Manutenzione predittiva – manutenzione anticipata per la massima disponibilità degli impianti

Nell'industria moderna, massimizzare la disponibilità degli impianti è un fattore competitivo decisivo. La manutenzione predittiva (PdM), ovvero la manutenzione anticipata, consente alle aziende di individuare precocemente i potenziali guasti e prevenirli in modo mirato. Grazie all'uso di sensoristica, connessione IIoT e analisi avanzata dei dati, le attività di manutenzione possono essere pianificate in modo efficiente e i fermi non programmati ridotti al minimo.

Cos'è la manutenzione predittiva?

La manutenzione predittiva è una strategia di manutenzione basata sulla raccolta e analisi continua dei dati di stato tramite sensoristica (Condition Monitoring) e sull'uso di tecnologie moderne come l'Industrial Internet of Things (IIoT), il cloud computing e le tecniche di machine learning. Su questa base, le potenziali anomalie possono essere rilevate precocemente e le misure di manutenzione pianificate in modo proattivo.

Sensoristica e connessione IIoT: monitoraggio in tempo reale delle condizioni delle macchine

La base per la manutenzione predittiva è la raccolta di dati operativi rilevanti tramite sensori. Le grandezze di misura tipiche sono:

• Vibrazioni: Le deviazioni nella vibrazione possono indicare squilibri meccanici o problemi ai cuscinetti.
• Temperatura: Il surriscaldamento può indicare problemi di lubrificazione o sovraccarico.
• Qualità dell'olio: Contaminazioni o variazioni di viscosità nell'olio lubrificante possono indicare usura o perdite.
• Pressione e flusso: Le deviazioni possono indicare ostruzioni o perdite nel sistema.

Questi sensori sono collegati tramite l'Industrial Internet of Things (IIoT) a sistemi centrali che permettono il monitoraggio e l'analisi in tempo reale. La connettività consente di raccogliere, elaborare e utilizzare i dati in modo efficiente per la pianificazione della manutenzione.

Analisi dei dati e modelli IA: previsione di usura e guasti

I dati raccolti dai sensori vengono analizzati tramite analisi avanzata dei dati e Intelligenza Artificiale (IA). Vengono utilizzati diversi metodi:

• Apprendimento automatico: Gli algoritmi riconoscono schemi e anomalie nei dati che possono indicare guasti imminenti.
• Deep Learning: Reti neurali complesse analizzano grandi quantità di dati e possono fare previsioni precise sullo stato delle macchine.
• Modelli statistici: Procedure come l'analisi di regressione aiutano a comprendere la relazione tra diversi parametri operativi e l'usura.

Attraverso queste analisi, le aziende possono non solo monitorare lo stato attuale dei loro impianti, ma anche fare previsioni precise sui futuri bisogni di manutenzione.

Esempi pratici: monitoraggio dell'olio e rilevamento delle vibrazioni

Monitoraggio dell'olio

Nei sistemi idraulici, la qualità dell'olio è fondamentale per la funzionalità. I sensori misurano parametri come viscosità, temperatura e contaminazioni. Le variazioni di questi valori possono indicare precocemente problemi come perdite o usura.

Rilevamento delle vibrazioni

Nelle macchine rotanti come motori o pompe, le vibrazioni possono indicare squilibri o difetti nei cuscinetti. Attraverso il monitoraggio continuo delle vibrazioni, è possibile rilevare anomalie precocemente e intervenire prima che si verifichi un guasto.

Implementazione su macchine esistenti: consigli per l'aggiornamento

L'implementazione della Predictive Maintenance non è possibile solo con nuovi impianti. Anche le macchine esistenti possono essere aggiornate:

• Utilizzo di sensori retrofit: I sensori wireless possono essere installati senza grandi sforzi sulle macchine esistenti.
• Integrazione con sistemi esistenti: Attraverso l'uso di interfacce e protocolli aperti, nuovi sensori possono essere integrati nei sistemi di controllo esistenti.
• Formazione del personale: Il personale dovrebbe essere formato nell'uso delle nuove tecnologie per poter sfruttare appieno i vantaggi.

Conclusione

La Predictive Maintenance offre alle aziende la possibilità di pianificare le attività di manutenzione in modo più efficiente e di minimizzare i fermi non programmati. Attraverso l'uso di sensori, connessione IIoT e analisi avanzata dei dati, è possibile rilevare e prevenire tempestivamente potenziali guasti. Soprattutto in tempi di crescenti requisiti per la disponibilità degli impianti, la manutenzione predittiva è un fattore chiave di successo.

Se avete bisogno di supporto nell'implementazione della Predictive Maintenance nella vostra azienda o avete ulteriori domande, siamo a vostra disposizione.