{"id":4662,"date":"2023-03-09T10:47:34","date_gmt":"2023-03-09T10:47:34","guid":{"rendered":"https:\/\/samotics.com\/?p=4662"},"modified":"2024-11-19T11:33:54","modified_gmt":"2024-11-19T10:33:54","slug":"condition-monitoring-guide-to-the-5-major-technologies","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/samotics.com\/it\/blog\/condition-monitoring-guide-to-the-5-major-technologies","title":{"rendered":"Monitoraggio delle condizioni: Guida alle 5 principali tecnologie"},"content":{"rendered":"

Scoprite quando utilizzare monitoraggio delle condizioni<\/a>quali tecnologie funzionano meglio per eliminare i tempi di fermo non programmati e ridurre i rischi e quali fattori considerare nella scelta di un sistema di monitoraggio delle condizioni.<\/p>\n

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Dal cibo all'acqua, dai carburanti alla carta e ai farmaci, innumerevoli macchine alimentano processi industriali critici che alimentano le nostre vite. Queste risorse meccaniche sono spesso soggette a condizioni difficili, cambiamenti di processo e semplice usura. Per questo motivo, \u00e8 importante tenere sotto controllo le condizioni effettive delle macchine per pianificare e programmare interventi di manutenzione adeguati prima che si rompano. \u00c8 qui che i vari tecnologie di monitoraggio delle condizioni<\/a> supportano i team di manutenzione nella prevenzione dei tempi di inattivit\u00e0 non programmati, nell'ottimizzazione della programmazione della manutenzione, nel risparmio dei costi di manutenzione e nell'aumento dell'affidabilit\u00e0 degli asset.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n

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Che cos'\u00e8 il monitoraggio delle condizioni?<\/strong><\/h2>\n

Come suggerisce il nome, il monitoraggio delle condizioni \u00e8 il nome di una classe di tecniche che misurano uno o pi\u00f9 parametri fisici delle condizioni dell'apparecchiatura (corrente, tensione, lubrificante, temperatura, vibrazioni, onde di sollecitazione, ecc.<\/p>\n

Queste tecniche sono utilizzate per consentire\u00a0manutenzione predittiva<\/a>\u00a0(noto anche come\u00a0Manutenzione basata sulle condizioni<\/a>), in cui si cerca di stimare le condizioni effettive, o addirittura future, delle macchine per programmare interventi di manutenzione tempestivi prima del loro guasto funzionale.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n

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Quando utilizzare il monitoraggio delle condizioni<\/strong><\/h2>\n

Oggi i team di manutenzione di tutti i settori si avvalgono di vari strategie di manutenzione<\/a> per garantire i tempi di attivit\u00e0, aumentare l'affidabilit\u00e0 e migliorare la sicurezza dei dipendenti. Alcune delle strategie di manutenzione pi\u00f9 note sono: reattiva, correttiva, preventiva, basata sul tempo, predittiva e basata sulle condizioni. Alcune di esse sono modi diversi per dire la stessa cosa, mentre altre sono meta-strategie che ne raggruppano altre. A prescindere dai nomi utilizzati, ogni strategia ha il suo posto, anche quella del run-to-failure. (Si pensi alle lampadine, alle batterie e ai pannelli del soffitto di una struttura).<\/p>\n

Quando utilizzare il monitoraggio delle condizioni?<\/p>\n

Le strategie basate sul monitoraggio delle condizioni sono utili per le macchine pi\u00f9 critiche il cui guasto sarebbe molto costoso. Il costo pu\u00f2 essere finanziario, come la perdita di fatturato o di manodopera, o di reputazione, come nel caso di una fuoriuscita di acque reflue. Il monitoraggio delle condizioni fornisce un mezzo per prevenire queste perdite.<\/p>\n

Oltre al monitoraggio delle condizioni, esistono altri metodi tradizionali ancora ampiamente utilizzati dai team di manutenzione, che aiutano a evitare guasti negli asset pi\u00f9 critici. Uno di questi \u00e8 quello basato sul tempo, noto anche come manutenzione preventiva, e un altro \u00e8 la ridondanza delle macchine, abbinata a una solida gestione dell'inventario dei ricambi. Tuttavia, con l'avvento dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'internet industriale delle cose (IIoT), le soluzioni di monitoraggio delle condizioni sono diventate dei veri e propri concorrenti. La loro capacit\u00e0 di raccogliere dati di monitoraggio delle condizioni 24 ore su 24 e di eseguire analisi in tempo reale sui dati di salute degli asset pu\u00f2 talvolta fornire risultati migliori a un costo molto inferiore.<\/p>\n

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Monitoraggio delle condizioni e IIoT<\/strong><\/h2>\n

Come discusso in precedenza, le tecnologie di monitoraggio delle condizioni basate sull'intelligenza artificiale e sull'IIoT sono diventate un serio concorrente dei metodi di manutenzione pi\u00f9 tradizionali quando si tratta di evitare guasti catastrofici e costosi alle macchine pi\u00f9 critiche degli impianti. Di seguito sono riportati alcuni vantaggi apportati dal connubio tra l'intelligenza artificiale e l'internet degli oggetti che contraddistinguono questi sistemi di monitoraggio delle condizioni:<\/p>\n

Raccolta dati in tempo reale<\/strong><\/h3>\n

Invece di affidarsi alla raccolta manuale dei dati, in cui un tecnico della manutenzione gira per l'impianto per rilevare le letture a intervalli prestabiliti (manutenzione basata sul tempo), oggi \u00e8 possibile utilizzare tecniche di monitoraggio delle condizioni collaudate per raccogliere i dati sulla salute delle risorse non solo una volta al mese o ogni sei settimane, ma migliaia di volte al secondo, tutto il giorno, tutti i giorni. Questi dati sullo stato di salute delle macchine, come avviene oggi in qualsiasi programma di monitoraggio intelligente, vengono raccolti tramite sensori permanenti (nella maggior parte dei casi senza fili) che catturano continuamente segnali ad alta frequenza.<\/p>\n

Analisi continua dei dati<\/strong><\/h3>\n

Non appena i dati sulla salute degli asset vengono acquisiti e archiviati sul cloud o sull'edge, gli algoritmi di apprendimento automatico iniziano a elaborarli in tempo reale per rilevare automaticamente i guasti in corso e individuare il punto della macchina in cui si verificano. Sono al lavoro 24 ore su 24, 7 giorni su 7, 365 giorni all'anno, elaborando terabyte di dati senza sosta. Oltre all'analisi continua e rapida, gli algoritmi di apprendimento automatico sono in grado di rilevare piccoli cambiamenti che di solito sfuggono all'osservatore umano. Tutto ci\u00f2 significa che i sistemi di monitoraggio delle condizioni basati sull'intelligenza artificiale sfiorano la perfezione in termini di individuazione dei guasti in fase di sviluppo.<\/p>\n

Approfondimenti scalabili<\/strong><\/h3>\n

Un altro vantaggio delle tecnologie di monitoraggio delle condizioni basate sull'intelligenza artificiale \u00e8 che migliorano costantemente le loro previsioni in base ai nuovi dati che arrivano ogni secondo e le loro conclusioni sono sempre basate sui fatti e mai sull'intuizione. Tutto ci\u00f2 significa che nel tempo migliorano sempre di pi\u00f9 il loro lavoro. Man mano che le loro librerie di schemi di guasto noti (quelle che noi chiamiamo \"impronte digitali di guasto\") crescono, alla fine imparano ad associare questi schemi alla loro causa di fondo, consentendo una manutenzione proattiva e non solo predittiva.<\/p>\n

I vantaggi sopra menzionati sono ci\u00f2 che rende i sistemi di monitoraggio delle condizioni del XXI secolo cos\u00ec scalabili. Il software AI fa tutto il lavoro pesante, avvisando solo quando c'\u00e8 un guasto imminente e individuando il punto della macchina in cui si sta sviluppando. Utilizzando sistemi di monitoraggio delle condizioni online basati sull'intelligenza artificiale e sull'IIoT, i team di manutenzione ricevono in tempo reale informazioni basate sui fatti sulle loro apparecchiature pi\u00f9 critiche, che possono aiutarli a prendere decisioni e risultati migliori.<\/p>\n

Quali sono i vantaggi del monitoraggio basato sulle condizioni?<\/strong><\/h2>\n

Come abbiamo discusso finora, le strategie di monitoraggio basate sulle condizioni sono oggi utilizzate per le macchine critiche il cui guasto sarebbe costoso. L'ascesa dell'intelligenza artificiale e dell'IIoT ha reso i moderni sistemi di monitoraggio delle condizioni un serio concorrente delle strategie di manutenzione pi\u00f9 tradizionali, come la manutenzione temporizzata, in quanto possono fornire risultati migliori e pi\u00f9 rapidi a costi inferiori. Questa visione continua del monitoraggio delle condizioni fornisce importanti vantaggi ai team di manutenzione e operativi, quali:<\/p>\n

Evitare i tempi di inattivit\u00e0 non pianificati<\/strong><\/h3>\n

La capacit\u00e0 di pianificare i tempi di inattivit\u00e0 in un ambiente industriale \u00e8 molto utile perch\u00e9 il costo reale dei tempi di inattivit\u00e0 non pianificati dovuti a un guasto della macchina \u00e8 spesso enormemente sottovalutato. Di seguito sono riportati alcuni fattori di costo che vengono abitualmente ignorati:<\/p>\n