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esseremisurati direttamente da senso-
ri, od ottenuti dall’operatore attraverso
opportune interface uomo-macchina,
eventualmente supportate da proce-
dure guidate. In questa fase, occorre
prestare attenzione a due aspetti fon-
damentali: i dati devono essere rac-
colti con ‘abbondanza’ e continuità,
e trasferiti verso un server (o cloud)
centrale da un’opportuna infrastruttu-
ra informatica, per essere disponibili
alla successiva elaborazione; i sensori
devono essere scelti con cura, in ter-
mini di tipologia e prestazioni, avendo
chiaro a priori a che cosa servirà la
grandezza che si andrà a monitorare.
Oggi il mercato si inserisce in questo
filone con un’offerta di componenti
pre-sensorizzati osistemi per ladiagno-
stica estremamente sofisticati, facili
da installare (plug-and-play) e a prezzi
interessanti: si pensi ad esempio ai
cuscinetti dotati di sensori in grado
di rilevare temperatura, spostamento
radialedell’alberoe/oaccelerazioni (per
esempio i VarioSense di FAG), oppure
alla svariata gamma di accelerometri
chepossonoessermontati inmandrini,
organi rotanti o componenti strutturali,
per analisi vibrometriche on-line (Mar-
poss, Montronix ecc.). È opportuno
sottolineare come molte informazioni
sono spesso già disponibili a livello
di controllo numerico, senza dover
aggiungere nuovi sensori: velocità e
posizioni di assi e motori, correnti,
assorbimenti di potenza ecc. Si tratta
solo di ricordarsene e utilizzarle.
Conversione dei dati in informazioni
Dai dati raccolti attraverso i sensori
occorre estrarre informazioni utili. Nel
corso degli anni sono stati sviluppati
diversi strumenti e metodologie pen-
sati soprattutto per la prognostica ed
applicazioni di health management
[3]. Attraverso il calcolo di indici di
integrità, vita utile residua, indicatori
di degrado, questo secondo livello
dei CPS consentirà alla macchina di
identificare il proprio stato, consen-
tendo la successiva implementazione
di strategie adattative, per esempio
adottando logiche di manutenzione
predittiva. Spesso questi strumenti
sono integrati in software multi-pur-
pose, che di volta in volta vengono cu-
stomizzati su applicazioni specifiche
(per esempio, il software Omnitrend
della Pruftechnik).
Il livello cyber coincide con il sistema
nel suo complesso, inteso come siste-
ma di produzione costituito da diversi
agenti (le macchine), che collaborano
per portare a termine la missione pro-
duttiva. Si tratta forse del concetto
più nuovo ed originale introdotto da
Industria4.0. Aquesto livello, si devono
utilizzare algoritmi di data analytics per
estrarre tutte quelle informazioni ag-
giuntivecheemergonodall’interazione
e confronto dei vari CPS tra loro. Tali
informazioni possono riguardare: un
confrontodi performance tramacchine
e/o componenti diversi, un confronto
tra i dati attuali e serie storiche me-
morizzate in un server, un monitorag-
gio del bilanciamento del consumo
energetico a livello di impianto, una
correlazione poco intuitiva tra lo stato
di degrado di un componente ed il
comportamento di un altro.
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progettare
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OTTOBRE
2017
Esempio di cuscinetto sensorizzato.
Il concetto di manutenzione predittiva.