Approccio globale alla manutenzione predittiva

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Mitsubishi Electric ha presentato gli sviluppi della sua tecnologia Condition Monitoring che si basa sulle funzionalità di sensori add-on di tipo intelligente dotati di controllore integrato

Automazione

Approccio globale alla manutenzione predittiva
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Approccio globale alla manutenzione predittiva

Lo Smart Condition Monitoring (SCM) integra allarmi luminosi “a semaforo” e diagnostica dettagliata, analisi approfondite e azioni raccomandate per minimizzare i tempi di fermo-impianto imprevisto e massimizzare la disponibilità delle risorse.

Aumenti della temperatura di esercizio, eccessiva corrente assorbita, cambiamenti nelle caratteristiche delle vibrazioni e significative variazioni di altri parametri di esercizio possono essere tutti indicatori di problemi che impediscono la normale rotazione delle macchine.

L’introduzione di sensori che offrono indicazioni più semplici sul funzionamento di una macchina usando un sistema a semaforo di allarmi luminosi, a luce rossa, ambra e verde, consente un monitoraggio a colpo d’occhio. Tuttavia, questo approccio semplicistico limita la quantità di informazioni disponibile per analisi, il che nega l’opportunità di poter formulare raccomandazioni pratiche.

La tecnologia è stata sviluppata per permettere ai sensori di monitorare una gamma completa di parametri, che permettano di interpretare queste informazioni per dare uno sguardo d’insieme allo stato di salute dell’impianto.

Mitsubishi Electric ha introdotto un’ulteriore sviluppo, con la soluzione Kit SCM che usa i sensori di ultima generazione FAG SmartCheck per il monitoraggio e la manutenzione. Il kit prevede un approccio integrato per il Condition Monitoring di singole risorse, e consente l’adozione di una gestione globale per il monitoraggio dello stato di salute dell’intero impianto. I sensori stessi mantengono il sistema a semaforo per l’indicazione locale di allarme della macchina, ma allo stesso tempo l’informazione da sensori multipli è trasferita, tramite Ethernet, al controllore intelligente (in questo caso un PLC Mitsubishi Electric) per un monitoraggio globale ed analisi ulteriormente dettagliate.

Il Kit SCM fornisce una soluzione plug-and-play per il Condition Monitoring della macchina. I sensori SmartCheck possono essere aggiunti alle macchine, come e dove richiesto, con una semplice funzione di apprendimento che permette al sensore e al controllore di conoscere il normale stato di funzionamento della macchina, generando una mappatura della memoria dei parametri chiave. Una volta installato, l’SCM fornisce un monitoraggio 24/7 per ogni risorsa, con funzioni che includono il rilevamento di difetti dei cuscinetti, il rilevamento di sbilanciamento, il rilevamento di disallineamento, la mancanza di lubrificante, la misurazione della temperatura, il rilevamento della cavitazione, il riconoscimento della mancanza di fase e il rilevamento della frequenza di risonanza,

Collegare sensori multipli al sistema di controllo consente al controllore di analizzare i modelli di funzionamento che sono fuori dalla norma, con una serie di condizioni di allarme che richiedono una determinata attenzione. L’analisi SCM fornisce una diagnostica dettagliata, offre suggerimenti su ulteriori misurazioni da effettuare e assegna un’identificazione più precisa degli errori agli addetti alla manutenzione. Inoltre dà raccomandazioni sulle azioni correttive da intraprendere, con messaggi chiari presentati al personale. L’informazione può essere infine collegata in rete con sistemi di livello superiore per procedere alle analisi degli andamenti in corso delle risorse legate all’impianto.

In tal modo, SCM offre un’analisi completa della salute delle singole macchine così come una panoramica globale sulla salute dell’impianto. Il risultato migliora la manutenzione predittiva e ottimizza la gestione del ciclo di vita della risorsa. Potendo programmare la manutenzione in anticipo, i tempi di inattività risultano sensibilmente ridotti, così come le interruzioni di servizio impreviste.

Pubblicato il 9 Febbraio 2017 - (806 views)
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