In ambito industriale la manutenzione predittiva è una soluzione che si rivela preziosa per ridurre gli sprechi di energia. Tutti gli impianti produttivi sprecano energia a causa del surriscaldamento dei sistemi di distribuzione elettrica. I sistemi intelligenti di gestione dell’energia, unitamente alla manutenzione predittiva (PdM) e all'Industrial Internet of Things (IIoT), sono soluzioni funzionali ed efficaci per questo frequente problema che si verifica in ambito industriale.
Introduzione
Sempre più organizzazioni stanno implementando soluzioni e sistemi intelligenti di manutenzione predittiva per ridurre gli sprechi energetici in ambito industriale. Queste tecnologie consentono una produzione intelligente, con un risultato basato su un miglioramento dell’efficacia complessiva delle apparecchiature utilizzate nella gestione dei processi industriali per monitorare e analizzare i tassi di produzione. La manutenzione predittiva è oggi molto diffusa perché permette di identificare in tempo reale la fonte di un problema nelle apparecchiature industriali.
La manutenzione predittiva aiuta a ridurre gli sprechi energetici.
Le soluzioni di manutenzione predittiva sono disponibili in varie forme per ridurre gli sprechi energetici. Il monitoraggio acustico, la tecnologia a infrarossi, l’analisi delle vibrazioni, l’analisi dell'olio e l’analisi del circuito del motore sono solo alcune delle tecnologie più comunemente utilizzate. La PdM si basa esclusivamente sull'ecosistema Internet of Things (IoT), sul cloud computing, sui sistemi cyber-fisici (CPS), sull'analisi dei big data (BDA) e sulle tecnologie di informazione e comunicazione (ICT).
Applicazioni, metodi e obiettivi della manutenzione predittiva
I sistemi di riscaldamento, ventilazione e condizionamento dell'aria (HVAC), ad esempio, sono tra le maggiori fonti di consumo di energia nell’infrastruttura di un edificio industriale, pertanto è fondamentale che sia garantito un loro funzionamento continuo ed efficace. Anche il disallineamento di qualsiasi apparecchiatura meccanica provoca un aumento delle vibrazioni o del rumore, che si trasforma in una perdita di energia. Alcuni casi di malfunzionamento possono essere: una lubrificazione inadeguata che può causare attriti nei cuscinetti consentendo al motore di utilizzare una quantità eccessiva di energia elettrica; una distribuzione non uniforme della massa sulla girante di un ventilatore che può provocare uno squilibrio dovuto all’accumulo di particelle di polvere invisibili e contribuire così a un consumo energetico eccessivo; l’aumento della temperatura causato da una lubrificazione insufficiente che può richiedere un monitoraggio online. Questo incremento di temperatura rappresenta uno spreco di energia termica. Un consumo energetico eccessivo solitamente è associato alla tendenza naturale a sovrautilizzare le apparecchiature per raggiungere gli obiettivi di prestazione. Misure proattive per monitorare i modelli di vibrazione, i livelli di rumore, le variazioni di temperatura e altri indicatori che forniscono informazioni sulle condizioni operative delle apparecchiature, possono garantire un efficiente utilizzo energetico.
Gli obiettivi delle soluzioni di manutenzione predittiva sono l’adozione dell’efficienza energetica e di un approccio sostenibile. Questo approccio comprende l’ottimizzazione energetica, il rilevamento e l'esplorazione delle opportunità per ridurre gli sprechi e le spese energetiche. Inoltre, un sistema di gestione predittiva fornisce un avviso precoce per i problemi o la sostituzione delle apparecchiature. Invece di ignorare i malfunzionamenti e di far funzionare le apparecchiature fino al guasto, la diagnostica intelligente fornisce un’analisi completa. L’automazione basata sull’IoT consente ai dispositivi alimentati di connettersi digitalmente con un gateway centralizzato tramite sensori e attuatori wireless, permettendo al responsabile dell’impianto di monitorare e gestire le operazioni di enormi impianti industriali da qualsiasi parte del mondo. Consente altresì di raccogliere e analizzare i dati dalla prospettiva desiderata utilizzando algoritmi di AI/ML tramite una piattaforma cloud centralizzata. Il monitoraggio delle condizioni controlla in tempo reale lo stato dei componenti critici come compressori, motori e ventilatori, per rilevare subito eventuali anomalie e implementare ed eseguire la manutenzione predittiva attraverso un monitoraggio intelligente e in tempo reale.
In conclusione
La manutenzione predittiva, implementata su un’ampia gamma di applicazioni nelle industrie e nelle strutture intelligenti, migliora l’affidabilità e le operazioni, con l’ulteriore vantaggio di ridurre gli sprechi energetici e i costi operativi garantendo condizioni di funzionamento sempre ottimali.
