Manutenzione predittiva intelligente per apparecchiature di produzione
La tecnologia esistente ha dei limiti nella realizzazione di strategie di manutenzione predittiva, in particolare i sistemi di monitoraggio delle condizioni di presse o macchine formatrici. Le soluzioni tecnologiche industriali robuste e flessibili dotate di funzioni intelligenti di autocontrollo sono necessarie per permettere alle aziende e agli operatori di pianificare in modo più efficace quando le attività di manutenzione sono necessarie o quando i componenti devono essere sostituiti. Ciò comporta tempi di inattività, costi e consumi energetici ridotti. Il progetto IMAIN (“A novel decision support system for intelligent maintenance”), finanziato dall’UE, sta sviluppando una soluzione di manutenzione predittiva di monitoraggio basato su cloud avanzata e per le macchine formatrici. Il sistema integrerà dispositivi informatici incorporati, metodi di intelligenza artificiale e un cloud eMaintenance per la raccolta di dati con nuove pratiche di affidabilità e di manutenzione. I lavori sono iniziati con un’analisi delle apparecchiature di produzione e dei componenti chiave del sistema complessivo, seguita dalla creazione di un piano di monitoraggio delle condizioni e dell’energia. I modelli di simulazione sono stati sviluppati per i sensori virtuali. Si prevede che questi sensori innovativi forniranno un approccio completamente olistico e innovativo per la manutenzione predittiva. Sosterranno i sensori attualmente installati nelle macchine formatrici, fornendo un metodo preciso e ottimale per monitorare virtualmente sollecitazioni e tensione. I partner del progetto hanno definito l’architettura hardware e software del sistema incorporato di monitoraggio delle condizioni e dell’energia (ECEM). Hanno inoltre consegnato i prototipi e scelto i parametri di valutazione delle condizioni e dell’energia per entrambi i componenti. L’ECEM autosufficiente sarà parte del sistema di manutenzione predittiva previsto. Il team sta sviluppando l’infrastruttura IT necessaria e l’interfaccia inclusa in ECEM. Ciò sosterrà anche il sistema IMAIN. Il lavoro è in corso anche su una soluzione cloud per la condivisione e la conservazione dei dati monitorati, come le sollecitazioni meccaniche, le temperature di orientamento, le vibrazioni dei cuscinetti, i parametri dell’olio, l’aria e i consumi energetici, nonché i parametri tecnologici come l’inclinazione del gambo e le forze formatrici. Nel cloud eMaintenance questi dati saranno valutati a lungo termine in termini di tendenze nonché sulla durata utile residua (RUL). Uno dei principali vantaggi di un approccio cloud è la possibilità di imparare da macchinari situati in modo diverso per una migliore stima RUL. L’architettura complessiva del sistema è stata sviluppata e sono stati specificati hardware e software. IMAIN fine porterà ad un aumento della durata del sistema delle apparecchiature di produzione, minori costi di manutenzione e a una maggiore affidabilità dell’intero processo di funzionamento, produzione e manutenzione.
Parole chiave
Apparecchiature di produzione, manutenzione predittiva, presse, macchine formatrici, manutenzione intelligente, Industria 4.0
