{"id":3811,"date":"2023-03-23T14:58:57","date_gmt":"2023-03-23T14:58:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/?p=3811"},"modified":"2025-06-24T15:37:08","modified_gmt":"2025-06-24T15:37:08","slug":"un-monitoraggio-intelligente-delle-condizioni","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/un-monitoraggio-intelligente-delle-condizioni\/","title":{"rendered":"Un monitoraggio intelligente delle condizioni"},"content":{"rendered":"\n

Sitrans SCM IQ di Siemens<\/a> consente di aggiornare singoli aggregati o interi parchi macchine con un sistema di monitoraggio, in una strategia di manutenzione predittiva basata sulle condizioni. Vediamo in particolare un esempio nell\u2019industria alimentare.<\/h2>\n\n\n\n

Quando si parla di IIoT, Smart Factory e digitalizzazione in generale, una serie di domande irrisolte pu\u00f2 portare una mancata implementazione: da dove cominciare? Dalla produzione o dalla distribuzione? Qual \u00e8 l\u2019impegno di risorse richiesto? Qual \u00e8 l\u2019obiettivo da raggiungere? In quest\u2019ottica, scopriamo un\u2019applicazione che produce risultati rapidi, usando come esempio il settore alimentare.<\/p>\n\n\n\n

Sfruttare le potenzialit\u00e0 tipiche<\/strong> dei dispositivi IIoT<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Come in altre industrie di processo, gli impianti di produzione in questo ambito hanno infrastrutture mature ed eterogenee: componenti di impianti ultramoderni e collegati in rete si affiancano a unit\u00e0 di produzione chiuse che funzionano in modo affidabile da molti anni. Il grado di automazione delle singole linee \u00e8 diverso. Nel complesso, le linee sono integrate in sistemi che garantiscono prestazioni di produzione stabili e un\u2019elevata qualit\u00e0 del prodotto. In ogni caso, ci\u00f2 include la gestione della manutenzione e delle riparazioni. I tradizionali modelli di manutenzione preventiva basati sull\u2019esperienza, su requisiti legali e su intervalli di manutenzione fissi risultano per\u00f2 obsoleti. I moderni componenti di impianto possono monitorare il proprio stato di salute in modo indipendente, e forniscono la base per la cosiddetta manutenzione basata sulle condizioni. Con questa manutenzione di \u201cmonitoraggio\u201d, vengono prese misure basate sul reale stato di usura e non secondo tempistiche prefissate. Ma come approcciare le macchine che non dispongono di autodiagnostica integrata? Per tali componenti meccanici ancora in gran parte privi di capacit\u00e0 di automazione e comunicazione, Siemens ha sviluppato un sistema che, in pochi passaggi, estende a questi elementi di impianto le potenzialit\u00e0 tipiche dei dispositivi IIoT.<\/p>\n\n\n

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\"Sitrans
Sitrans SCM IQ di Siemens \u00e8 un sistema ideale per passare alla digitalizzazione.\n<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Manutenzione pi\u00f9 efficienti<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Il sistema \u00e8 autonomo e non influenza il funzionamento del processo. Questa circostanza, unita a un\u2019installazione molto semplice, rende Sitrans SCM IQ, un sistema di monitoraggio intelligente delle condizioni di Siemens, ideale per il passaggio alla digitalizzazione. Apre cos\u00ec la strada a strategie di manutenzione pi\u00f9 efficienti, con una diminuzione del TOC e dei rischi e una maggiore disponibilit\u00e0 dell\u2019impianto. Sitrans SCM IQ utilizza l\u2019intelligenza artificiale per rendere i componenti meccanici dell\u2019impianto adatti ai modelli di manutenzione basati sui dati.\u00a0A tale scopo, i sensori IIoT sono installati sulle macchine da monitorare, e raccolgono dati su vibrazioni e temperatura inviati tramite Bluetooth ai gateway, e da l\u00ec a un\u2019applicazione cloud per l\u2019analisi. Le reti neurali artificiali monitorano costantemente le caratteristiche delle vibrazioni, e vengono emessi avvisi basati sugli eventi in caso di deviazioni che indicano un imminente guasto dell\u2019asset.<\/p>\n\n\n\n

Un esempio applicativo:<\/strong> integrare le pompe nel cloud<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

La produzione alimentare comporta la movimentazione di molti semilavorati e prodotti. Questo processo richiede, ad esempio, pompe soggette a carichi elevati. Normalmente, questi aggregati sono inseriti in un rigido piano di manutenzione, e sottoposti a ulteriore manutenzione sulla base dell\u2019esperienza e dell\u2019osservazione. La mancanza di dati, opzioni di comunicazione, capacit\u00e0 di calcolo e visualizzazione impedisce l\u2019integrazione in un sistema di monitoraggio o di manutenzione predittiva. \u00c8 proprio lungo questa catena di segnali che Siemens ha raggruppato prodotti e servizi nel sistema Sitrans SCM IQ. Per cominciare, la pompa \u00e8 dotata di uno o pi\u00f9 multisensori Sitrans MS 200, a seconda dell\u2019ambito del monitoraggio. I sensori IIoT sono alloggiati in un robusto involucro industriale con protezione IP 68, avvitato direttamente sul componente dell\u2019impianto tramite un bullone o una vite senza testa. In linea di principio, i multisensori funzionano con tutti gli asset che vibrano o ruotano, e che rientrano nel range delle specifiche del sensore. I sensori alimentati a batteria non devono essere cablati: i dati di vibrazione e temperatura vengono inviati tramite Bluetooth Low Energy (BLE) all\u2019anello successivo della catena, l\u2019elaborazione decentralizzata dei dati nei gateway cloud. Un gateway Sitrans CC220 pu\u00f2 ricevere le informazioni trasmesse da diversi multisensori, e trasferirle da l\u00ec al cloud Mindsphere, la soluzione industriale IoT-as-a-service di Siemens. Dal sensore al gateway, dal gateway al cloud e alle app, tutti i percorsi sono crittografati. Nell\u2019applicazione cloud, i dati forniti vengono analizzati e monitorati per rilevare eventuali anomalie. Infine, tramite l\u2019app Sitrans SCM IQ, l\u2019utente \u00e8 sempre informato sullo stato dei suoi componenti dell\u2019impianto monitorati.<\/p>\n\n\n\n

Dalla fase di apprendimento<\/strong> al rilevamento delle deviazioni<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Una volta installata la batteria, il sensore si inizializza e viene segnalato al corrispondente Sitrans CC220. Dopo aver configurato il gateway, tutto \u00e8 pronto lato macchina. Non appena viene stabilita la connessione con l\u2019applicazione cloud, i dati di vibrazione e temperatura vengono trasferiti e inizia la fase di apprendimento: in un periodo di circa due settimane, il sistema impara i diversi stati operativi di un asset. Utilizzando metodi statistici e analisi esplorativa dei dati, l\u2019applicazione rileva i modelli nei flussi di dati e li assegna selettivamente allo stato buono. L\u2019utente non deve documentare gli stati di funzionamento o segnalarli esplicitamente al sistema. Ovviamente, in un primo momento il sistema riconoscer\u00e0 anche una condizione non ancora appresa come anomalia. Il buono stato pu\u00f2 essere esteso riapprendendo i periodi di tempo corrispondenti. L\u2019applicazione non consente solo di valutare i dati di vibrazione e temperatura dei multisensori. I metodi infatti possono essere applicati anche ad altri dati macchina disponibili nel cloud, come valori di velocit\u00e0 o consumi energetici.<\/p>\n\n\n\n

Terminata la fase di addestramento, Sitrans SCM IQ rileva le deviazioni. Se si verifica un\u2019anomalia dovuta all\u2019aumento delle vibrazioni, il sistema segnala che una parte della macchina \u00e8 in cattive condizioni, tramite SMS o e-mail. Dopo aver verificato la parte corrispondente e determinato la causa, l\u2019app invia i risultati al sistema. \u00c8 possibile documentare anche le fasi di manutenzione eseguite sulla macchina. Se la stessa deviazione caratteristica si verifica in qualsiasi momento, Sitrans SCM IQ segnala che si tratta molto probabilmente dello stesso guasto incipiente, e come risolverlo. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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