LA MANUTENZIONE PREDITTIVA NELL’INDUSTRIA 4.0: OBIETTIVI E METODOLOGIE - key-4

I vantaggi della manutenzione predittiva

A seconda del settore specifico, i costi di manutenzione possono rappresentare tra il 15% e il 60% del costo totale dei beni prodotti, risultando così cruciali.

Qualsiasi miglioramento destinato a raggiungere una maggiore efficienza dell’intero processo produttivo, è un miglioramento nel breve periodo e può incidere direttamente sulla redditività degli impianti. Da qui, nasce l’importanza della manutenzione predittiva.

La causa principale di inefficienza delle attività di manutenzione è dovuta alla scarsità di dati che le quantifichino: difatti, non vi sono dati relativi alle attività di riparazione svolte per le macchine, per le attrezzature e per i sistemi connessi all’impianto. A tal scopo,“l‘Industria 4.0” si sta adoperando attraverso l’adozione della manutenzione predittiva (PdM).

Figura 1 Tecnologie adottatedal paradigma Industry 4.0

Lo scopo di un sistema di manutenzione predittiva, è di prevedere, con largo anticipo, quando potrebbe verificarsi il guasto di un dispositivo per effettuarne una repentina e calibrata attività di manutenzione al fine di evitare il fermo produttivo. La previsione dei guasti, quindi, consente di pianificare le manutenzioni e, al tempo stesso, poterle ridurre e renderle più mirate, senza dover incorrere in costi gravosi associati ad una manutenzione straordinaria (Breakdown Maintenance).

Figura 2 Politiche di manutenzione

Dalla curva P-F (Potential failure – Functional failure) di Figura 3, è possibile osservare quanto la manutenzione predittiva influenzi l’intervallo di tempo plausibile che intercorre prima del “failure”, detto intervallo P-F.

Figura 3 La curva P-F

A seconda di come venga implementata l’analisi dei dati, i sistemidi manutenzione predittiva possono essereclassificatinelle seguenticategorie:

  • sistema basato su modelli qualitativi: lo stato del sistema viene determinato in base al rispetto delle normative vigenti;
  • sistema basato su modelli statistici e di Machine Learning: lo stato del sistema viene descritto da un modello matematico basato su dati storici.

Manutenzione predittiva: gli obiettivi

Gli obiettivi della manutenzione predittiva applicata agli impianti industriali sono i seguenti:

  • monitorare le condizioni delle attività e identificare le anomalie;
  • diagnosticare le anomalie (anomalydetection);
  • fornire una stima della vita utile residua (RemainingUsefulLife – RUL)odel time to failure (TTF).

Come si può ben intuire, al fine implementare la manutenzione predittiva è necessario elaborare e integrare in specifici dataset le serie di dati raccolti da sensori che descrivono l’asset fisico.

In definitiva, il reperimento dei dati e l’implementazione dei modelli matematici che li elaborano, costituiscono due grandi sfide da affrontare nel paradigma dell’Industry 4.0: il loro superamento permette all’azienda di perseguire i migliori processi decisionali.

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