Definizione degli intervalli d'ispezione per sale montate ferroviarie

Un modo semplice per ridurre le fermate senza intaccare il livello di sicurezza del servizio

  • Maggio 31, 2016
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  • Definizione degli intervalli d'ispezione per sale montate ferroviarie
    Definizione degli intervalli d'ispezione per sale montate ferroviarie

I costi di manutenzione sono da sempre la voce di spesa su cui si va ad agire nella speranza di ridurre i costi (Total Life Cycle Cost). Spesso, però, un taglio indiscriminato porta solo a un'apparente riduzione dei costi. Focalizzando l'attenzione sulle sale ferroviarie, ovvero l'insieme di assile (o assale) ruote e componenti quali dischi freno, cuscinetti, riduttori etc., si nota come i requisiti per la loro ispezione e manutenzione, negli ultimi anni, sono stati via via sempre più stringenti, in quanto elemento "safety critical" per eccellenza dell'intero treno. Ciò ha determinato un conseguente aumento del costo di tali operazioni a carico dei gestori e delle officine.

 

Con questo articolo, Lucchini RS propone un' interessante possibilità per tutti i gestori o i costruttori che mirino ad un'oculata riduzione dei costi di monitoraggio e manutenzione senza diminuire la sicurezza del servizio per le sale montate ferroviarie. Le fermate dei veicoli per tali operazioni sono tra le più onerose; prevedono, infatti, costo di mancato servizio, rimozione dal carrello della sala montata, smontaggio cuscinetti/TBU e/o ruote e dischi freno, sverniciatura ed ispezione, PND classica, assemblaggio, riverniciatura, et cetera.

 

C'è quindi un modo semplice per ridurre queste fermate di manutenzione ed ispezione senza intaccare il livello di sicurezza del servizio? La risposta è sì e consiste in una corretta definizione degli intervalli di ispezione sulla base delle effettive esigenze di controllo.

 

Per riuscire a trovare l'intervallo d'ispezione ottimale, Lucchini RS, in collaborazione con il Politecnico di Milano, ha sviluppato il software STARCRACK, che permette il calcolo della probabilità di rilevare un difetto prima che diventi critico (prima della rottura). Il software calcola il miglior intervallo atto a garantire una "accettabile" probabilità di rottura (failure probability) ad esempio 1/107, quindi una sala montata su un circolante di 10 milioni (la probabilità di essere colpiti da un fulmine è di 1/3.000). Questo approccio, derivato dall'esperienza in campo aeronautico, propone un calcolo iterativo che dipende da tre fattori principali.

1.Le caratteristiche del materiale

Per avere una corretta simulazione della propagazione del difetto all'interno del materiale, bisogna conoscere in dettaglio le proprietà legate alla meccaniche della frattura. Lucchini RS ed il Politecnico di Milano, negli ultimi 15 anni, hanno definito e stanno continuando ad affinare (aumentando il database di prove) questi parametri per i principali acciai utilizzati, EA4T, EA1N, 30NiCrMoV12. Il database, in continua espansione, non è costituito solo da risultati di prove in scala ridotta, ma, per simulare esattamente le condizioni reali di propagazione, si sono testati assili di dimensioni reali. Tali assili sono stati incisi (innesco a rottura di dimensioni controllate eseguito per elettroerosione) e sottoposti a carichi di fatica flessionale, grazie all'utilizzo di speciali banchi prova.

2.Il metodo di controllo

La tipologia di controllo che si vuole utilizzare durante le ispezioni influisce molto su:

  • costo delle fermate del mezzo (la verifica può essere eseguita direttamente sotto al treno o si deve smontare la sala dal carrello?, si può eseguire il controllo con la vernice ancora applicata oppure deve essere rimossa?, e così via);
  • entità degli investimenti necessari (qualifica del personale, attrezzatura e strumentazione, mantenimento);
  • probabilità di rilevare un difetto durante il controllo.

La probabilità di rilevare un difetto durante le ispezioni varia in funzione di molti parametri, normalmente si può esprimere questa legge in funzione della profondità del difetto (indice della criticità dello stesso). Si possono generare quindi una serie di curve POD che definiscono la legge di probabilità di rilevazione, in funzione della profondità del difetto, fissando le seguenti variabili:

  • procedura di controllo
  • strumentazione utilizzata
  • operatore che esegue il controllo (applicabile solo se il controllo è manuale)
  • condizioni di controllo

Tali curve si determinano per via statistica con una serie di campioni con difetti orientati di diverse dimensioni. Più la curva è affidabile e più rispecchia le condizioni reali di controllo (ad esempio utilizzando difetti reali per la sua definizione), più la stima dell'intervallo d'ispezione sarà precisa.

 

I controlli con strumentazione automatica o semi-automatica garantiscono che il contributo di errore dovuto al fattore umano sia praticamente ridotto a zero (non alterando la definizione della curva POD e generalizzandola per tutti gli operatori): il software della strumentazione confronta con parametri oggettivi quanto rilevato mentre il controllo manuale è soggetto ad interpretazione, alla stanchezza ed alla disattenzione dell'operatore.

 

Altro vantaggio che la strumentazione automatica o semi-automatica fornisce è la possibilità di registrare facilmente l'esito o il controllo stesso, permettendo così di creare uno storico dei risultati e delle problematiche rilevate per la singola sala, garantendo un monitoraggio più completo ed esaustivo.

 

Nella tabella riportata illustriamo alcuni metodi di controllo, le loro peculiarità e le condizioni necessarie alla loro esecuzione per cercare di definire l'entità delle fermate e degli investimenti. $ e T sono indicazioni generiche di costo e tempo, per poter confrontare le varie tipologie.

 

 

 

Continua a leggere l'articolo di Marco Chiudinelli  e Steven Cervello, di Lucchini RS Spa, sul numero di Maggio 2016 di Manutenzione T&M

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