Sensoristica nella manutenzione

Tecnologia al servizio delle più evolute organizzazioni industriali

  • Ottobre 5, 2014
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  • Figura 1 - Evoluzione Manutenzione (fonte Interlem SMT S.r.l.)
    Figura 1 - Evoluzione Manutenzione (fonte Interlem SMT S.r.l.)
  • Figura 2 - Numero medio di sensori rispetto agli obiettivi di efficienza e alle politiche e strategie manutentive manutenzione (fonte Interlem SMT S.r.l.)
    Figura 2 - Numero medio di sensori rispetto agli obiettivi di efficienza e alle politiche e strategie manutentive manutenzione (fonte Interlem SMT S.r.l.)
  • Figura 3 - Portale diagnostico PLINIO (fonte www.rfi.it)
    Figura 3 - Portale diagnostico PLINIO (fonte www.rfi.it)

 

I sistemi di produzione negli ultimi decenni sono diventati sempre più sofisticati e complessi anche in virtù del progresso tecnologico che, nel caso dei sensori, ha permesso un controllo/monitoraggio continuo dei parametri caratteristici di processo dei sistemi con il fine di perseguire sempre più il miglioramento dell'affidabilità, della disponibilità e della sicurezza, sia nel funzionamento a regime che in quello di emergenza, di macchine, linee di produzione, o più in generale di sistemi industriali. L'evoluzione tecnologica ha pertanto rappresentato una rivoluzione che ha influenzato in modo significativo il modo di agire (decisione e azione) del management. In particolare, la possibilità di avere a disposizione anche dati oggettivi ha permesso una più facile implementazione di strategie manutentive innovative volte al miglioramento della fidatezza e dell'efficienza degli asset nell'intero ciclo di vita.

 

Tali strategie sono e sono state possibili grazie e solo nel caso in cui ci sia la disponibilità di informazioni e dati, attendibili e precisi, tracciabili in ogni istante, relativi agli asset/sistemi. Informazioni e dati che nella maggior parte dei casi possono essere ottenuti mediante l'impiego della sensoristica di cui si fornisce una suddivisione di massima:

  • Sensori di processo: installati lungo le linee produttive, a bordo macchina o in punti caratteristici del processo, destinati al monitoraggio della variabili di processo quali pressione, temperatura, portata, livello, conducibilità, torbidità etc.
  • Sensori di manutenzione: destinati al controllo delle variabili di processo ed in alcuni casi anche l'intervento correttivo (o di regolazione) a distanza.

Inoltre, va sottolineato come il mercato attuale offra oggi soluzioni in grado di coprire interamente tutte le domande pervenute dai differenti settori produttivi, da quello dell'aviazione, all'industriale, all'alimentare, etc. In particolare, si tende sempre più a sviluppare sensori miniaturizzati ed efficienti capaci di fornire informazioni utili e in tempo reale sullo stato di una macchina, linea di produzione o più in generale di un impianto ed in grado di fornire prestazioni elevate nel rispetto dei consumi, degli ingombri, e della capacità flessibilità in termini di configurazione ed adattabilità ai diversi sistemi.

 

 

Altro aspetto che merita di essere evidenziato e che ha un rilievo importante quando si parla di sensori, dati, informazioni e manutenzione, è l'attuale disponibilità di sensori integrati nei dispositivi portatili e intelligenti; basti pensare agli accelerometri o i giroscopi che sono ormai parte integrante di dispositivi come Smartphones o controller per Consoles di gioco. Inoltre, problemi che fino a qualche tempo fa hanno caratterizzato lo sviluppo della sensoristica quali la quantificazione costo/beneficio, sono oggigiorno ormai superati. L'offerta di mercato ampia, il costo di implementazione sempre minore, l'installazione affidabile e non intrusiva, la riduzione dei costi del ciclo di vita, la facilità di utilizzo, sono tutti elementi che ne hanno facilitato il rapido sviluppo e l'incremento esponenziale di diffusione.

 

Contemporaneamente allo sviluppo e evoluzione dei sensori, sono state sviluppate tecnologie in grado di "far dialogare" i sensori e i dispositivi, tramite indirizzo IP e in modalità wireless, con i sistemi di data management e data mining. Queste soluzioni hanno permesso e permettono di prelevare da remoto in modo semplice ed efficace i dati, di interpretarli e convertirli in indicazioni semplici e puntuali, con il conseguente beneficio in termini di velocità di analisi, previsione e risposta a potenziali problemi. In questo campo inoltre si può accedere agevolmente a tecnologie di open source, liberamente customizzabili e quindi interfacciabili con qualsiasi tipo di sensore, strumento o sistema esistente rendendo esente da problemi l'implementazione su sistemi esistenti.

 

Quanto appena richiamato brevemente ha permesso e permetterà sempre più alle aziende di spingersi verso sistemi integrati che, attraverso l'impiego della sensoristica avanzata per acquisire parametri critici e mediante metodologie di analisi e trasmissione dati, consentirà di prevedere per mezzo di algoritmi l'identificazione precoce di eventuali guasti, malfunzionamenti e la visibilità di comportamenti anomali rispetto ai trend statistici. Nella sostanza, tali tecnologie consentono e consentiranno sempre più l'orientamento del management verso strategie di manutenzione predittiva con la possibilità di ottenere benefici sia dal punto di vista tecnico (affidabilità, disponibilità) che dal punto di vista economico con la riduzione di tutti i costi diretti e indiretti della manutenzione.

 

Possiamo parlare pertanto anche di "prognostica", e cioè della possibilità di prevedere i guasti sulla base del monitoraggio/osservazione di variazioni di parametri di processo con l'obiettivo di predire un guasto incipiente prima che questo si verifichi e provochi un fermo del sistema in esame, con conseguenze molto spesso disastrose sul ciclo produttivo. Tali conseguenze si ripercuotono negativamente sull'affidabilità, riducendo la disponibilità e generando problemi di sicurezza del sistema stesso e molto più importante sugli essere umani. Le informazioni ricavate dalla variazione dei parametri permettono di definire le modalità ottimali per l'intervento manutentivo.

 

 

Un esempio applicativo di quanto descritto finora è rappresentato dai treni diagnostici di Rete Ferroviaria Italiana quali l'ETR500 Y1 (specializzato in controlli alle interazioni ruota-rotaia, pantografo-catenaria e nella certificazione delle linee per l'operatività), Archimede (dedicato alle linee convenzionali per testarne armamento, energia, segnalamento, telecomunicazioni e dinamica di marcia) e Dia.Man.Te. (acronimo di Diagnostica e Manutenzione Tecnologica), che certifica lo stato dell'infrastruttura ferroviaria ai fini della sicurezza e della programmazione di piani di manutenzione, costantemente aggiornati in base ai dati forniti dal treno diagnostico.

 

Sono definiti "treno misure", perché misurano scientificamente le condizioni dei vari componenti della rete, oppure "treno diagnostico" perché sono in grado di elaborare la diagnosi puntuale dello stato di salute dell'infrastruttura.

 

Il treno Dia.man.te. per esempio è in grado di controllare, istante per istante, oltre 200 parametri relativi atra: armamento, energia; segnalamento, telecomunicazioni e dinamica di marcia dei treni. Il treno Archimede invece è in grado di effettuare una serie completa di misure integrate, rilevando 119 parametri diversi, con l'obiettivo di fornire tutte le informazioni sullo stato dell'infrastruttura ferroviaria, con una velocità di esercizio di 200 km/h. L'architettura di bordo di Archimede si compone di 57 calcolatori che consentono la trasmissione di 30 Gbit al secondo, 24 laser, 43 sensori ottici/telecamere, 47 accelerometri, decine di sensori di forza, velocità, posizione e temperatura e anche una piattaforma inerziale mutuata dalla ricerca in campo avionico.

 

I diversi report sia quelli elaborati a bordo sia quelli post-processati a terra vengono immessi nel sistema In.Rete 2000, il sistema informatico di RFI che governa l'intero ciclo della manutenzione dell'infrastruttura ferroviaria rendendoli disponibili per i responsabili compartimentali della pianificazione della manutenzione.

 

Le misure rilevate e il sistema di elaborazione dati cambiano radicalmente il modo di programmare ed effettuare gli interventi di manutenzione dell'infrastruttura. La stretta correlazione fra rilevamento diretto e intervento permette il passaggio dalla manutenzione ciclica alla manutenzione "on condition". Ancora più importante è che il treno diagnostico permette la "diagnostica predittiva", attraverso dei modelli matematici che interpretano i dati misurati e simulano la relazione causa/effetto corrispondente al verificarsi di un guasto. Questo tipo di diagnostica, detta l'intervento di manutenzione prima che il guasto si verifichi e indica esattamente il tipo di lavorazione necessaria determinando notevoli vantaggi in termini di regolarità della circolazione e di disponibilità dell'infrastruttura.

 

 

 

Giuseppe Venditti, Consultant, Interlem SMT S.r.l.

Massimo Concetti, Safety and Maintenance Expert, Interlem SMT S.r.l.

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