In molti impianti industriali, le operazioni quotidiane dipendono da macchinari critici quali motori elettrici, pompe, compressori, ventilatori, riduttori e sistemi di trasporto. Queste apparecchiature funzionano per lunghi periodi di tempo e sono soggette a condizioni operative impegnative che causano un’usura progressiva dei loro componenti.

Nella maggior parte dei casi, le organizzazioni non dispongono di una visibilità continua sulle condizioni effettive di queste risorse. La manutenzione viene eseguita secondo programmi predefiniti o dopo che si è verificato un guasto, il che significa che la conoscenza delle condizioni effettive dei macchinari è limitata.

Questo approccio crea molteplici problemi operativi. Guasti imprevisti possono bloccare intere linee di produzione, causare ritardi nella consegna degli ordini o generare costi elevati associati a riparazioni urgenti. Inoltre, quando non si dispone di informazioni dettagliate sulle prestazioni delle attrezzature, è molto difficile identificare i primi segni di degrado o anticipare i guasti prima che si verifichino.

A ciò si aggiunge un’altra sfida comune: molti impianti industriali dispongono di macchinari installati in periodi diversi, con tecnologie e livelli di digitalizzazione differenti. Di conseguenza, le informazioni operative sulle attrezzature sono spesso frammentarie o addirittura non disponibili nei sistemi digitali.

In questo contesto, la manutenzione reattiva o puramente preventiva sta diventando sempre meno efficiente. Le organizzazioni devono evolversi verso modelli che consentano loro di comprendere lo stato reale delle loro risorse e anticipare potenziali guasti prima che questi influenzino le operazioni.

Limiti dell’approccio tradizionale

La manutenzione tradizionale in ambito industriale si basa solitamente su due approcci principali. Il primo è la manutenzione correttiva, che consiste nell’intervenire solo quando le attrezzature si sono già guastate o hanno smesso di funzionare correttamente. Sebbene questo modello possa sembrare semplice dal punto di vista operativo, spesso comporta tempi di inattività imprevisti e costi elevati associati a riparazioni urgenti o alla sostituzione completa dei componenti.

Il secondo approccio è la manutenzione preventiva programmata. In questo caso, gli interventi vengono effettuati secondo programmi definiti o in base al numero di ore di funzionamento delle apparecchiature. Questo modello riduce alcuni rischi, ma non fornisce un quadro accurato delle condizioni effettive di ciascuna risorsa.

Il problema principale di questi approcci è che non tengono conto del comportamento effettivo dei macchinari. Due apparecchiature apparentemente identiche possono subire livelli di usura completamente diversi a seconda del loro carico di lavoro, delle condizioni ambientali o del modo in cui vengono utilizzate nel processo di produzione.

Di conseguenza, alcuni interventi vengono effettuati prima che siano realmente necessari, mentre altri guasti non vengono rilevati fino a quando il problema non è già critico. Ciò porta a inefficienze operative e rende difficile la pianificazione strategica della manutenzione.

La soluzione Nasatech

Nasatech Machine Sentinel è una soluzione di manutenzione predittiva progettata per fornire una visibilità continua sulle condizioni dei macchinari industriali, acquisendo e analizzando i dati operativi in tempo reale.

La soluzione si basa su un’architettura di monitoraggio industriale che consente di acquisire i segnali direttamente dal campo, tramite sensori specifici o tramite l’integrazione con la strumentazione e i sistemi esistenti all’interno dell’impianto. Questi segnali includono variabili chiave che riflettono il comportamento delle apparecchiature, come vibrazioni, temperatura, consumo energetico, pressione o velocità di rotazione.

I dati acquisiti vengono trasmessi in modo sicuro alla piattaforma tecnologica di Nasatech, dove vengono archiviati, strutturati e analizzati su base continuativa. Attraverso questo processo, è possibile identificare modelli di comportamento, rilevare deviazioni dalle normali condizioni operative e generare avvisi tempestivi quando vengono rilevate anomalie che potrebbero indicare un possibile guasto.

L’obiettivo non è solo quello di raccogliere dati, ma anche di trasformarli in informazioni operative utili per i team di manutenzione e funzionamento. In questo modo, le organizzazioni possono comprendere meglio il comportamento delle loro risorse e prendere decisioni basate su informazioni oggettive.

Architettura tecnica

L’architettura di Nasatech Machine Sentinel è strutturata in diversi livelli tecnologici che consentono di acquisire, trasmettere e analizzare in modo efficiente i dati industriali.

Il livello di acquisizione integra sensori industriali e segnali provenienti dalla strumentazione dell’impianto esistente. Questo livello consente di raccogliere variabili critiche relative al funzionamento dei macchinari senza la necessità di sostituire le attrezzature attuali. In molti casi, la soluzione può essere integrata direttamente con i PLC o i sistemi di controllo già presenti nell’installazione.

Il livello di connettività industriale è responsabile della trasmissione dei dati dall’ambiente operativo alla piattaforma digitale. A tal fine, vengono utilizzati gateway industriali in grado di comunicare con diversi protocolli e dispositivi, facilitando l’integrazione di macchinari di diverse generazioni tecnologiche.

Una volta acquisiti e trasmessi, i dati vengono centralizzati sulla piattaforma dati di Nasatech, dove vengono organizzati in base alla struttura operativa dell’organizzazione. Le risorse possono essere classificate per impianto, area di produzione, linea o attrezzatura specifica, consentendo di contestualizzare le informazioni e facilitandone l’analisi.

A questo database operativo vengono applicati meccanismi di intelligence per analizzare continuamente il comportamento delle attrezzature. Questi sistemi rilevano tendenze anomale, identificano deviazioni dai normali modelli operativi e generano avvisi che aiutano ad anticipare potenziali guasti.

Vantaggi operativi

L’implementazione di Nasatech Machine Sentinel consente di trasformare la manutenzione industriale da un modello reattivo a un approccio predittivo basato sui dati.

Grazie alla visibilità continua dello stato delle attrezzature, le organizzazioni possono identificare i primi segni di degrado e intervenire prima che un guasto comprometta le operazioni. Ciò contribuisce a ridurre i tempi di inattività non pianificati, a migliorare la disponibilità delle macchine e a ottimizzare la pianificazione della manutenzione.

Inoltre, l’analisi dei dati storici fornisce una migliore comprensione del comportamento delle risorse nel tempo, facilitando il processo decisionale relativo alla gestione del ciclo di vita delle apparecchiature e all’ottimizzazione dei processi di produzione.

Conclusione

La digitalizzazione dei macchinari industriali apre nuove possibilità per migliorare l’efficienza operativa e ridurre i rischi associati a guasti imprevisti.

Nasatech Machine Sentinel consente di acquisire e analizzare i dati direttamente dalle risorse industriali.