Riduzione dei costi e aumento dell’efficienza con il CONDITION MONITORING in ambito industriale

Le aziende del settore industriale prediligono macchinari sempre più automatizzati ed efficienti che necessitano di metodi di manutenzione altrettanto affidabili.Se finora il metodo più diffuso era basato sulla schedulazione preventiva di manutenzioni periodiche (time-based maintenance, TBM), oggi ad esso si affianca un nuovo processo basato sulle condizioni del macchinario: condition-based maintenance (CBM). Questo metodo consiste nel compiere diagnosi sui macchinari in tempo reale, permettendo di prevedere guasti critici con diverse settimane di anticipo e riducendo drasticamente i fermi-macchina.Negli ultimi decenni, la comunità scientifica ha sviluppato nuove tecnologie e metodologie nell’ambito del condition monitoring, in conformità con l'hardware disponibile e adottato dall'industria. Inoltre, il Cloud computing è diventato il simbolo della tecnologia 4.0. Il risultato netto è un'analisi basata sui dati, che si riferisce alla capacità di analizzare grandi set di informazioni raccolte sul Cloud, spesso attraverso l'uso di sistemi esperti. In fase di sviluppo del CMS andrà valutato il caso specifico di ogni impianto, poiché ogni sistema si basa su processi di causa-effetto diversi. Esistono tuttavia livelli macro a cui fare riferimento che possono essere estesi alla maggior parte delle aziende manifatturiere. La manutenzione condition-based è un processo in quattro fasi: Data Acquisition, Data Pre-Processing, Data Cloud Processing e Data Post-Processing.La fase di Data Acquisition prevede l'impostazione dei sensori sul macchinario per acquisire e gestire la registrazione dei dati tramite un’unità centrale. Il campionamento dei dati può essere monitorato sia in modo continuo, che periodicamente secondo intervalli di tempo programmati. I dati acquisiti da ogni macchinario, prima di essere archiviati, vengono pre-processati, per ridurre la quantità di informazioni da inviare alla piattaforma Cloud e la latenza nel processo decisionale. Il Data Pre-Processing permette inoltre di ridurre i costi, poiché quantificati sulla piattaforma Cloud in base al numero dei dati elaborati, per questo aggregarli consente di ridurre le spese. È nella terza fase, durante il Data Cloud Processing, che i dati raccolti vengono archiviati sulla piattaforma Cloud. Le principali funzioni di questo step sono:L’analisi dei dati mediante tecniche di machine learning, grazie ai quali il sistema può essere interrogato di volta in volta su dati specifici. Il trasferimento dei dati offline che non hanno quindi bisogno di ulteriori elaborazioni. In questo caso la piattaforma in Cloud svolge il ruolo di archivio dei diversi dati provenienti dai macchinari. Infine i Data Post-Processing consiste nell’analisi delle informazioni raccolte. Di seguito le 4 finalità principal: Reportistica:  gli output del condition-monitoring vengono suddivisi in differenti report sullo stato dei componenti del sottosistema. Questo avviene per semplificare la consultazione di diverse tipologie di dati dalle varie parti coinvolte (tecnici dell'assistenza, manager, consulenti e fornitori di servizi esterni, ecc.).Supporto decisionale: i report devono poi essere processati da un performance management center, un servizio di supporto strutturato che aggiorna e analizza lo storico dei dati raccolti per fornire una risposta critica all’operato.Analisi Model-based: una volta ricevuto un allarme dalla piattaforma Cloud, è possibile utilizzare strumenti di elaborazione del segnale più avanzati per valutare maggiori dettagli sul guasto.Service: nel caso in cui vengano identificati problemi, un report della situazione può essere inviato automaticamente ai tecnici dell’assistenza. I sistemi basati sul condition-monitoring aumentano produttività e affidabilità. Un servizio attento, in cui il cliente può ottenere pianificazioni ben precise e una costante attività, grazie alla riduzione delle interruzioni impreviste, migliorano anche il rapporto con il cliente.Nel prossimo articolo parleremo degli algoritmi nel condition monitoring

Le aziende del settore industriale prediligono macchinari sempre più automatizzati ed efficienti che necessitano di metodi di manutenzione altrettanto affidabili.

Se finora il metodo più diffuso era basato sulla schedulazione preventiva di manutenzioni periodiche (time-based maintenance, TBM), oggi ad esso si affianca un nuovo processo basato sulle condizioni del macchinario: condition-based maintenance (CBM). Questo metodo consiste nel compiere diagnosi sui macchinari in tempo reale, permettendo di prevedere guasti critici con diverse settimane di anticipo e riducendo drasticamente i fermi-macchina.

Negli ultimi decenni, la comunità scientifica ha sviluppato nuove tecnologie e metodologie nell’ambito del condition monitoring, in conformità con l'hardware disponibile e adottato dall'industria. Inoltre, il Cloud computing è diventato il simbolo della tecnologia 4.0. Il risultato netto è un'analisi basata sui dati, che si riferisce alla capacità di analizzare grandi set di informazioni raccolte sul Cloud, spesso attraverso l'uso di sistemi esperti. 

In fase di sviluppo del CMS andrà valutato il caso specifico di ogni impianto, poiché ogni sistema si basa su processi di causa-effetto diversi. Esistono tuttavia livelli macro a cui fare riferimento che possono essere estesi alla maggior parte delle aziende manifatturiere. 

La manutenzione condition-based è un processo in quattro fasi: Data Acquisition, Data Pre-Processing, Data Cloud Processing e Data Post-Processing.

La fase di Data Acquisition prevede l'impostazione dei sensori sul macchinario per acquisire e gestire la registrazione dei dati tramite un’unità centrale. Il campionamento dei dati può essere monitorato sia in modo continuo, che periodicamente secondo intervalli di tempo programmati. 

I dati acquisiti da ogni macchinario, prima di essere archiviati, vengono pre-processati, per ridurre la quantità di informazioni da inviare alla piattaforma Cloud e la latenza nel processo decisionale. Il Data Pre-Processing permette inoltre di ridurre i costi, poiché quantificati sulla piattaforma Cloud in base al numero dei dati elaborati, per questo aggregarli consente di ridurre le spese. 

È nella terza fase, durante il Data Cloud Processing, che i dati raccolti vengono archiviati sulla piattaforma Cloud. Le principali funzioni di questo step sono:

  • L’analisi dei dati mediante tecniche di machine learning, grazie ai quali il sistema può essere interrogato di volta in volta su dati specifici. 
  • Il trasferimento dei dati offline che non hanno quindi bisogno di ulteriori elaborazioni. In questo caso la piattaforma in Cloud svolge il ruolo di archivio dei diversi dati provenienti dai macchinari. 

Infine i Data Post-Processing consiste nell’analisi delle informazioni raccolte. Di seguito le 4 finalità principal: 

  • Reportistica:  gli output del condition-monitoring vengono suddivisi in differenti report sullo stato dei componenti del sottosistema. Questo avviene per semplificare la consultazione di diverse tipologie di dati dalle varie parti coinvolte (tecnici dell'assistenza, manager, consulenti e fornitori di servizi esterni, ecc.).
  • Supporto decisionale: i report devono poi essere processati da un performance management center, un servizio di supporto strutturato che aggiorna e analizza lo storico dei dati raccolti per fornire una risposta critica all’operato.
  • Analisi Model-based: una volta ricevuto un allarme dalla piattaforma Cloud, è possibile utilizzare strumenti di elaborazione del segnale più avanzati per valutare maggiori dettagli sul guasto.
  • Service: nel caso in cui vengano identificati problemi, un report della situazione può essere inviato automaticamente ai tecnici dell’assistenza. 

I sistemi basati sul condition-monitoring aumentano produttività e affidabilità. Un servizio attento, in cui il cliente può ottenere pianificazioni ben precise e una costante attività, grazie alla riduzione delle interruzioni impreviste, migliorano anche il rapporto con il cliente.

Nel prossimo articolo parleremo degli algoritmi nel condition monitoring

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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.