Manutenzione predittiva con drives intelligenti

Nel passaggio all'attuale millennio, abbiamo assistito a un profondo cambiamento nella tecnologia, che ha portato a un modo completamente nuovo di lavorare, in modo digitale. Questa è la quarta rivoluzione industriale.
La prima rivoluzione industriale, avvenuta nel corso del XVIII e XIX secolo, è stata una rivoluzione meccanica, innescata dall'invenzione della macchina a vapore.
Alla fine del XIX e all'inizio del XX secolo, la seconda rivoluzione industriale si è sviluppata con l'adozione della produzione di massa, dell'elettrificazione e dei cambiamenti nelle comunicazioni. È stata l'era della rivoluzione elettrica. Più tardi, nel XX secolo, la terza rivoluzione industriale ha portato progressi nei semiconduttori, nell'informatica, nell'automazione e in Internet. Questa fase è nota anche come Rivoluzione Digitale.

La quarta rivoluzione industriale è nata dalla connessione in rete di computer, persone e dispositivi alimentati da dati e machine learning.
Sebbene il termine "Industria 4.0" sia abbastanza vago, una possibile definizione descrive il collegamento in rete intelligente di persone, dispositivi e sistemi sfruttando tutte le possibilità della digitalizzazione lungo l'intera catena del valore.

L'impatto dell'Industria 4.0 sui sistemi motore e sui sistemi di gestione di edifici è una migrazione dalla "piramide dell'automazione" ai "sistemi in rete". Ciò significa che i vari elementi del sistema, come motori, azionamenti, sensori e controlli, sono interconnessi e collegati a un cloud - dove i dati vengono archiviati, elaborati, analizzati e dove vengono prese le decisioni.

In una rete di automazione, la quantità di dati è importante. Poiché i dati sono prodotti principalmente da sensori, il loro numero nei moderni sistemi di automazione è in aumento. Motori e macchine – come ventilatori, pompe e trasportatori – non sono i partecipanti più ovvi in una rete di dati. I sensori sono quindi necessari per raccogliere dati da queste macchine. I sensori sono connessi alla rete di dati utilizzando vari sistemi. Durante l'introduzione di un sistema avanzato di monitoraggio delle condizioni, il costo aggiuntivo dei sensori e della connettività è spesso considerato un ostacolo.

I moderni inverter a velocità variabile aprono nuove opportunità nella rete di automazione Industria 4.0 e nei sistemi di gestione di edifici. Tradizionalmente, i drives venivano considerati processori di potenza per il controllo della velocità del motore, del ventilatore, del trasportatore e/o della pompa. Oggi, anche gli inverter fanno parte della catena dell'informazionesfruttando il vantaggio della potenza di elaborazione, della capacità di memorizzazione e dell'interfaccia di comunicazione integrate nel convertitore di frequenza.

Di seguito sono elencati diversi tipi di strategie di manutenzione:

• Manutenzione correttiva: dopo un guasto, il prodotto viene sostituito.
• Manutenzione preventiva: il prodotto viene sostituito prima che si verifichi un guasto, anche se il prodotto non riceve alcuna comunicazione.
• Manutenzione predittiva: il prodotto emette un avviso quando la sua durata effettiva varia rispetto alla durata prevista e vengono indicate le possibili cause principali.
• Manutenzione predittiva: il prodotto fornisce un avviso prima che raggiunga le ore di funzionamento previste per avviare l'intervento di manutenzione.

La manutenzione correttiva e quella preventiva sono basate sui guasti (eventi) o sul tempo. Pertanto, la manutenzione viene effettuata in caso di guasti (correttiva) o dopo ore di funzionamento prestabilite (preventiva). Questi tipi di manutenzione non utilizzano feedback provenienti dall'applicazione corrente.

Con l'introduzione dell'Industria 4.0 e la disponibilità dei dati dei sensori, oggi sono possibili tecniche di manutenzione predittiva. Tali strategie di manutenzione utilizzano i dati reali dei sensori per determinare le condizioni delle macchine in servizio (manutenzione predittiva) o per prevedere i guasti futuri (manutenzione preventiva).

La manutenzione predittiva è la tecnica di manutenzione più semplice e intuitiva basata sui dati dell'applicazione reale. I dati acquisiti vengono utilizzati per monitorare lo stato dell'attrezzatura in servizio. A tale scopo, i parametri chiave vengono selezionati come indicatori per identificare i guasti in fase di sviluppo. Le condizioni di una macchina generalmente si deteriorano nel tempo. Ciò è illustrato dalla curva P-f che mostra un tipico modello di guasto. Un guasto funzionale si verifica quando l'apparecchiatura non esegue la funzione prevista. La manutenzione predittiva ha lo scopo di individuare i potenziali guasti prima che si verifichino.

Vantaggi della pianficiazione degli interventi di manutenzione

• Riduzione dei tempi di fermo
• Eliminazione di interruzioni impreviste della produzione
• Ottimizzazione della manutenzione
• Riduzione delle scorte di ricambi

Una parte integrante della manutenzione predittiva prevede il monitoraggio delle condizioni di macchine e impianti.
Nelle applicazioni a velocità variabile, le condizioni dell'applicazione spesso dipendono dalla velocità. Ad esempio, i livelli di vibrazione tendono ad aumentare a velocità più elevate, sebbene questa relazione non sia lineare. Infatti, a determinate velocità possono verificarsi risonanze che scompaiono quando la velocità viene aumentata.

L'utilizzo di un sistema autonomo per monitorare le condizioni di un'applicazione a velocità variabile è complicato dalla necessità di conoscere la velocità e la correlazione tra il valore monitorato e la velocità.

L'utilizzo di inverter per il monitoraggio predittivo ("inverter come sensore" o inverter come hub per i sensori") è una soluzione vantaggiosa, in quanto le informazioni sulla velocità dell'applicazione sono già presenti nel drive.

Inoltre, le informazioni sulla coppia e sull'accelerazione del carico/motore sono prontamente disponibili nel convertitore di frequenza.

Per saperne di più, consulta il white paper e il video CBM

Oggi i drives sono molto più che semplici processori di potenza. Grazie alla capacità di agire come sensori e hub di sensori, elaborare, memorizzare e analizzare i dati, insieme alle capacità di connettività, sono diventati elementi vitali nei moderni sistemi di automazione .

I convertitori di frequenza sono spesso già presenti nelle installazioni automatizzate e rappresentano quindi un'ottima occasione per passare all'Industria 4.0.

Questo consente nuovi modi di eseguire la manutenzione, come la manutenzione predittiva. La funzionalità è già disponibile in alcuni inverter, e i primi utilizzatori hanno già iniziato a utilizzare il convertitore di frequenza come sensore.