Differenza tra manutenzione predittiva, preventiva e correttiva nel thermal management

Le politiche di manutenzione si distinguono in correttiva, preventiva o predittiva, con cristallina distinzione semantica. Ognuno di questi “approcci al guasto” presenta vantaggi e limiti, secondo le specificità dell’applicazione e si sono storicamente codificati uno dopo l’altro seguendo la crescente complessità dei sistemi e la disponibilità di nuove tecnologie.

Diversi approcci

Seguendo quindi un criterio “storico”, la classificazione è di facile comprensione:

• La manutenzione correttiva è attivata al verificarsi di un guasto, non ha costi fintanto che quest’ultimo non si verifica, ma può pesare molto in termini di interruzioni di servizio e riduzione della sicurezza. Per ridurre i tempi di intervento, occorre mantenere una scorta di ricambi inutilizzati per molto tempo. Gli strumenti di conoscenza per gli addetti alla manutenzione sono solo le guide (troubleshooting) sviluppate durante il progetto del sistema.
• La manutenzione preventiva è la manutenzione ciclica, svolta programmando la sostituzione dei componenti soggetti ad usura prima che giungano al guasto o alla rottura.  Gli interventi di manutenzione vengono programmati quando le apparecchiature sono già ferme, ma è facile sprecare componenti per eccesso di cautela o provocare guasti sostituendo non correttamente i ricambi.
• La manutenzione predittiva viene svolta solo quando le condizioni del componente ne richiedono la sostituzione e per questo viene anche definita “proattiva”. È la tecnica più recente, resa possibile solo dall’avvento della tecnologia IoT per la raccolta di dati dal campo e algoritmi in grado di dedurre il degrado di un componente. Il suo inserimento tra le tecnologie abilitanti al paradigma Industry 4.0 ne ha accelerato la diffusione in tutti i settori industriali. Anche in questo caso, la sostituzione delle parti avviene solo durante i fermi macchina preventivati.

La manutenzione predittiva negli armadi elettrici

La manutenzione predittiva ha inizialmente interessato i componenti meccanici, perché soggetti ad usura e capaci di fornire segnali evidenti di degrado sotto forma di vibrazioni durante il loro funzionamento. La misura e l’analisi di ampiezza delle vibrazioni nel tempo e nella frequenza permettono di prevedere l’avvicinarsi di condizioni di guasto.

Per gli armadi elettrici, ancora più semplicemente, si ottengono informazioni dai parametri climatici perché molti guasti, sia meccanici sia elettronici, causano innalzamenti locali delle temperature.

Al tempo stesso, una perdita di efficacia della ventilazione dovuta ad ostacoli accidentali o a sporcamento dei filtri, può determinare una deriva delle temperature all’interno dell’armadio ed essere a sua volta causa di guasto.

Il cuore del sistema è nel livello “cloud”, dove vengono stoccati i dati raccolti dal campo.  La mente è nell’algoritmo, che attraverso KPI, indica con logica semaforica lo stato di salute delle parti o il verificarsi di anomalie impreviste. Le misure si svolgono al livello “edge”, che non deve interferire nel processo sotto controllo.

Dispositivi per la manutenzione predittiva

Il primo dispositivo IIoT dedicato alla manutenzione predittiva nel thermal management è Sensis di Fandis. Sensis, oltre alle misure delle grandezze climatiche nell’armadio e al controllo dei dispositivi per mantenere il livello di temperatura ottimale, è in grado di elaborare informazioni a livello “edge” e riconoscere eventi anomali.

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