Asset Performance Management per turbomacchine nell’Oil&Gas

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Combinare diagnostica e manutenzione con la digitalizzazione nella gestione degli Asset

Turbina a Gas NOVA LT16
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Processo APM
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Dashboard di controllo APM
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Evoluzione del mercato Oil&Gas

Il settore industriale dell’Oil&Gas sta attraversando sfide che, probabilmente, lo cambieranno in profondità. Già per sé il settore opera in un contesto globale, affrontando questioni tecniche, operative, manutentive spesso sfidanti, e complicate da problemi logistici o infrastrutturali.

La turbolenza sul prezzo delle materie prime ha agito da innesco, in quanto il periodo di prezzi bassi ha spinto le imprese del settore energetico, e i loro fornitori, ad adottare innovazione tecnologica digitale per recuperare punti di efficienza e, di conseguenza, recuperare sul margine di profitto.

I benefici delle tecnologie digitali per l’industria Oil&Gas sono ormai riconosciuti:

  • i cantieri hanno la possibilità di essere guidati dall’utilizzo dei dati e di altri impianti di riferimento per le attività di Operations & Maintenance;
  • il management ha strumenti quantitativi e analitici più potenti per prendere decisioni.

La digitalizzazione del settore Oil&Gas, rispetto ad altri ambiti industriali, può incontrare ulteriori scogli, dovuti alla cyber security, quindi la necessità di proteggersi da eventuali attacchi informatici, piuttosto che la necessità di modernizzare i sistemi esistenti. Tuttavia, gli sforzi delle compagnie Oil&Gas e dei loro fornitori Original Equipment Manufacturer (OEM) stanno accelerando l’implementazione delle nuove tecnologie.

In un impianto industriale, alcuni asset possono essere considerati di grande valore, che sia per il loro costo piuttosto che per l’impatto che hanno sul processo produttivo. Tra questi high-value-asset, in molti casi ricadono le turbomacchine. Ha quindi senso considerare prioritaria l’applicazione di tecnologie digitali su di essi, almeno in una prima fase.

Il gestore d’impianto ricerca l’ottimo economico, considerando ricavi e i costi di operativi e di manutenzione, durante l’intero ciclo di vita della turbomacchina (Fig.1), massimizzando disponibilità e affidabilità. In questo scenario, una manutenzione ben eseguita è componente essenziale e può trarre benefici importanti dal supporto di un servizio o un prodotto di Monitoring and Diagnostic (M&D), in cui si utilizzino i dati dell’asset in monitoraggio unitamente ai dati, e relative esperienze, di altre macchine installate nel mondo.

Servitizzazione e Service Support in manutenzione

Il gruppo di Service Engineering, che si occupa dell’assistenza post-vendita di impianti e turbomacchine per produzione di energia, è continuamente impegnato alla piena integrazione tra il processo di monitoraggio e diagnostica e quello di manutenzione, sfruttando le opportunità offerte dalla digitalizzazione.

Un dipartimento di manutenzione è responsabile della gestione dei macchinari sotto la propria gestione, affinché possano operare nelle migliori condizioni, assicurando produzione in accordo alle specifiche. Fattori chiave come affidabilità, sostenibilità, disponibilità, redditività, sono difficilmente raggiungibili senza una manutenzione ben eseguita.

Ad ogni asset, va associata la strategia manutentiva più idonea, che dipende da modalità di guasto e dalle conseguenze del guasto stesso. In altre parole, l’intera strategia manutentiva è condizionata dai risultati di un’analisi di rischio, eseguita sugli asset oggetto di manutenzione. Da un punto di vista manutentivo, tutto ciò che impatti Health, Safety, Environment (HSE) è un obbligo. Sulle altre attività si creano spazi di ottimizzazione, quindi il miglior compromesso tra costi di manutenzione e perdita di produzione.

Oltre che all’esternalizzazione a vari livelli, di recente, stiamo assistendo alla “servitizzazione” della manutenzione: gli OEM, soprattutto per gli high-value- asset, propongono il servizio di manutenzione nella fase di assistenza post-vendita, per l’intero ciclo vita del prodotto. Un po’ come sta accadendo nelle infrastrutture informatiche o nella mobilità, l’operatore dell’high-value- asset potrebbe preferire l’utilizzo del prodotto con un servizio completo a monte, piuttosto che il suo pieno possesso.

Di conseguenza, è stato di recente introdotto il concetto di manutenzione continua as-a-service, fortemente caratterizzata dalla manutenzione predittiva on-condition sui componenti. La gestione della manutenzione può essere un’attività complessa, specialmente per impianti industriali vasti con migliaia di apparecchiature. Per aiutare responsabili e operatori di manutenzione, i sistemi informativi per la gestione della manutenzione, noti anche con l’acronimo di CMMS (Computerized Maintenance Management System) sono di comune utilizzo per supportare: i responsabili a prendere decisioni, i pianificatori nell’organizzazione delle attività gli operatori ad eseguire il lavoro.

Negli impianti in cui il CMMS viene utilizzato come buona pratica nella gestione manutentiva, i dati prodotti e salvati rappresentano un’importante fonte per la manutenzione continua as-a-service.

Un ordine di lavoro, ad esempio, può contenere molti dettagli sull’attività eseguita su un componente, come i risultati delle ispezioni in termini di modalità di guasto e riparazione, i ricambi e le attrezzature usati, le professionalità coinvolte con relative ore di lavoro e costi.

Manutenzione continua As a Service

Alla base della manutenzione continua as-a-service c’è la transizione da una strategia preventiva (time-based) ad una predittiva (condition-based), che richiede la conoscenza e la modellazione del degrado dei componenti, insieme alla disponibilità di dati. In questo ecosistema, avere un sistema di sensori connesso in rete, in un modello del tipo Industrial Internet of Things, con attivo un prodotto oun servizio di Monitoraggio & Diagnostica (M&D), è essenziale.

OEM di turbomacchine hanno spesso consolidate rilevanti capacità M&D, applicate a flotte di macchine rotanti installate nel mondo. Il tipico processo diagnostico utilizzato è il seguente: i dati dai sensori a bordo macchina, a valle di un controllo di qualità, vengono raccolti, salvati in Data Base / Cloud e alimentano un insieme di analitici e algoritmi intelligenti che avvisano in caso di guasti imminenti o accaduti. In base alla gravità del caso, può esserci il coinvolgimento di esperti e/o personale di cantiere, che forniscono una serie di azioni da eseguire e seguono il caso fino alla sua risoluzione. I benefici che questi sistemi possono portare ad operatori di high-value-asset e ai costruttori, includono la riduzione dei costi di esercizio, un’aumentata base di conoscenza per gli OEM, l’estensione di vita dei componenti, l’aumento di sicurezza, la riduzione dei tempi di inattività, il minore consumo energetico. Tuttavia, un processo M&D standard è spesso non perfettamentecollegato ad altri processi di cantiere, in primis la manutenzione, fornendo quindi indicazioni poco contestualizzate alla storia operativa e manutentiva dei componenti. Collegare sistemi di monitoraggio e diagnostica e manutenzione rappresenta una grande opportunità per supportare al meglio la prevenzione e risoluzione delle anomalie e suggerire azioni significative, basate su una strategia manutentiva ottimizzata il cui rischio sia stato valutato, quantitativamente, e gestito.

Il processo di Asset Performance Management

Lo sviluppo di processi e strumenti che permettano l’integrazione di M&D, CMMS e altro, porta alla strategia di Asset Performance Management (APM) (Fig.2)

Il riquadro grigio sulla destra rappresenta lo high- value-asset, su cui hanno luogo le attività di gestione delle operations e della manutenzione.

Un’infrastruttura di connessione consente ai dati di essere storicizzati in database e processati da analitici (riquadro blu in basso). Da esso, verso l’impianto, derivano indicazioni implementative di tipo correttivo, preventivo e predittivo, sulla base delle anomalie rilevate.

Nella struttura M&D, gli analitici processano i dati provenienti dai sensori a bordo macchina, insieme

 con gli allarmi e gli eventi dal quadro (Unit Control Panel), le cui logiche di controllo possono fornire importanti indicazioni di tipo diagnostico. D’altro lato, gli analitici possono anche processare dati di manutenzione dal cantiere, come report delle ispezioni, eventi storici, dettagli sui ricambi, costi. Questi dati sono completi e automaticamente disponibili se il CMMS viene utilizzato come normale prassi ed è connesso online al processo APM.

La strategia manutentiva (riquadro in alto), che guida le attività in cantiere, è condizionata dall’analisi di rischio sugli asset e dalle indicazioni degli analitici dedicati all’aggiornamento dell’attività manutentiva.

Il risultato di un processo APM è una capacità estesa di indicare azioni in una cornice di rischio / costo, utilizzando una strategia di manutenzione ottimizzata e predittiva.

Conclusioni

Per beneficiare al massimo dell’applicazione del processo APM, è importante:

  • garantire disponibilità di dati, generati grazie a un processo di lavoro consolidato e quanto più digitale (ad esempio tramite il CMMS);
  • garantire che i dati alimentino il sistema in una fase continua di (machine) learning;
  • fare leva sulla flotta e i dati raccolti; infatti un database di esperienze di guasti e risoluzioni permette al sistema di avere più conoscenza, in particolare nelle componenti statistiche di analisi di rischio.

L’applicazione della metodologia APM sopra descritta ad asset critici, come un turbocompressore, mostra una riduzione dei costi manutentivi nonché una riduzione del rischio di guasto, valutato in modo quantitativo, e un aumento di affidabilità e disponibilità dei macchinari.

Stefano Terzi, Services Technology Leader, BHGE
Ilaria Parrella, Digital & Managed Services Manager, BHGE
Matteo Iannitelli, Lead Data Scientist, BHGE

Pubblicato il Settembre 13, 2019 - (11 views)
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