MANUTENZIONE – IL SOFTWARE CHE “PROTEGGE” L’IMPIANTO
01/06/2017

Esempio di Predictive Maintenance su una macchina da stampa per l’analisi delle oscillazioni.

Spesso le macchine e gli impianti di produzione moderni prevedono una durata di vent’anni o più. In tale lasso di tempo, normalmente, operano per 24 ore al giorno e per sette giorni alla settimana. Ogni interruzione non programmata per lavori di manutenzione o riparazione costa denaro e riduce il rendimento dell’impianto o della macchina. La piattaforma MATLAB assicura una corretta manutenzione predittiva.

di Leo Castelli

La previsione anticipata di fermi macchina o arresti di impianti consente di garantire una vita più lunga ed efficiente degli stessi, assicurando minori costi di manutenzione e gestione e riducendo drasticamente il rischio di deperimento della macchina o dell’impianto stesso. Grazie alla Preventive Maintenance, – manutenzione effettuata a determinati intervalli di tempo, definiti in base al carico della macchina – è già possibile ridurre il rischio di un’interruzione della produzione dovuta a usura o a rottura dei componenti, sostengono gli esperti.

MANUTENZIONE? PREVENTIVA E PREDITTIVA

Un ulteriore passo avanti viene ora compiuto dalla “manutenzione previsionale”, vale a dire la Predictive Maintenance. Quest’ultima consiste nel rilevare continuamente le grandezze più significative a bordo della macchina o sull’impianto, quali le oscillazioni o le temperature, e nel trattarle opportunamente tramite algoritmi adeguati. Ad esempio, la presenza di picchi in un diagramma spettrale possono segnalare la presenza di vibrazioni, che suggeriscono la presenza di usura dei cuscinetti. L’impiego della Predictive Maintenance definisce quindi in modo ottimale i momenti in cui effettuare la manutenzione, garantendo il numero minimo di interruzioni della produzione e uno sfruttamento ottimale delle capacità produttive disponibili.

Ancor più significativo è il passaggio consentito dalla manutenzione predittiva basata sui modelli, vale a dire la Model-Based Predictive Maintenance. Con l’uso di un adeguato modello di osservazione, questa consente di dedurre dai valori misurati quale sia lo stato di grandezze non acquisite tramite la misurazione di variabili sensibili. Il vantaggio di questo metodo, oltre al risparmio dei sensori e dei loro cablaggi, è la possibilità di acquisire grandezze difficilmente misurabili o non misurabili direttamente.

I VALORI ASSICURATI DA MATLAB

L’impiego del software di The MathWorks, utilizzato da milioni di ingegneri e scienziati per analizzare e progettare sistemi e prodotti che trasformano il nostro mondo, assicura anche per la manutenzione predittiva vantaggi considerabili. MATLAB (https://it.mathworks.com/products/matlab.html?s_eid=PEP_15441), al fine dello sviluppo di funzioni per la Predictive Maintenance, garantisce all’utente la possibilità di rilevare e valutare dati acquisiti dalla macchina. In tal modo, l’utente ha l’accesso a una vasta gamma di funzionalità pronte all’uso, come, ad esempio, a quelle per l’analisi delle frequenze, pur mantenendo la piena flessibilità nell’implementazione dei propri algoritmi.

Per saperne di più, è possibile accedere alla presentazione gratuita dal titolo “Manutenzione predittiva con MATLAB: un esempio di prognostica” (https://it.mathworks.com/videos/predictive-maintenance-with-matlab-a-prognostic-case-study-119606.html?s_eid=PEP_15443), in cui, avvalendosi di tecniche di machine learning, viene stimata la vita utile residua di un apparato.

Il trattamento di grandi moli di dati, prodotti dai sistemi di sensoristica applicati sulle macchine negli impianti produttivi, è un’attività complessa, non solo per il volume dei dati in gioco, ma anche per la loro differente natura e la velocità con la quale possono variare. Si tratta di attività di analisi che stanno guadagnando sempre maggiore attenzione in ambienti industriali evoluti e strutturati, spesso in relazione ai termini “Data Mining” e “Big Data”. MATLAB fornisce un’ampia scelta di strumenti per estrarre informazioni e valore da questi dati, in modo da poter intervenire sull’ottimizzazione della progettazione di macchine, poter realizzare tool per la prognostica e la manutenzione preventiva, la diagnostica e molte altre applicazioni. ©tecnelab

L’impiego della Predictive Maintenance definisce i “tempi” della manutenzione, garantendo il numero minimo di interruzioni della produzione e uno sfruttamento ottimale delle capacità produttive disponibili.



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