Predictive Maintenance

Previsione anticipata di fermi macchina e arresti di impianti

Spesso le macchine e gli impianti di produzione moderni hanno una durata di 20 anni o più. In tale lasso di tempo, normalmente operano per 24 ore al giorno e per sette giorni alla settimana. Ogni interruzione non programmata per lavori di manutenzione o riparazione costa denaro e riduce il rendimento dell’impianto o della macchina.

Esempio di Predictive Maintenance per una macchina da stampa (analisi delle oscillazioni).

  1. Con la Preventive Maintenance – manutenzione effettuata a determinati intervalli di tempo, definiti in base al carico della macchina – è già possibile ridurre il rischio di una interruzione della produzione dovuta a usura o a rottura dei componenti.
  2. Un passo avanti viene ora compiuto dalla “manutenzione previsionale”, vale a dire la Predictive Maintenance. La Predictive Maintenance consiste nel rilevare continuamente le grandezze più significative a bordo della macchina o sull’impianto, quali le oscillazioni o le temperature, e nel trattarle opportunamente tramite algoritmi adeguati. Ad esempio, la presenza di picchi in un diagramma spettrale possono segnalare la presenza di vibrazioni, che suggeriscono la presenza di usura dei cuscinetti.
    L’impiego della Predictive Maintenance definisce quindi in modo ottimale i momenti in cui effettuare la manutenzione, garantendo il numero minimo di interruzioni della produzione e uno sfruttamento ottimale delle capacità produttive disponibili.
  3. Un ulteriore passo avanti viene compiuto dalla manutenzione predittiva basata sui modelli, vale a dire Model-Based Predictive Maintenance. Con l’uso di un adeguato modello di osservazione, questa consente di dedurre dai valori misurati quale sia lo stato di grandezze non acquisite tramite la misurazione di variabili sensibili. Il vantaggio di questo metodo, oltre al risparmio di sensori e dei loro cablaggi, è la possibilità di acquisire grandezze difficilmente misurabili o non misurabili direttamente.

L’impiego di MATLAB per lo sviluppo di funzioni per la Predictive Maintenance garantisce all’utente la possibilità di rilevare e valutare dati acquisiti dalla macchina (ad. es. a partire da un server OPC Toolbox™). In questo modo l’utente ha accesso a una vasta gamma di funzionalità pronte all’uso (ad. es. per l’analisi delle frequenze) pur mantenendo la piena flessibilità nell’implementazione dei propri algoritmi.

I modelli sviluppati in Simulink supportano l’utente nella creazione ed esecuzione della sua soluzione per la Model-Based Predictive Maintenance.

La generazione di codice tramite MATLAB Coder™, Embedded Coder® (C/C++) e Simulink PLC Coder™ (IEC61131-3 Structured Text) trasforma gli algoritmi sviluppati per la Predictive Maintenance in codice eseguibile per i controller di tipo embedded e per i controllori logici programmabili (PLC).

Smart Industry Overview

Come utilizzare MATLAB e Simulink nella progettazione di sistemi per la smart industry.