Programs, per andare oltre la manutenzione predittiva

Fare diagnosi, ma anche prognosi. No, niente a che vedere con il Covid, parliamo di celle robotizzate e macchinari. Alzi la mano chi nella propria azienda vorrebbe non avere mai problemi di fermo macchina o manutenzioni programmate che a volte sono in anticipo rispetto all’effettiva usura dei pezzi. Poter intervenire al momento giusto nel modo giusto vuol dire garantirsi elevate prestazioni in termini di produttività, disponibilità, sicurezza e quindi di costi. «Oggi, grazie alle attuali tecnologie e alle nuove applicazioni si possono sviluppare metodi innovativi per la progettazione e il monitoraggio di beni e processi industriali, rendendo possibili nuove funzionalità», dice Francesco Aggogeri, docente di Isole robotizzate e sistemi di automazione al Dimi (Dipartimento di ingegneria meccanica e industriale) dell’Università di Brescia. Dati, sensori e possibilità di scambiare informazioni tra macchinari, attraverso modelli di diagnostica e prognostica delle funzionalità sono il fulcro intorno a cui gira questo percorso e proprio da questa considerazione è partito il progetto Programs (PROGnostics based Reliability Analysis for Maintenance Scheduling), finanziato con poco meno di 5 milioni dalla Commissione Europea. Di cosa si tratta? «Semplifico al massimo - spiega Aggogeri -, non è altro che una piattaforma che mette insieme modelli previsionali e algoritmi con l’obiettivo di predire malfunzionamenti o guasti di celle robotizzate o macchine operatrici». Complichiamola un po’, perché così sembra abbia molto a che vedere solo con la manutenzione predittiva. «Per cominciare, sul campo raccogliamo dati in tempo reale su parametri operativi di funzionamento, che vengono condivisi con un sistema cloud. In questo momento sono due le imprese con cui stiamo implementando la piattaforma: una in Spagna, operativa nell’automotive, l’altra in Grecia, che si occupa di pannelli fotovoltaici. Ecco, ammettiamo - continua il prof - che attraverso un sistema di sensori registriamo vibrazioni anomale, grazie a precisi algoritmi riusciamo a fare una diagnosi e una prognosi del fenomeno, individuando la fonte e l’eventuale vita residua del componente da sostituire. Quindi il nostro lavoro qui al Dimi consiste nello studio del funzionamento di robot e macchinari, identificando criticità, parametri operativi e sensori per lo sviluppo di modelli e di algoritmi predittivi». Il che significa niente fermo macchina, se non per lo stretto necessario all’intervento e prima che la linea si fermi completamente, ci pare di capire, ma c’è pure una parte che ha a che vedere direttamente con la progettazione dei macchinari, e anche di questo si occupa il Dimi. «Esatto. Lo studio ha anche l’obiettivo di integrare e automatizzare tecniche di "robust design" che permette al progettista, attraverso dati in tempo reale, di selezionare i componenti più affidabili per il mantenimento del sistema». Non solo. Dietro ai modelli di diagnostica e prognostica c’è una logica decisionale innovativa (Mdss - Maintenance Decision Support System) che tiene anche conto di driver di costo ed efficienza, integrabili nei sistemi Erp per la pianificazione e la gestione della produzione. Una logica che parte a monte e che fa molto più che prevenire perché, una volta chiuso il cerchio, dovrebbe consentire di progettare macchinari e gestire manutenzioni "perfetti"». Info: francesco.aggogeri@unibs.it