Le tecnologie abilitanti dell'Industria 4.0 trovano impiego anche nell'ambito della manutenzione industriale degli impianti oleodinamici (sostituzione dei componenti, revisione dei parametri macchina e così via).
L'IPdM, Intelligence Predictive Maintenance, è l'approccio alla manutenzione maggiormente in linea con l'evoluzione 4.0 del mercato: nasce dalla convergenza di IT e OT e dall’affermarsi del paradigma dell’Industrial IoT.
Nel 2019 il mercato 4.0 in Italia ha raggiunto un valori di 3,9 mld di €, con il 60% degli investimenti delle aziende destinati in progetti di Industrial IoT e il 16% in Industrial Analytics. Alla luce di questi dati è evidente che i processi di manutenzione si dovranno inserire ed integrare nel modo più efficace e costruttivo anche nel settore dell’oleodinamica.
Nell'articolo "Oil Condition Monitoring: prendersi cura dell'olio idraulico" troverai le risorse utili per un corretto monitoraggio dell'impianto oleodinamico. In questo intervento di Massimiliano Altomare, Product Manager divisione Filter System di HYDAC S.p.A, esperto di sistemi per la manutenzione dell’impianto oleodinamico, vedremo in quali termini sia oggi possibile parlare di manutenzione 4.0 e i suoi vantaggi nelle applicazioni.
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Il mondo industriale sta vivendo una fase di rapida trasformazione, nella quale i processi organizzativi che le aziende hanno affrontato negli ultimi anni convergono verso la massima business continuity, la riduzione dei tempi di non produzione, l'automazione dei processi e la sostenibilità.
L'idea che ogni risorsa, ogni funzione, ogni fase del processo produttivo abbiano un proprio valore, e quindi debbano essere orientate al massimo risultato per aumentare il valore complessivo del prodotto, è il filo conduttore per giungere all'ottimizzazione dei sistemi. In questo nuovo panorama una manutenzione razionalizzata ed efficientata, assume un ruolo fondamentale nel rendere la supply chain flessibile ed efficiente. L'impiantistica idraulica non è estranea a questo principio: l'evidenza scientifica ha determinato infatti che il 70-80% dei guasti agli impianti è determinato dalla contaminazione del fluido idraulico.
Il perfetto funzionamento del circuito idraulico è fondamentale per mantenere l'operatività del sistema macchina e questo è garantito dalla conservazione del fluido in condizioni ottimali. La contaminazione comporta il danneggiamento dei componenti (corrosione, cavitazione, usura e guasti a pompe e cilindri) e addirittura il deterioramento dell'olio stesso (riduzione della viscosità, morchie, perdita della capacità lubrificante e precoce invecchiamento).
Il corretto approccio alla manutenzione oleodinamica, quindi, alla scelta delle modalità e delle tempistiche di intervento rappresenta un vantaggio economico anche per le aziende del settore.
Ad oggi è possibile individuare tre tipologie di intervento manutentivo: a guasto, manutenzione preventiva e predittiva. Analizziamole nel dettaglio:
Poter intervenire on-condition, grazie alla massiccia sensorizzazione dei sistemi promossa dall'oleodinamica 4.0, significa abbattere sprechi e possibili inefficienze della macchina e rende possibile un passo ulteriore, ovvero l'Intelligence Predictive Maintenance.
È possibile parlare di manutenzione 4.0, in primo luogo per la possibilità di creare macchinari e processi smart, predittivi e interconnessi, e in secondo luogo perché la disponibilità di dati generati dai processi di manutenzione e, quindi, la possibilità di gestirli e sfruttarli in ottica strategica, permette di ottimizzare i tempi e le attività di manutenzione.
Nel caso specifico dell'Intelligence Predictive Maintenance, l'intervento avviene attraverso la programmazione di logiche che consentono al sistema di manutenzione di prendere decisioni semplici in modo autonomo: in caso di un'anomalia di servizio, il macchinario non emetterà semplicemente un segnale di allarme, ma procederà in maniera autonoma alla correzione dell'errore e alla rimodulazione del proprio comportamento per far fronte al malfunzionamento.
Tutto ciò garantisce un doppio risultato: il primo è il mantenimento della continuità produttiva in attesa della programmazione dell'intervento con maggiore calma e attenzione ai tempi e alle risorse, mentre il secondo riguarda la messa in sicurezza del sistema per evitare che una banale anomalia possa generare problemi maggiori all'impianto.
Alla base dell'IPdM è la sensorizzazione a cui viene affiancata un'intelligenza locale che non può che essere customizzata per una determinata macchina o impianto, poiché è importante ricordare che ogni processo e ogni azienda hanno dinamiche proprie e talvolta diverse da quelle delle altre aziende. Si tratta quindi di un approccio molto evoluto alla manutenzione che impiega la componentistica abilitante dell'oleodinamica 4.0 per adeguare impianti e macchine al mega trend della quarta rivoluzione industriale.
In conclusione, nell’industria oleodinamica, applicare le migliori forme di manutenzione diventa essenziale per il raggiungimento di un processo produttivo affidabile, che in primo luogo riduce gli interventi di manutenzione. La manutenzione on condition applicata alle analisi dell’olio fornisce informazioni sullo “stato di salute” del macchinario, in modo da stimarne l’affidabilità ed intervenire su condizioni, piuttosto che a scadenza. È possibile ottenere queste informazioni dall’analisi di trend dei parametri (per esempio i metalli da usura, la presenza di particolato, i sottoprodotti della degradazione del lubrificante), oppure utilizzando soglie di attenzione prefissate.
Il condition monitoring così espresso, per l’analisi della condizione dell’olio usato, si traduce nell’ottimizzare i costi connessi con l’esercizio degli impianti, tra cui l’acquisto, l’immagazzinamento e lo smaltimento di un lubrificante probabilmente ancora in buone condizioni, nonché gli oneri per manodopera e mancata produzione relativi all’operazione stessa di cambio olio. A ciò, si aggiunge il vantaggio di ottenere indicazioni sullo stato di salute del macchinario, con conseguente risparmio in termini di prevenzione dei fermi impianti imprevisti.
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In collaborazione con Digital Dictionary
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