In questo articolo vengono trattati i seguenti temi:
- grandi volumi di dati e relativo impatto sull'industria manifatturiera
- panoramica sulla manutenzione preventiva
- differenze principali tra manutenzione predittiva e preventiva
- consulenza alle fabbriche per l'integrazione di programmi di manutenzione predittiva nei loro processi
In questo articolo esamineremo a cosa si riferisce il termine manutenzione predittiva. I produttori di macchine e componenti e gli integratori di sistemi possono utilizzarlo come guida per comprendere meglio cosa si intende con questo concetto. Discuteremo le differenze tra manutenzione predittiva e manutenzione preventiva. Inoltre, i costruttori di macchine acquisiranno ulteriori informazioni su come fornire consigli ai proprietari di fabbriche per integrare nei processi attuali dei programmi di manutenzione predittiva economici e coordinati.
Grandi volumi di dati e relativo impatto sull'industria manifatturiera
La fabbrica moderna è costituita da sensori, attuatori, macchinari, PLC, HMI integrati, mezzi di trasmissione e sistemi SCADA, che creano e forniscono non solo i prodotti principali della fabbrica, ma anche una grande quantità di dati. Questi dati possono a loro volta essere utilizzati per ottimizzare i processi di fabbrica in vari modi.
Un'azienda manifatturiera può utilizzare crescenti quantità di dati, ad esempio, per ridurre il rischio di ritardi nella consegna dei prodotti ai clienti. Analizzando i dati dell'intero percorso della catena di fornitura compiuto dai veicoli di consegna (dotati di sensori e antenne), un produttore può identificare con precisione i punti di ritardi storici e in tempo reale. Di conseguenza, il produttore può prendere in considerazione l'utilizzo di un percorso alternativo che eviti questi punti in futuro o in tempo reale. In questo modo, non solo i clienti ricevono i loro prodotti in tempo, ma si ottiene anche l'ulteriore vantaggio di ridurre i consumi di carburante.
Questo è solo un esempio di come utilizzare i grandi volumi di dati in un ambiente di fabbrica intelligente e ottimizzare i processi standard dell'impianto. L'ottimizzazione dell'impianto in base ai dati sta diventando la norma in molti ambienti di produzione, dove numerosi proprietari di fabbriche integrano almeno una soluzione per i grandi volumi di dati nelle loro linee di produzione e di assemblaggio.
Panoramica sulla manutenzione preventiva
Il guasto di una sola macchina, che è parte integrante di una linea di assemblaggio per la produzione di massa, può comportare costosi tempi di fermo e altre spese, di cui i produttori di macchine, componenti e gli integratori di sistemi devono tenere conto. Ad esempio, nel caso di una tipica catena di montaggio di automobili, l'interruzione dell'attività della stazione di lavoro responsabile dell'installazione dei componenti del volante può comportare una significativa perdita di profitti, causata da un ritardo nella produzione delle automobili stesse.
Inoltre, anche se il macchinario di quella stazione di lavoro non è completamente guasto ma difettoso, è possibile che le vetture prodotte da quella catena di montaggio debbano venire richiamate quando sono già state completamente assemblate. Nel peggiore dei casi, queste vetture potrebbero essere acquistate prima del richiamo e costituire un pericolo per la sicurezza stradale.
In altre parole, la manutenzione e il monitoraggio dei macchinari sono essenziali per evitare tempi di fermo e costosi ritiri dei prodotti, nonché per prolungare la durata dei macchinari stessi. Pertanto, la manutenzione è una parte importante dei servizi che i costruttori di macchine, i produttori di componenti e gli integratori di sistemi devono considerare di offrire ai proprietari di fabbriche.
La manutenzione predittiva si basa su grandi volumi di dati. Consiste nella valutazione dei dati generati da una o più macchine. Prevede le possibilità di guasto della macchina prima che questo si verifichi effettivamente e può programmare la manutenzione prima del guasto stesso per risolvere i problemi. Tutto questo è possibile grazie all'analisi dei dati.
Nelle tecniche di manutenzione predittiva standard, un sensore o dei sensori della macchina raccolgono i dati relativi alle sue prestazioni. Questi sensori possono monitorare e raccogliere dati in tempo reale sulla temperatura, le condizioni, la pressione, le vibrazioni e la produzione della macchina specifica. I sensori inviano i dati relativi alla macchina ad un'unità di elaborazione, registrando eventuali scostamenti dai valori di riferimento prestabiliti o dai modelli di apprendimento della macchina. Questi valori di riferimento o modelli di apprendimento della macchina si basano sui valori osservati prima del verificarsi di un guasto alla macchina. Di conseguenza la manutenzione è programmata prima che si verifichi l'effettivo guasto della macchina, se si rilevano degli scostamenti. Se il proprietario della fabbrica non dispone di un dashboard basato su cloud, con KPI e avvisi di manutenzione predittiva, il costruttore della macchina potrebbe offrire un dashboard "white label" acquisito dal fornitore di tecnologia.
Altri tipi di tecniche di manutenzione predittiva analizzano i prodotti realizzati dalla macchina, confrontando i dati storici di qualità con quelli attuali, per verificare la presenza di difetti o variazioni di qualità nel tempo, e quindi trarre conclusioni sullo stato della macchina.
Differenze principali tra manutenzione predittiva e preventiva
La manutenzione preventiva consiste nel programmare la manutenzione dei macchinari ad intervalli regolari, al fine di ridurre le probabilità di guasti alle apparecchiature, nello stesso modo in cui il proprietario di un'automobile porta in officina la propria auto per la manutenzione in determinati periodi dell'anno.
La manutenzione predittiva comporta l'utilizzo di grandi volumi di dati, modelli di apprendimento della macchina e statistiche per prevedere le probabilità di guasto della macchina e pianificare la manutenzione di conseguenza. La manutenzione predittiva è considerata un approccio proattivo ai problemi. La manutenzione effettiva viene effettuata dal costruttore della macchina, dall'integratore di sistema o dal produttore dei componenti.
Il problema principale della manutenzione preventiva consiste nel determinare il programma corretto per sottoporre a manutenzione una macchina specifica. Questo si basa spesso sulle raccomandazioni del costruttore della macchina e non sulle prestazioni o sullo stato effettivo della macchina in fabbrica. Un altro problema è rappresentato dai tempo di fermo dovuti a una manutenzione che potrebbe non essere necessaria in quel momento. Si tratta di un approccio reattivo piuttosto che proattivo. È reattivo perché se una macchina inizia ad avere problemi di prestazioni, questi problemi saranno affrontati solo alla data di manutenzione programmata, piuttosto che in tempo reale, con conseguente usura della macchina, maggiori possibilità di guasto e di non conformità del prodotto.
Consulenza alle fabbriche per l'integrazione di programmi di manutenzione predittiva nei loro processi
Di seguito viene fornita una panoramica delle fasi di sviluppo e integrazione di un semplice programma di manutenzione predittiva o di manutenzione predittiva come programma di assistenza. I costruttori di macchine potrebbero offrire questo servizio ai proprietari di fabbriche per assisterli nell'implementazione di programmi di manutenzione predittiva:
- È consigliabile che la fabbrica inizi prima con un piccolo programma pilota evitando di implementare una soluzione di manutenzione predittiva per tutte le macchine contemporaneamente.
- Il costruttore della macchina deve innanzitutto acquistare il software o gli strumenti SaaS per l'aggregazione e l'analisi statistica dei dati. In questo processo il costruttore della macchina dovrebbe essere assistito da consulenti e un team di vendita.
- Ogni macchina del programma pilota dovrebbe essere dotata di uno o più sensori in grado di registrare i valori e gli indicatori relativi alla manutenzione. Di solito le apparecchiature moderne vengono fornite con questi sensori, ma per i macchinari meno recenti potrebbe essere necessario acquistarli e installarli.
- È necessario sviluppare modelli di apprendimento automatico che si baseranno sui dati ottenuti dai sensori. Questi modelli utilizzeranno algoritmi per il rilevamento di schemi di comportamento e la valutazione dei dati in tempo reale.
- I modelli generati dovranno essere integrati negli ERP e MES esistenti della fabbrica, sviluppando dei trigger in grado di segnalare al personale i problemi di prestazioni rilevati e la necessità di manutenzione. Il costruttore della macchina dovrebbe fornire un HMI con un dashboard in grado di avvertire il proprietario della fabbrica in merito alla manutenzione predittiva.
- Una volta che il personale riceve questi avvisi, potrà programmare la manutenzione adeguata alla macchina specifica.
Conclusione
La manutenzione predittiva è solo uno dei moderni processi di fabbrica che utilizza grandi volumi di dati per l'ottimizzazione dell'impianto. La manutenzione predittiva presenta diversi vantaggi e i proprietari di fabbriche dovrebbero investire in programmi di manutenzione predittiva per ridurre i tempi di fermo e aumentare l'efficienza complessiva dei macchinari.
