La manutenzione predittiva, come affermano le stesse parole, è un processo caratterizzato da capacità predittiva sulle condizioni delle macchine e sui guasti che, con molta probabilità, si stanno per verificare. In altre parole essa prevede una condizione problematica di un componente della macchina, in modo da essere sostituito subito prima che si verifichi l'errore. Essa riduce drasticamente la probabilità dei guasti. Differisce di molto dalla manutenzione preventiva, che non richiede un monitoraggio in tempo reale. Essa utilizza massicciamente gli algoritmi di apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale ed è utilizzata per una vasta gamma di dispositivi e macchine industriali. Secondo un rapporto sulla manutenzione predittiva, il relativo mercato globale dovrebbe aumentare a 6,4 miliardi di dollari entro il 2022 e a oltre 7 miliardi e mezzo entro il 2023, come evidenziato dal grafico di cui in figura 1. Sembra che tale crescita sia guidata dalla progressiva esigenza di ridurre i costi operativi e i tempi morti delle attività, nonché della sicurezza intrinseca degli impianti e del personale.

La manutenzione predittiva

Si tratta di una strategia di manutenzione che tenta di prevedere la data o il periodo presunto nella quale un'apparecchiatura o una macchina potrebbe guastarsi. Essa utilizza strumenti e tecniche di monitoraggio delle condizioni del sistema per tenere traccia delle prestazioni delle apparecchiature durante il normale funzionamento, al fine di rilevare possibili difetti e risolverli prima che si verifichino i guasti. In questo modo la struttura può intervenire tempestivamente e i lavori di manutenzione possono essere eseguiti immediatamente prima del guasto. Le previsioni si basano sulle condizioni fisiche delle apparecchiature e i dati sono raccolti attraverso vari sensori. Grazie alla manutenzione predittiva, l'azienda può raggiungere diversi obbiettivi:

• si riducono i costi operativi ottimizzando e riducendo il tempo per i lavori di manutenzione. Questi ultimi vengono effettuati solo quando è necessario e immediatamente prima del guasto, evitando che lo stesso faccia lievitare i danni e le avarie sulle apparecchiature;
• diminuiscono i guasti imprevisti e migliora l'affidabilità dei macchinari;
• si massimizzano le ore di produzione;
• aumenta la sicurezza dell'intero sistema e sia le macchine che il personale operativo lavorano con rischi minori.

Questa tipologia di manutenzione è costituita da sensori che valutano le condizioni di qualsiasi organo costituente il sistema da valutare. Utilizza apparecchiature di monitoraggio delle condizioni per valutare le prestazioni di una risorsa. In tempo reale vengono osservati un grande numero di grandezze e di valori come, ad esempio, l'entità delle vibrazioni, le temperature, le velocità dei dispositivi, le risposte acustiche, la quantità dell'olio, l'immagine degli apparecchi, le resistenze d’isolamento, le correnti assorbite, le correnti parassite, le forze applicate e molte altre ancora. Riunendo tutti i dati raccolti e confrontandoli con modelli matematici e formule predittive, il sistema è in grado di predire, con una buona precisione, la data della possibile avaria, consentendo l'identificazione dei dispositivi più a rischio. Un elemento chiave in questo processo è l'Internet of Things (IoT). L'IoT consente ai dispositivi di connettersi, elaborare, condividere, analizzare e prendere decisioni immediate.

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Creazione dei modelli matematici

La manutenzione predittiva non potrebbe esistere senza il monitoraggio delle condizioni. La creazione di sistemi idonei alla previsione presuppone l'esistenza di un archivio storico, da cui poter attingere informazioni finalizzate alle predizioni. I produttori pongono sotto stress le componentistiche meccaniche ed eseguono varie letture informative a intervalli regolari, fino a quando il componente stesso non si guasta. Per esempio, l'elaborazione dei dati su un dispositivo meccanico sottoposto a continue e controllate vibrazioni fornisce un tempo di vita chiaro e utile su cui poter effettuare, successivamente, fruttuose previsioni (vedi figura 2). Il grafico mostra una curva tipica delle condizioni di un dispositivo che deve essere sostituito quando le condizioni raggiungono un certo valore.

Affinché l'implementazione della manutenzione predittiva sia funzionale occorre, quindi, raccogliere dati storici e dati in tempo reale da varie fonti. Per garantire che i dati siano pertinenti e della massima qualità, i consulenti dovrebbero collaborare strettamente con gli esperti del sistema, che hanno una profonda conoscenza dei dati e possono aiutare meglio a raccoglierli e analizzarli in modo intelligente. Dopo aver raccolto dati pertinenti sulle prestazioni delle risorse, un sistema automatizzato basato su algoritmi potrà intraprendere un'analisi avanzata, al fine di trasformarli in informazioni, proiezioni e piani attuabili. In questa maniera il sistema sarà in grado di prevedere il momento in cui è probabile che si verifichi il prossimo guasto.

Il primo passo è la raccolta dei dati

La rilevazione delle grandezze fisiche ed elettriche costituisce la prima tappa obbligatoria nel processo di manutenzione predittiva degli impianti. La raccolta delle informazioni deve essere, ovviamente, affidata a strumentazione estremamente affidabile e precisa. Non è concessa alcuna percentuale di errore e le aziende devono investire senza indugi nella predisposizione di un impianto a norma, sicuro e professionale. Un dispositivo molto indicato e di fascia alta, distribuito da Conrad, è rappresentato dal Data logger multifunzione Fluke Calibration 2638A/20 240 (vedi figura 3). Esso misura con estrema precisione tensione, corrente, temperatura e resistenza. Si tratta di un sistema di acquisizione dati di misurazione indipendente con un eccellente rapporto qualità/prezzo. Effettua la registrazione dei dati con misurazione su 20 diversi canali. Contiene una scheda a relè (2638A-relè) e un modulo ingresso 2638A-100. Alcune delle sue caratteristiche sono realmente impressionanti:

Un altro dispositivo industriale importantissimo è rappresentato dal misuratore di vibrazioni. Si tratta di un particolare sistema a sensore che può rilevare, misurare e memorizzare le vibrazioni. Un modello estremamente professionale è rappresentato dal Fluke 805 FC/805 ES, visibile in figura 4. E’ caratterizzato da:

Benché piccolo, leggero e compatto, le sue funzionalità sono estremamente professionali, decretandone un prodotto di fascia molto alta per misurazioni di alta qualità. Con questo strumento, i risultati confusi delle prove di vibrazione appartengono al passato. Adesso esso offre misurazioni affidabili per decisioni importanti sulla manutenzione dei macchinari e delle attrezzature. Permette di eseguire misurazioni in luoghi affollati o difficili da raggiungere, dietro le protezioni di una macchina, pareti o in luoghi fuori portata dove è difficile applicare una sufficiente pressione manuale sul misuratore di vibrazioni. La qualità dei dati è costante sia in alta che in bassa frequenza. Fornisce una scala di errori in quattro scaglioni per valutare l'urgenza di problemi generali legati alle vibrazioni e alle condizioni dei cuscinetti. I dati possono essere esportati via USB. I segnali luminosi colorati (verde e rosso), assieme ai commenti sul display, indicano quanta pressione occorre esercitare per eseguire una misurazione. E’ dotato di una memoria integrata in grado di archiviare fino a 3.500 misure. Inoltre l’ampio display ad alta risoluzione consente una facile navigazione e una agevole visualizzazione dei dati e delle misure. E’ compatibile con iPhone 4s e versioni successive, con iOS 8 e versioni successive, iPad e Galaxy S4, Nexus 5, HTC One con Android 4.4.x e versioni successive.

Conclusioni

La manutenzione industriale oggi è un settore in crescente sviluppo, anche se vista con un po’ di apprensione. A ogni modo, sia per motivi economici che di sicurezza, le imprese devono cercare il modo migliore per affrontare i guasti e, soprattutto, scongiurare blocchi imprevisti dell’attività che costituirebbe una grave perdita per tutti i settori. Utilizzando i sistemi giusti, i sensori adeguati e ottimi modelli matematici di previsione, affiancati dall’intelligenza artificiale, le aziende vedranno sempre più raramente le proprie macchie bloccarsi, con una produzione più redditizia e una sicurezza ancor maggiore per tutti.