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INCHIESTA 28 rmo ottobre 2022 e malfunzionamenti, mentre la terza strategia prevede l’inter- vento a guasto avvenuto” chiarisce Altomare di Hydac. Fatta questa premessa, precisa l’esperto che il condition monitoring ha come obiettivo una manutenzione ponderata sull’effet- tivo stato di macchine e impianti e per questo viene utiliz- zato nelle strategie di manutenzione predittiva o proattiva. In questo senso, sono determinanti la raccolta e l’interpreta- zione delle informazioni sullo stato di macchine, impianti e dei loro componenti: “I Fluid Data forniscono parametri quali la classe di contaminazione del fluido, il contenuto di acqua, la temperatura; i Machine Data, invece, mettono a disposizione tutte le informazioni inerenti al ciclo di lavoro dell’impianto, quali pressione, portata e non da ultimo il consumo energe- tico. Avremo quindi l’informazione sullo stato dell’impianto, e a ogni variazione scaturirà un intervento di correzione. Per tale ragione, nel condition monitoring la raccolta dati assume un ruolo fondamentale” spiega ancora Altomare. Nell’indu- stria digitalizzata, quindi, l’impiego di sensoristica ‘smart’ è da intendersi come l’integrazione di una parte di ‘sensing’ per l’acquisizione dei dati con una di ‘processing’ per l’ela- borazione degli stessi: questo permette di automatizzare i processi di condition monitoring e di aprire le porte alla ma- nutenzione 4.0. A questo riguardo si collega Surace di Mayr evidenziando che, se una linea di produzione viaggia con tutti i parametri di funzionamento nel range ottimale, è possibile avere una misura indiretta della qualità dei prodotti uscenti, e aggiunge: “Più sono complete e sofisticate le informazioni raccolte, meglio si riuscirà a gestire il ciclo produttivo a be- neficio dell’efficienza e innalzando i livelli qualitativi. I tempi di fermo macchina verranno ottimizzati e si limiteranno agli interventi manutentivi pianificati, perché le parti soggette a usura ci informeranno per tempo della necessità di sostituirle, senza l’affanno di intervenire immediatamente”. Generare informazioni preziose. Sull’importanza dell’a- nalisi dei dati torna Addati di SKF, che ne evidenzia il ruolo chiave per ricavare informazioni circa l’affidabilità di un mac- chinario e la possibilità di evitare guasti improvvisi. “Non solo, anche in prospettiva, l’analisi preventiva dei dati ha una fun- zione strategica, perché consente di confrontare i comporta- menti di macchine o impianti simili, di elaborare modelli di comportamento rilevanti dal punto di vista dell’affidabilità e, alla luce di questi, di affinare tecniche e algoritmi più mirati” commenta Addati. È evidente, dunque, come in uno scenario industriale sempre più digitalizzato, i dati siano l’asset più pre- zioso, sia nel caso in cui questi vengono processati on-premise, sia quando sono inviati e gestiti completamente nel cloud. Riguardo a questo ultimo punto, aggiunge poi l’esperto di SKF: “Entrambe le opzioni consentono di fare una buona ma- nutenzione predittiva, ma la gestione nel cloud permette di proiettarsi già adesso verso il futuro dei servizi della stessa ma- nutenzione predittiva che, nel nostro caso, sono erogati dagli SKF Reliability Engineers, presso i nostri Remote Diagnostic Centers e coadiuvati da algoritmi tradizionali e basati sull’in- telligenza artificiale”. In entrambi i casi, SKF ritiene di essere in grado di integrare dati e informazioni che risiedono nelle proprie tecnologie con i software di Cmms, gli historian, i MES, o semplicemente con i sistemi PLC/DCS in uso presso il cliente. Precisa ancora Addati: “Nonostante l’accessibilità di tecnolo- gie possa invitarci a sensorizzare su larga scala, raramente ha senso monitorare tutte le macchine: si rischia di essere inon- dati da dati da cui è difficile trarre informazioni utilizzabili”. Dunque, meglio studiare preliminarmente una strategia di im- plementazione del condition monitoring mirata, basata sulle reali criticità dell’impianto, e processare esclusivamente le va- riabili rilevanti per poter prendere decisioni di manutenzione. Aggiunge, inoltre, Buzzi di Gefran: “Il condition monitoring svolge sicuramente un ruolo di supporto per tutte le opera- zioni di manutenzione predittiva e prolungamento della du- rata di vita di componenti e macchinari, grazie alla possibilità di correlare i dati al fine di ottenere un quadro più completo e dettagliato circa lo stato di efficienza”. Questo consente, evi- dentemente, di procedere con le azioni correttive necessarie, volte a migliorare la produttività e anticipare o intercettare tempestivamente situazioni di anomalia, evitando spiacevoli fermi macchina e le perdite che ne derivano. Nell’industria manifatturiera digitalizzata, le informazioni acquisite da di- Se l’applicazione è particolarmente rumorosa, o dipendente dal processo produttivo, oppure lavora in condizioni ‘estreme’, SKF propone il sistema multicanale IMx8/16. Per le macchine utensili le soluzioni Marposs possono fornire alcuni elementi di monitoraggio e manutenzione senza dover aggiungere sensoristica.