Autore: Gian Luca Panizzari.

Evoluzione del concetto di manutenzione

I primi passi in ottica di manutenzione evoluta vengono mossi in Giappone tra gli anni 50 e anni 70 presso la Toyota Motor Corporation con l’introduzione dei neonati concetti di TPM (Total Productive Maintenance), scopri qui il webinar dedicato al pilastro della manutenzione. Da quel momento in poi il modello giapponese è portatore di una rivoluzionaria concezione del sistema produttivo, in forte antitesi con il modello “taylorista”.

Storicamente percepita come «scienza della conservazione», la manutenzione è cresciuta passando da semplice riparazione del componente, a Manutenzione programmata, preventiva, fino ad arrivare alla manutenzione predittiva; si è evoluta passando dalla registrazione dei suoi interventi in appunti cartacei a software sempre più evoluti, potenti e flessibili.

Potremo quindi riassumere le strategie manutentive in tre macro categorie:

  • Manutenzione reattiva o Manutenzione a guasto
  • Manutenzione su base tempo (TBM)
  • Manutenzione predittiva o Manutenzione su condizione (CBM)

 

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Le strategie manutentive


Per capire quali delle strategie manutentive è più efficacie possiamo classificarle secondo i principali fattori di misurazione della manutenzione:

  • Gestione della manutenzione: organizzare le attività di una squadra di manutenzione in un sistema di “gestione a guasto” è molto complicato, perché i guasti si possono verificare improvvisamente, sovrapporsi, oppure non manifestarsi per diverso tempo.
  • Costo della manutenzione e gestione dei ricambi: non è prevedibile, ma sicuramente molto alto se non adotto tecniche di manutenzione alternative a quella a guasto. Risulta alto il costo anche per quanto rigaurda la TBM, perché il componente viene sostituito preventivamente, quando sta ancora funzionando. Il minor costo si realizza quando idealmente vengono intercettati i segnali di imminente rottura, un attimo prima che la rottura si verifichi effettivamente.
  • Rischio di fermata e identificazione del guasto: più ci spostiamo verso una manutenzione di tipo “Preventiva/Predittiva” più abbiamo possibilità di eliminare la fermata accidentale, inoltre in caso di guasto l’analisi dello stesso risulterà più semplice in quanto le variabili da analizzare saranno minime.
  • Costo di implementazione: l’investimento iniziale è sicuramente più elevato impiegando strategie di manutenzione evolute, ad esempio nel caso della TBM sarà necessario implementare un’organizzazione precisa e strutturata, mentre nel caso di manutenzione predittiva (CBM) sarà necessario dotarsi di strumenti di diagnostica come sensori e software e dunque ad un largo impiego di tecnologia.
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Confronto tra strategie manutentive


Implementazione della manutenzione predittiva – CBM

La manutenzione su base tempo, prevede la ne­cessità di fermare le macchine per procedere, per esempio, anche ad un’analisi vibrazionale svolta da tecnici di manutenzione.

I vantaggi della manutenzione predittiva consistono nella riduzione dei fermi macchina imprevisti, nell’ottimizzazione del tempo manutentivo e più in generale nella diminu­zione dei guasti, consentendo una riduzione dei costi a tutto vantaggio dell’efficienza dell’impianto.

La CBM permette infatti di andare a sostituire il componente in mac­china appena prima del guasto. Ciò, a parità di affidabilità, consente di minimizzare il costo della manutenzione preventiva, sfruttando tutta la vita utile del componente. Tale metodo infatti elimina anche il principale difetto della manutenzione su base tempo: la sostituzione preventiva, o comunque la fermata per ispezione, di un componente anche quando questo si trovi ancora in buone condizioni.

Per far questo però è necessario il cablaggio di sensoristica aggiuntiva specifica sulla macchina, l’installazione di centraline e software che leggano e commutino i segnali.

La trasmissione del segnale è condizione necessaria ma non sufficiente. E’ fondamentale disporre della base dati di “valori limite” o “range di lavoro” del componente monitorato. Nel caso di componenti e ambienti di lavoro standard, questi valori possono essere già presenti in diversi software e quindi essere utilizzati fin da subito. Un esempio su tutti può essere quello del monitoraggio delle vibrazioni per verificare disequilibri e cuscinetti su motori elettrici montati su aspiratori. In questo caso stiamo parlando probabilmente di componentistica standard (singolo albero, velocità fissa, modalità di lavoro stabile) e le uniche variabili da tracciare saranno le vibrazioni strutturali, che potranno essere confrontate con un database standard di valori limite e le conseguenti vibrazioni extra da usura.

Nel caso invece di elementi più complessi, come macchine utensili, oltre a poter avere componenti a disegno (quindi non presenti nei database standard) si possono avere velocità variabili e modalità di lavoro variabili, quindi oltre alle classiche vibrazioni strutturali vanno aggiunte le vibrazioni di processo (che possono essere molteplici e dipendere per esempio dalla velocità di rotazione del mandrino, dall’utensile utilizzato, dal materiale lavorato, ecc…) e le conseguenti vibrazioni extra da usura.

In questo ultimo caso saranno necessarie diverse misurazioni preventive di lavoro per poter creare un database personalizzato di “valori limite” da confrontare durante i normali cicli di lavoro.

 

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I vantaggi della manutenzione su condizione

In molti processi produttivi il controllo delle vibrazioni dei motori delle macchine può mettere in luce un possibile guasto in arrivo.

Piccole vibrazioni iniziali anomale, causate da minuscoli disassamenti, si amplificano sempre di più fino a mettere sotto sforzo il motore e guastarlo.

Esse non sono percepite in mezzo al rumore dell’impianto, almeno nei primi tempi, ma possono essere rilevate da sensori. Insegnare al computer a riconoscere questo tipo di anomalie permette di prevedere con largo anticipo la rottura.

In sintesi possiamo affermare che, per l’implementazione di una CBM con monitoraggio in real time dei dati di manutenzione, sono necessari i seguenti step (qui puoi trovare un case study di Industry 4.0):

  1. Acquisizione dati: per prima cosa è necessario acquisire dal macchinario dei dati oggettivi che permettano di definirne lo stato di funzionamento. 
    1. Corretta selezione dei sensori e della loro installazione
    2. Memorizzazione dei dati (con capacità di gestione dei Big Data)
  2. Pre-elaborazione dati: al processo di acquisizione dei dati segue poi la loro “ripulitura” ed elaborazione per renderli pronti ad essere interpretati da un modello matematico.
    1. Integrazione o fusione dati
    2. Estrazione, analisi e riduzione delle variabili
    3. Costruzione di un data base di “valori limite”
  3. Costruzione del modello matematico. Tali modelli sono in generale algoritmi che un computer sfrutta per predire la venuta di un guasto nel futuro in base al confronto strutturato tra variabili misurate e valori limite stabiliti. Ovviamente la manipolazione dei dati, nella fase di sviluppo del modello, non può essere lasciata al caso e l’interpretazione dei risultati in base al contesto richiede sempre l’intervento umano per il continuo affinamento del modello matematico stesso. 

Al termine del percorso così descritto, si avrà un processo automatico nel quale i dati provenienti dalla macchina saranno raccolti, elaborati e interpretati da un modello che dirà se la macchina necessita di fermi per manutenzione. Verranno inoltre fornite indicazioni riguardo il tipo di manutenzione che è necessario svolgere: indicando quale componente si sta comportando in modo anomalo ed è prossimo alla rottura.

Quale può essere quindi la miglior strategia di manutenzione da adottare in azienda?

Sicuramente non ci può essere una sola. Sarebbe impensabile convogliare tutti i componenti e impianti su una manutenzione di tipo predittivo. La scelta più saggia è quella di analizzare i componenti ed elementi dell’impianto in ottica “costi-benifici” e su questa analisi prendere le decisioni.

  • La manutenzione reattiva può essere applicata su componenti elettrici:
    • Esempio domestico: la lampadina. Ne abbiamo sempre almeno una di scorta e la sostituiamo solo in caso di guasto
    • Esempio industriale: le schede elettroniche. Se il componente infatti è mantenuto in uno stato di lavoro adeguato (temperatura controllata e assenza di polvere e sporco) difficilmente posso prevedere il momento del guasto.
  • La manutenzione su base tempo può essere applicata su quei componenti di basso valore, il cui guasto può portare a danni gravi:
    • Esempio domestico: cinghia di trasmissione dell’automobile. Il costo della cinghia e del tenditore è irrilevante rispetto al costo dell’intero motore in caso di guasto.
    • Esempio industriale: la sostituzione dell’olio e dei filtri in centraline idrauliche di medie dimensioni spesso viene fatto su base tempo. Implementare un sistema di analisi in tempo reale ha senso solo in rari casi di oli molto costosi e utilizzati in grandi quantità
  • La manutenzione predittiva può essere applicata a componenti difficilmente ispezionabili, di alto valore ed elevato impatto su elementi connessi.
    • Esempio domestico: cinghia di trasmissione dell’automobile. Se le case automobilistiche potessero installare un sensore di tensionamento che monitora in tempo reale le vibrazioni della cinghia di distribuzione potrei cambiarla solo quando serve. Ma a livello di “costi-benefici” è una scelta accettabile? Probabilmente no.
    • Esempio industriale: motori elettrici. L’installazione di sensori di vibrazione su motori elettrici particolarmente critici può prevedere l’usura o la perdita di prestazioni.
    • Esempio industriale: il controllo di una misura sul 100% dei pezzi, mi indica il momento esatto in cui devo sostituire l’utensile perché usurato.

Una volta definita la strategia manutentiva più adeguata alla vostra realtà aziendale, per implementarla sarà necessario seguire un percorso lean strutturato. Per saperne di più iscriviti alla newsletter.

 

 

Gianluca Panizzari

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