Come creare una fabbrica con autonomia avanzata, resiliente, in grado di mantenere intatta la capacità produttiva anche in presenza di imprevisti? È fondamentale disporre di sistemi e dispositivi che consentano il monitoraggio di tutti gli asset coinvolti nel processo produttivo. In altre parole, la “sine qua non” per la digitalizzazione aziendale è avere la capacità di convertire il mondo analogico in digitale. Interprete e leader mondiale di questa funzione è Analog Devices, la multinazionale americana attiva nel settore dei semiconduttori e dei circuiti integrati con una capitalizzazione di mercato di quasi 100 miliardi di dollari e un fatturato di 5,6 miliardi di dollari. "Ciò che serve oggi nel mondo industriale è una sorta di raffineria in grado di trasformare i dati grezzi della misura fisica - vibrazione, pressione, temperatura, umidità - nella sua forma digitale, binaria, da analizzare in tempo reale con la potenza di intelligenza artificiale".
Lo afferma Nicolas Layus, direttore della divisione Analog Devices responsabile della piattaforma di condition monitoring OtoSense, una tecnologia di interpretazione sensoriale nata all'interno dell'omonima startup acquisita da Analog Devices nel 2019, su cui oggi convergono anche le soluzioni di manutenzione predittiva dei motori. dei motori di prova spagnoli. OtoSense consente lo sviluppo di soluzioni di prossimità, "on edge", riducendo i fermi di produzione e i costi di riparazione e sostituzione di parti usurate o compromesse. Il segreto? Algoritmi di intelligenza artificiale basati sul rilevamento di suoni e vibrazioni. «Il trattamento avviene ai margini perché è necessario analizzare i dati in tempo reale. Molti dati, spesso centinaia di kilobyte al secondo. Un volume che non può essere spostato nel cloud. In breve, l'analisi in tempo reale è un'attività edge per eccellenza», afferma Layus.
L'obiettivo è monitorare lo stato della macchina, supervisionare i processi produttivi rilevando anomalie prima che diventino un problema. L'algoritmo di machine learning apprende ed evolve continuamente, giorno dopo giorno, settimana dopo settimana, controllando il funzionamento del singolo asset durante l'intero ciclo di vita. Con il passare delle ore, grazie all'interpretazione di qualsiasi fenomeno fisico, la sua intelligenza aumenta, permettendo di individuare anche la più piccola deviazione. «La tecnologia OtoSense è modulare, flessibile e può essere implementata in qualsiasi contesto produttivo, discreto o di processo», aggiunge Layus. L'osservazione della temperatura, delle vibrazioni e dei flussi magnetici consente la diagnostica sullo stato di salute di motori, pompe e impianti di condizionamento, con notifiche che consentono di conoscere il livello di gravità dell'anomalia riscontrata, consentendo agli operatori di decidere il programma di manutenzione ottimale. Nei primi casi di utilizzo della piattaforma - nei settori energetico, alimentare e farmaceutico - è stato possibile ridurre dell'80% i tempi di fermo non pianificati e l'85% degli interventi di manutenzione.
La convergenza OT-IT apre possibilità senza precedenti, offrendo una visione a 360 gradi dei dati che viaggiano in un ambiente industriale. Grazie a sensori avanzati, i dispositivi stanno diventando sempre più "comunicativi", creando potenziali flussi di dati che consentono una manutenzione predittiva. Tuttavia, in un ambiente composto da apparecchiature, sistemi, protocolli e sensori eterogenei, sorgono nuove sfide. Tutto deve essere interconnesso, garantendo una raccolta e un'interpretazione dei dati di qualità fruibili da tutte le tipologie di utenti, operatori di macchina, tecnici, ingegneri, responsabili della manutenzione e dei processi produttivi. “Ci sono molte soluzioni disponibili sul mercato, ma sono incomplete o inefficienti, afferma Layus. OtoSense offre un approccio modulare basato sulla tecnologia che può essere collegato a MES e altri sistemi aziendali, consentendo agli utenti finali di eseguire analisi avanzate utilizzando l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Significa poter fornire un'interpretazione contestualizzata dei dati in funzione di molteplici parametri come umidità, temperatura, provenienti da una molteplicità di sensori, in tempo reale, con frequenze di campionamento continue».
Per Analog Devices, l'obiettivo del monitoraggio delle condizioni non è solo garantire un funzionamento ininterrotto, ma anche ottenere un funzionamento continuo con la massima efficienza. Per raggiungere questo obiettivo è di fondamentale importanza la tecnologia Mems (Micro Electro-mechanical Systems) applicata ai sensori. Permette infatti lo sviluppo di nuove tipologie di sensori di piccole dimensioni, robusti e in grado di misurare con precisione vibrazioni e movimento. Gli accelerometri a banda larga ea basso rumore offrono quindi l'elevata precisione e accuratezza necessarie per identificare variazioni minime nell'impronta vibrazionale della macchina. In combinazione con il software di analisi dei dati dei sensori, questi dispositivi consentono agli operatori dei macchinari di individuare la fonte di un potenziale guasto molto prima che si verifichi e di applicare misure di manutenzione preventiva in modo tempestivo.
«L'interfaccia intuitiva associata alle soluzioni OtoSense consente a chiunque, qualunque sia il suo livello di esperienza, di etichettare i dati e creare modelli di riconoscimento degli eventi. Non è necessario assumere un data scientist o uno specialista dei segnali, spiega Layus. Il software è pensato per essere un alleato di tecnici e operatori, li aiuta a dirigere la loro attenzione e il loro impegno verso le macchine che più ne hanno bisogno. Offre un grande valore fin dal primo giorno dell'installazione creando automaticamente il modello predittivo più appropriato. Poche ore dopo l'inizio della raccolta dati segnala anomalie provenienti dalla macchina. Il software di manutenzione predittiva offre una gamma completa di soluzioni chiavi in mano. Ogni componente, dal rilevamento dei dati all'interpretazione dei dati, può essere utilizzato in modo indipendente, compreso il modulo di acquisizione dati, le funzionalità e le dashboard di visualizzazione».
OtoSense è quindi uno strumento di apprendimento automatico "pronto all'uso" che mappa automaticamente una selezione di suoni o vibrazioni. Le selezioni possono essere “tutti i dati raccolti finora” o riferirsi a un intervallo di tempo specifico. Una volta raccolti i dati, OtoSense seleziona alcune centinaia di punti dati che meglio rappresentano l'intera varietà di suoni o vibrazioni e quindi li mappa sullo schermo consentendo a tecnici e ingegneri di interpretare al meglio la condizione operativa e le eventuali criticità. Per impostazione predefinita, l'apprendimento automatico genera e applica un primo modello di rilevamento delle anomalie un'ora dopo l'inizio della raccolta dei dati, quindi lo perfeziona nel tempo. Una volta applicato, il modello calcola continuamente, in tempo reale, il punteggio anomalo dei suoni o delle vibrazioni raccolti. Quando i punteggi anomali raggiungono una soglia definita, vengono inviate notifiche o avvisi che indicano la deriva operativa. I modelli possono essere creati anche manualmente, con l'ausilio di tecnici o ingegneri, selezionando i dati che meglio si riferiscono al segnale normale dell'asset (ad esempio il ronzio costante del motore a diversi giri).
OtoSense viene utilizzato sempre più frequentemente anche a livello ispettivo per aumentare la qualità del prodotto. "Attualmente esistono molti diversi test di controllo della qualità e aggiungendo OtoSense a queste applicazioni, i dati di rilevamento possono aumentare l'accuratezza dei test attuali e identificare problemi che non sarebbero facilmente rilevabili con gli approcci tradizionali", afferma Pete Sopcik, marketing manager di OtoSense. . Ad esempio, i test di prova nella produzione di pompe e compressori sono applicazioni specifiche in cui OtoSense utilizza i dati di rilevamento del suono e delle vibrazioni per rilevare e prevedere problemi meccanici che indicano una qualità scadente e potenziali guasti sul campo. . "Per le applicazioni di controllo qualità, molte delle industrie manifatturiere discrete - in particolare automobilistico, elettronico ed elettrodomestici - stanno beneficiando del controllo qualità OtoSense, migliorando sia i test di qualità durante l'ispezione che il controllo di processo durante l'assemblaggio", aggiunge. Sopcik
Smart Motor Sensor è la soluzione hardware e software basata sulla piattaforma OtoSense che consente la manutenzione predittiva dei motori elettrici, fornendo un monitoraggio dettagliato delle caratteristiche legate allo stato di salute del motore. Gli interventi regolari necessari per un funzionamento affidabile dei motori elettrici industriali, come la sostituzione dei cuscinetti, possono essere pianificati piuttosto che essere eseguiti solo a seguito di un guasto. Ebbene, le funzionalità di OtoSense consentono agli operatori di prevedere e pianificare la manutenzione correttiva, riducendo al minimo le interruzioni nei processi produttivi, aumentando al contempo la disponibilità dei macchinari. "La nostra offerta tecnologica - afferma Layus - comprende funzionalità complete per acquisire la manutenzione predittiva: dal rilevamento fisico all'elaborazione del segnale fino all'analisi basata sul machine learning". Secondo il manager, fornendo una diagnostica automatizzata che include guasti sia elettrici che meccanici, insieme a un'interfaccia intuitiva e facile da usare, l'SMS consente agli utenti di implementare e scalare facilmente la soluzione, su tutta la linea. la linea di produzione e in diversi siti. “Oggi i clienti non devono più coinvolgere squadre di tecnici per il controllo periodico delle apparecchiature. Utilizzando l'SMS per monitorare le apparecchiature, i tecnici vengono infatti indirizzati allo specifico asset solo quando è necessario, dando la possibilità di inviare le squadre di pronto intervento direttamente sull'apparecchiatura da trattare”, spiega Sopcik.
Negli ambienti "alimentari", la piattaforma monitora l'insieme dei motori che guidano la produzione alimentare. Attrezzature come macchine centrifughe, pompe, miscelatori, refrigeratori, compressori sono particolarmente osservate e costantemente controllate. La soluzione invia avvisi non appena viene rilevata usura o potenziale guasto, evitando così possibili tempi di fermo. Le informazioni consentono di conoscere il livello di gravità e l'origine del guasto, consentendo di pianificare al meglio la manutenzione. Nei primi casi di utilizzo, i tempi di fermo non programmati sono stati ridotti dell'80% e gli interventi di manutenzione dell'85%, che vengono eseguiti solo quando necessario. Ad esempio, a causa di un difetto di progettazione, almeno una volta all'anno un componente fondamentale dell'attrezzatura, una potente centrifuga, si è guastato a causa di un problema associato alla lubrificazione dei cuscinetti. Ci sono volute tre settimane per risolvere il guasto e riattivare la centrifuga. Ora con il monitoraggio delle condizioni è possibile pianificare la manutenzione, riducendo drasticamente i tempi di fermo.
Nelle centrali elettriche, milioni di motori a bassa tensione funzionano senza controllo. Ciò può portare a numerose inefficienze e causare tempi di fermo imprevisti e interruzioni nella produzione di energia. In genere, il costo dei tempi di inattività è stimato in un intervallo compreso tra $ 30.000 e $ 50.000 all'ora. Con la soluzione OtoSense Smart Motor Sensor, è possibile ottenere una riduzione dei costi di manutenzione compresa tra il 5 e il 10% riducendo dell'80% il numero di tempi di fermo non pianificati. I problemi vengono risolti con il monitoraggio continuo dello stato di salute dei motori a induzione acquisendo dati in tempo reale da tutte le macchine coinvolte nel processo di generazione di energia, come ventole di raffreddamento per turbine a gas, pompe idrauliche e sistemi di raffreddamento. Le singole macchine vengono interrogate ogni 20 secondi per rilevare problemi elettrici e meccanici. In questo modo vengono eliminate tutte le misurazioni manuali delle vibrazioni, risparmiando ore di lavoro di manutenzione, evitando allo stesso tempo l'accesso degli operatori in luoghi pericolosi spesso posti ad altezze elevate.
I metodi di manutenzione tradizionali non consentono il monitoraggio continuo dello stato di salute delle macchine utilizzate nei processi farmaceutici che devono essere soggetti a normative molto rigide. Sistemi di trattamento aria, compressori, pompe e turbine per il condizionamento. Queste macchine funzionano continuamente 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e la loro attività può essere interrotta solo una o due volte all'anno per una revisione programmata, indipendentemente dal fatto che sia necessaria o meno. I tempi di fermo imprevisti sono costosi e possono compromettere la qualità del prodotto. In un caso specifico, i dispositivi Smart Motor Sensor sono stati posizionati sulle principali unità di condizionamento monitorando il motore asincrono trifase che aziona la turbina. In occasione di un black-out, con successivo spegnimento della turbina, si sono verificati problemi ai cuscinetti della stessa. Il monitoraggio ha consentito al team di manutenzione di valutare la gravità del problema e di intervenire nel momento più opportuno, riducendo le ore di fermo.
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