche e dell correnti di statore, per identificare la/le ampiezza/e di banda di frequenza in cui si manifesta il fenomeno. In seguito è stato definito un indice di guasto sulla base dell’energia contenuta nella/e banda/e di frequenza/e precedentemente identificata/e. Mediante test sperimentali su diverse entità di rugosità e velocità di rotazione è stato infine validato questo metodo, risultando di buona affidabilità.La manutenzione predittiva rappresenta quindi l’evoluzione di metodi di manutenzione tradizionali, che possono mostrarsi più complessi e imprecisi.

Con l’industria 4.0 i sistemi sono sempre più connessi e le macchine più efficienti. Ciò comporta anche un’evoluzione nel metodo di prevenzione dei guasti, che vede la manutenzione predittiva come una valida alternativa a metodi tradizionali e manuali, essendo in grado di fornire informazioni precise in tempo reale sullo stato di salute dei sistemi produttivi.

La manutenzione predittiva si esegue attraverso l’acquisizione e successivamente l’elaborazione di grandezze fisiche relative al sistema produttivo. In seguito, mediante modelli matematici o algoritmi si elaborano i dati grezzi per ottenere informazioni sullo stato di salute del sistema. L’obiettivo è individuare grandezze fisiche di riferimento per ricavare, tramite la loro analisi, informazioni sul sistema produttivo in tempo utile, al fine di prevenire un problema. Analizzando quindi grandezze come la velocità, l’accelerazione, la temperatura, le correnti elettriche, le vibrazioni e i rumori è possibile monitorare e stimare il tempo al guasto.

Per l’acquisizione delle grandezze fisiche, i sensori utilizzati possono essere di differenti tipologie, da scegliere tenendo in considerazione fattori come le condizioni di lavoro, la maturità tecnologica aziendale, i costi, etc. Di seguito una lista di alcuni tipi di sensori divisi per tecnologie:

  • Tecnologie MEMS (Micro ElectroMechanical System): è considerata una delle tecnologie più promettenti XXI secolo. Le principali caratteristiche di questi sensori sono: dimensioni compatte, costi contenuti e consumi di potenza ridotti. Il vantaggio fondamentale è la facilità d’integrazione di questi sensori nel sistema;
  • Tecnologie radio: sono il canale privilegiato per lo scambio e la trasmissione dei dati, rendendo la connessione tra dispositivi indipendente dalla posa di conduttori dedicati. Tali tecnologie permettono di rendere l’applicazione di sensori per la manutenzione predittiva molto agevole anche in condizioni di retrofit;
  • Tecnologia piezoelettrica: sfrutta la correlazione, tipica di alcuni materiali, tra tensione e pressione sulle facce del reticolo cristallino. Questa tecnologia permette di realizzare sensori quali microfoni o microattuatori per misure indirette;
  • Tecnologia resistiva: sfrutta la modificazione della resistenza dell’elemento sensibile, opposta al passaggio di corrente. Questa tecnologia è utilizzata per la realizzazione di una ampissima gamma di trasduttori quali ad esempio: sensori di temperatura, estensimetri (per la misura delle deformazioni del campione).

I vantaggi nella scelta di questo tipo di manutenzione sono molteplici:

  • Accesso a informazioni accurate e precise riguardo lo stato di salute del sistema, utili sia per la prevenzione (o soluzione) del guasto che per la scelta di ricambi, tecnologie e piani di produzione;
  • Riduzione dei tempi e dei costi di produzione persi per il fermo e la riparazione degli impianti;
  • Riduzione dei costi di manodopera e dei macchinari, grazie all’individuazione preventiva delle componenti da riparare/sostituire;
  • Creazione di un database storico dei dati, utile anche per analisi future;
  • Aumento della sicurezza e soprattutto dell’efficienza grazie al continuo monitoraggio dello stato di salute del sistema.

Per lo sviluppo di un sistema per l’analisi predittiva bisogna innanzitutto studiare i bisogni di diagnostica e definire le specifiche del progetto con il cliente. I dati misurati sono poi sottoposti ad uno studio analitico il cui obiettivo principale è l’individuazione di due o tre grandezze fisiche di riferimento per la diagnostica di sistema. Sono successivamente definite le specifiche cost-effective affinché il sistema sia gestibile e mantenibile dal cliente finale. Infine è possibile personalizzare la sensoristica hardware con l’obiettivo di controllare le grandezze fisiche di interesse, effettuando prima un pre-processing dei dati a livello locale vicino a bordo impianto e poi un pre-trattamento dei dati a livello firmware su microcontrollore.

Un caso interessante per mostrare l’efficacia dell’applicazione della manutenzione predittiva, può essere quello relativo ai cuscinetti di motori asincroni. I principali guasti sono riconducibili infatti a questi componenti, i cui difetti sono rilevati soprattutto analizzando le vibrazioni presenti nelle grandezze meccaniche. La rugosità generalizzata è una delle principali conseguenze dei difetti meccanici presenti nei cuscinetti, difficile da identificare coi metodi classici di stima dei difetti (come l’analisi spettrale delle vibrazioni o delle correnti di fase). Il metodo di manutenzione predittiva proposto è stato quindi orientato all’identificazione di un indice di guasto della rugosità generalizzata, e suddiviso in due parti. Nella prima parte dell’attività sono state usate tecniche di analisi statistiche delle vibrazioni meccaniche e dell correnti di statore, per identificare la/le ampiezza/e di banda di frequenza in cui si manifesta il fenomeno. In seguito è stato definito un indice di guasto sulla base dell’energia contenuta nella/e banda/e di frequenza/e precedentemente identificata/e. Mediante test sperimentali su diverse entità di rugosità e velocità di rotazione è stato infine validato questo metodo, risultando di buona affidabilità.

La manutenzione predittiva rappresenta quindi l’evoluzione di metodi di manutenzione tradizionali, che possono mostrarsi più complessi e imprecisi.

Ultime news

14/11/2022
Intervista a CMB per l'app comunicazione interna

Intervistiamo Francesca Martinelli (Communication Specialist) e Marco Torricelli (Responsabile Sistemi informativi) per parlare del progetto BeCMB, app per la comunicazione interna, da loro stimolato e fortemente sostenuto dai vertici aziendali. 
L'app è utilizzata dagli utenti CMB per essere più vicini e accedere a contenuti e servizi utili alla vita professionale in modo facile e veloce. L'INTERVISTAFrancesca, perché l'idea di un'app come strumento a supporto delle attività di comunicazione interna?Quando la pandemia ci ha obbligati a rispettare il distanziamento fisico in maniera improvvisa, mi sono resa conto di quanto fossero lacunosi o troppo istituzionali gli strumenti che avevamo per colmare la distanza dipendenti e direzione, ma anche - in maniera più orizzontale – fra i dipendenti stessi. Da lì abbiamo cominciato a ragionare, anche grazie a una forte strategia di #digitalizzazione in atto, di veicolare informazioni anche tramite nuovi strumenti digitali in grado di rispondere a nuovi bisogni e necessità delle persone. La nostra popolazione è abbastanza eterogenea sia per collocazione geografica sul territorio che per fasce d’età. Abbiamo puntato a utilizzare un linguaggio attuale: tutti usano le #app per lavoro e svago. Francesca, attraverso l'app avete raggiunto gli obiettivi prefissati e coperto le esigenze che ci hai descritto?Direi che ci possiamo dire soddisfatti e che l'esigenza di un nuovo modo di comunicare e restare in contatto è stata coperta sia grazie alla sezione news, più istituzionale e informativa, che grazie al tool #community, che ha creato nuove narrazioni della vita aziendale. Marco, come responsabile IT hai incontrato difficoltà nel supportare il progetto dal punto di vista dell'architettura e sicurezza dei dati?Abbiamo lavorato con il cloud #AWS costruendo tutte le integrazioni necessarie e ponendo sempre grande attenzione a sicurezza e privacy. Siamo partiti dai dati presenti nel nostro Data Center e li abbiamo integrati nell’app rendendoli disponibili agli utenti. L’ultima funzione aggiunta consentirà la consultazione delle buste paga. È stato un bel lavoro di squadra per mettere a disposizione del progetto informazioni sensibili e importanti per i lavoratori. Ogni reparto IT ha lavorato con lo scopo di integrare dati e informazioni necessarie al buon funzionamento della app. Francesca, consideri l'app completa o state pensando a nuovi addon e tools utili? Assolutamente, abbiamo tantissime idee su potenziali #sviluppi, anche grazie ai contributi degli utenti utilizzatori. L'app è uno strumento pensato per essere dinamico e in continua evoluzione.  È con vero piacere che ringraziamo Francesca e a Marco per la fiducia riposta in Moko, per averci permesso di conoscere #CMB, la sua mission e i valori di serietà, passione e appartenenza.Complimenti per il successo che il progetto ha riscosso già dal golive e per le prospettive future sulle quali stanno già lavorando. 

08/11/2022
Sostenibilità: come gestire i resi dell'e-commerce.

La sostenibilità ambientale è un tema sempre più importante anche nell’ambito delle vendite online e offline.Con l’impennata degli acquisti online degli ultimi anni, sono aumentati anche i resi: la possibilità di restituire un prodotto in modo gratuito è un fattore importante per i clienti, che così possono acquistare in tutta tranquillità, con la consapevolezza che possono restituire il prodotto se non è conforme alle loro aspettative.Purtroppo però i resi hanno un grosso impatto negativo sulle tasche dei retailer e sull’ambiente: si stima che negli Stati Uniti, nel solo 2020, 2,6 milioni di tonnellate di resi siano finiti nelle discariche e che il processo di spedizione degli articoli restituiti ha causato l'emissione di 16 milioni di tonnellate di diossido di carbonio (CO2)Di conseguenza le aziende hanno iniziato a prendere in considerazione la sostenibilità dei propri resi e a cercare modi per ridurli al minimo senza compromettere le venditeQuesta ricerca di Google ha raccolto alcune idee per migliorare i processi di reso e ridurre i costi. Ad esempio le aziende possono:Comprendere cosa i clienti non apprezzano dei prodotti attraverso i social o le recensioni per capire ciò che non ha funzionato e migliorare quell’aspettoAssicurarsi che i prodotti arrivino a destinazione senza aver subito danniRendere le confezioni più facili da riciclare o riutilizzare: ad esempio alcuni commercianti hanno iniziato a riutilizzare le confezioni ricevute con i resi e a ridurre di qualche millimetro lo spessore del cartone o di pochi grammi l'imbottitura per risparmiare intere tonnellate di materiale per le confezioni ogni annoMigliorare l’esperienza utente dando più informazioni sui prodotti: video, immagini, colori, dimensioni, taglie, ecc. aiutano a capire se un prodotto è adatto o meno alle esigenze dei compratoriEducare i clienti, farli riflettere sull’impatto che i resi possono avere sull’ambiente e mostrare a loro qual è l'opzione più sostenibile per restituire i prodotti

01/11/2022
Come rendere le esperienze web e app più sicure e accessibili.

Al giorno d'oggi miliardi di persone in tutto il mondo utilizzano Chrome e Android per lavoro o nel tempo libero per fare ricerche, acquistare online e divertirsi. La recente accelerazione del digitale ha reso possibile per le aziende entrare in contatto con più clienti ed espandere le proprie attività più velocemente rispetto al passato, sia attraverso il web sia con le app.D’altra parte i consumatori danno sempre più importanza alla tutela della loro privacy mano a mano che i loro comportamenti si spostano online. Le persone si aspettano che le aziende trattino i loro dati in modo responsabile e si preoccupano di essere tracciate su Internet.In questo Google si impegna a migliorare la privacy degli utenti, fornendo al tempo stesso gli strumenti e gli approfondimenti per far crescere le attività delle aziende. Infatti l’azienda statunitense ha in mente di importare la Privacy Sandbox in Android per rafforzare le protezioni della privacy per gli utenti di Android senza smettere di aiutare gli sviluppatori di app, gli inserzionisti e i publisher a far crescere le loro attività.Inoltre Google consiglia di giocare d’anticipo per creare una strategia di marketing più attenta alla tutela della privacy. Ad esempio consiglia di creare valore per i propri clienti attraverso la condivisione di contenuti, di informazioni e intrattenendo, in modo da instaurare relazioni più profonde con i proprietari dei dati. Facendo così sarà più facile per loro lasciarsi coinvolgere e condividere dati con l’azienda.