Dettaglio Caso d'Uso

Briciole di pane

Dettaglio Caso d'Uso

Aggregatore Risorse

Manutenzione predittiva, un approccio proattivo e automatizzato

Un vantaggio che deriva dall’analisi dei dati è la conoscenza real time dello stato di salute degli impianti produttivi. Questa permette di gestire attivamente i fermi macchina ed evitare interventi di manutenzione non necessari.

Nella rete di ARTES 4.0, c’è chi ne fa oggetto di studio per rispondere alla domanda crescente di applicazioni in questo campo.

 Tecnologie Abilitanti:

Big Data & Analytics

Tecnologia abilitante: Big data & Analytics/Manutenzione predittiva e training;

Settore industriale: Manifatturiero;

Cliente target: PMI manifatturiere.

Problema affrontato: Aumento della Overall Equipment Efficiency, riduzione e programmazione manutenzioni.

Soluzione tecnica proposta: Tecnica brevettata di monitoraggio di sistemi industriali, per l’integrazione di dispositivi sensoristici e di attuazione, piattaforme digitali per il monitoraggio delle prestazioni, diagnostica e manutenzione predittiva, efficientamento energetico. Metodo di Manutenzione Predittiva per macchinari e sistemi meccatronici complessi azionati da motori elettrici. Ha un effetto collaterale enorme: permette di incrementare l’accuratezza nelle lavorazioni e ripetibilità delle azioni per elevati standard qualitativi.

I macchinari possono essere i più vari: nastri trasportatori, macchine pallettizzatrici, ventole di raffreddamento, pompe elettromeccaniche, robot o più in generale sistemi meccatronici destinati all’ambiente industriale sono il target finale di utilizzazione di questo metodo, al fine di assicurarne un continuo funzionamento sicuro.

La tecnica implica monitoraggi low-cost e non invasivi, mirati all’acquisizione di dati e segnali derivanti dai macchinari che nella maggior parte dei casi sono già resi disponibili dalla sensoristica integrata negli azionamenti.

Va fatta solo la taratura ad hoc dei parametri e degli indici per il continuo monitoraggio dello stato di salute del macchinario, al fine di personalizzare l’analisi per individuare i guasti più frequenti.

L’analisi è basata sullo studio dei dati acquisiti dagli azionamenti, sui quali vengono identificate variazioni di segnale riconducibili a problemi legati all’organo di trasmissione meccanica o problemi alla circuiteria elettrica, tramite tecniche di analisi evolute.

Unicità della soluzione: Sistemi di manutenzione predittiva brevettati, piattaforme di monitoraggio digitali plug and play dotati di algoritmi AI.

Risultati in termini numerici: “Asymptotic 0-failure”, aumento dell’efficienza fino al 30%.

 

Keywords: Manutenzione predittiva, Robotica collaborativa, Cyber Physical System, Algoritmi di ottimizzazione, Piattaforma digitale, Interazione uomo-macchina; Efficientamento energetico sistemi produttivi, OEE.

Fonte: Università Politecnica delle Marche (UNIVPM)

 

Per maggiori informazioni sull'autore del caso d'uso:  www.artes4.it/Contattaci