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Manutenzione Predittiva: una duplice opportunità per chi progetta macchinari industriali e per chi li utilizza.

E se fosse possibile prevedere con esattezza quando un macchinario andrà in failure?

Si potrebbero programmare gli interventi di manutenzione in modo da minimizzarli o eliminarli del tutto.

Non si tratta di fantascienza, ma di traguardi tecnologici che sono già stati raggiunti, grazie alla digitalizzazione.

La raccolta di dati operativi e l’analisi dei processi di un macchinario, unitamente all’utilizzo di strumenti di simulazione predittiva, permettono già di individuare quando si rivelerà necessaria una manutenzione per evitare dannose failure; vediamo insieme come, in questo articolo.

Il perché dell’interesse attorno alla predictive maintenance

Nel mondo della Produzione ogni secondo perso conta – e costa. La pianificazione del processo e dei volumi di produzione sono fondamentali per l’azienda che vuole rispettare il livello di qualità e di costo richiesti per il prodotto.  Anche elementi come un cambio del materiale o degli accessori dei macchinari, se non attentamente organizzati e controllati, incidono pesantemente sui ritmi della produzione.

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Infine, ma non per importanza, rimangono da computare i guasti, le usure, e gli interventi di manutenzione con i conseguenti gravosi “down-time” della produzione, che viene arrestata mentre si interviene per rimettere in sesto il macchinario.

Semplice intuire, a questo punto, il perché di tanto interesse attorno alla predictive maintenance, ossia la possibilità di prevedere analiticamente la necessità di un intervento di manutenzione, il ricambio di un pezzo o di un meccanismo.

Una duplice opportunità per produttori di macchinari e per gli operatori

La manutenzione predittiva genera vantaggi sia per il produttore del macchinario che per il suo acquirente finale.

Il produttore della macchina ha infatti la possibilità di offrire un servizio in più al proprio cliente, distinguendosi su un mercato sempre più competitivo, e di risparmiare sui costi di supporto tecnico per i guasti; l’azienda che acquista la macchina diventerà più efficiente nella produzione, limiterà i fermi macchina ed eliminerà gli intoppi della manutenzione protocollare, che si rivelerà non sempre effettivamente necessaria.

Manutenzione Predittiva: come funziona?

La manutenzione predittiva sfrutta in parallelo:

– i dati e i parametri acquisiti dall’hardware di controllo e dei sistemi di diagnostica installati sul macchinario;

– l’utilizzo di avanzati software di simulazione ingegneristica predittiva, come Simcenter Amesim della Siemens Industry Software, per creare un gemello digitale del macchinario.

Il gemello digitale del macchinario viene popolato con i dati acquisiti dal campo, parametrizzato in modo da rappresentare con esattezza le fisiche della macchina reale.

 

 

 

 

 

 

 

 

Si impone quindi al gemello digitale della macchina di simulare in maniera accelerata N cicli di lavoro della macchina reale verificando predittivamente e virtualmente il suo comportamento dinamico complessivo e a livello dei sotto-impianti, nel periodo di tempo impostato. I sensori virtuali del gemello digitale permettono di rilevare indirettamente inefficienze, guasti e rotture, segnalandoli in una timeline rappresentativa del futuro della macchina reale.

L’ottimizzazione in tempo reale

Altro concetto molto vicino alla predictive maintenance è quello del “In-Operation Optimization”, ossia la correzione in tempo reale dell’operatività della macchina.

L’in-operation Optimization impiega nuovamente un gemello digitale della macchina, che sottoposto alle stesse condizioni di lavoro della macchina reale, ne esegue le medesime manovre ed operazioni.

Nel caso di uno scostamento inatteso di un parametro monitorato sulla macchina reale rispetto a quanto proiettato dal gemello digitale, sarà possibile eseguire analisi dettagliate sul gemello per indagare sulle cause dell’alert. Una volta individuata la causa della variazione, sarà possibile simulare sul gemello delle soluzioni tecniche che risolvano il problema, e poi intervenire in tempo reale sul controllo macchina creando un settaggio differente (ottimizzazione in closed loop o “in-operation optimization”, che eviti il malfunzionamento.

L’ottimizzazione in tempo reale della macchina permetterà di ottenere volumi di produzione ed efficienza maggiore, o di evitare l’imminente failure di un impianto adattando e ottimizzando il controllo del macchinario, in tempo reale e senza mai interromperne l’operatività.

Contattaci per avere maggiori informazioni su come Simcenter Amesim può supportarti nell’offrire un servizio di Predictive Maintenance ai tuoi clienti.