Categorie: Automated Guided Vehicles Automotive Predictive Maintenance

Nel settore Automotive la manutenzione predittiva attuata attraverso l’implementazione di soluzioni di automazione utili a monitorare la condizione degli impianti produttivi ha, tra le sue prime finalità, il risparmio energetico.

Con il sopraggiungere di Industria 4.0 e l’affermarsi dei paradigmi della Smart Manufacturing, anche gli stabilimenti deputati alla produzione Automotive hanno visto l’affermarsi di sistemi di monitoraggio applicati ai singoli macchinari di linea. Parliamo, infatti, di un ambito in cui componenti di varie dimensioni seguono, anche su AGV (Automated Guided Vehicle), un percorso che si snoda tra bilancelle, tavole, rulliere ed elevatrici, portali e robot antropomorfi su slitte.

Da qui l’esigenza di realizzare l’attento monitoraggio dello stato degli impianti e dei loro componenti con l’obiettivo di migliorare l’efficienza produttiva, contenendo i costi. Il tutto attraverso oggetti connessi in grado di comunicare non solo dati di processo ma, sempre di più, informazioni di qualità (quali temperatura, vibrazione, pressione, stato di esercizio) da inviare al sistema di elaborazione centrale del sito per realizzare un monitoraggio utile a ottimizzare la produzione e a ridurre al minimo costosi fermo macchina non pianificati. 

Qui l’aiuto giunge puntuale da sensori intelligenti, gateway e software di visualizzazione e di analisi dei dati per tenere sotto attento controllo i punti critici maggiormente soggetti a usura meccanica, per esempio sulla linea di lastratura, per prevenire guasti e conseguenti arresti della linea.


La nascita della Smart Factory

Dall’installazione di oggetti “intelligenti” all’invio di alert in caso di eventi avversi, fino alla gestione dei dati in cloud, nuove soluzioni di manutenzione predittiva abilitate dal monitoraggio in tempo reale dei parametri di funzionamento di impianti o grandi asset lasciano intravedere l’affermarsi di una Smart Factory, ossia di un’azienda intelligente.

Al suo interno, al momento, le applicazioni sono per lo più legate al controllo dell’avanzamento della produzione, alla gestione della manutenzione e al supporto agli operatori nello svolgimento delle attività sulla linea. Ma nell’ambito dell’IIoT (Industrial Internet of Things), le prospettive prevedono un’ulteriore accelerazione del mercato, da noi in Italia ulteriormente favorito dalla proroga degli incentivi legati al super ammortamento e all’iper ammortamento previsti dal Piano Nazionale Industria 4.0 ancora per tutto il 2018.

In tal senso, se la sensoristica è stata la protagonista dell’evoluzione tecnologica del 2017, la progressiva miniaturizzazione dei dispositivi, la riduzione dei consumi energetici e dei relativi costi e la diffusione dei sensori in diversi contesti stanno avvicinando sempre di più il mondo fisico al mondo digitale. A oggi, infatti, qualsiasi dispositivo smart abbinato agli impianti delle più importanti aziende del settore automobilistico è dotato di un set di sensori attraverso il quale diventa possibile incrementare l’affidabilità dell’intero sistema riducendo i costi di manutenzione.

Anche la prevenzione dei guasti in un impianto Automotive passa dal Condition Monitoring, ossia il monitoraggio delle condizioni, che consente di misurare (anche da remoto) il livello di vibrazione di impianti, utilities, macchine di produzione e macchine utensili, compresa l’analisi elettrica (sia statica che dinamica) dei motori a elevata criticità.
Inoltre, tramite tecniche di termografia industriale è possibile misurare il surriscaldamento di una macchina o di un componente individuandone, attraverso un’apposita termocamera, eventuali alterazioni di temperatura al fine di evitare il surriscaldamento di un circuito o di un quadro elettrico.

Sia che si tratti di analisi videoscopiche di riduttori, scambiatori di calore o dell’analisi di oli lubrificanti, l’obiettivo dei sistemi per attuare la manutenzione predittiva si conferma essere il miglioramento dell’Overall Equipment Effectiveness, ossia dell’efficacia totale di un impianto.

In quest’ottica, all’interno di Industria 4.0, la Predictive Maintenance abbinata agli opportuni supporti informatici consente di accedere alle informazioni per il buon funzionamento di ciascun impianto. Perché ciò si realizzi non basta, però, utilizzare i dati facendo leva su potenza di calcolo, connettività, open data e tecnologie IoT. Una volta raccolti i cosiddetti Big Data generati dalla mole di sensori intelligenti in uso, occorre ricavarne valore.

L’Asset Management in chiave predittiva consente di risparmiare sui costi, migliorare la redditività, offrire migliori livelli di servizio per la soddisfazione dei clienti, migliorare la sicurezza e le prestazioni ambientali e con esse l’aderenza alla responsabilità sociale di ciascuna azienda.

Con gli opportuni sistemi informatici, la manutenzione predittiva consente, infatti, di compiere scelte strategiche anche in termini di selezione dei ricambi, di tecnologie più appropriate, di piani di produzione più convenienti estendendo, di fatto, la vita dei beni e degli impianti stessi.

Infine, il nuovo approccio basato sull’Internet delle Cose permette di interagire da remoto con persone, macchine e sensori, ma anche di attivare e modificare parametri di misura generando aggiornamenti ai piani di manutenzione o delle ispezioni programmate.

In un ambiente particolarmente sfidante, come quello della filiera dell’Automotive, la manutenzione predittiva consente, dunque, di tenere sotto controllo i consumi energetici e (possibilmente) di ridurli.

 

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