Da Internet of Things a Industrial Internet of Things
Dopo l’Internet of Things, l’Industrial Internet of Things o Industry 4.0. Come possiamo sperimentare ogni giorno, il semplice fatto di disporre di connettività ha da subito introdotto evidenti miglioramenti alle nostre vite. Perché quindi non applicare le stesse logiche ai processi industriali, come il monitoraggio o il servizio a distanza? Con un numero di dispositivi IIoT destinato a crescere in modo esponenziale (tanto da raggiungere i 5 miliardi entro il 2020), i produttori di macchine e di componenti si trovano di fronte a una nuova sfida e ad una grande opportunità: l’utilizzo funzionale dei dati rilevati sul campo, attraverso la loro analisi e modellazione.
L’utilizzo dei dati rilevati e la manutenzione predittiva
In pochi anni, grazie ai dispositivi IIoT, si è colmato il gap tra IT ed Operation Technology ed il ritmo con cui le tecnologie digitali stanno fornendo dati dal campo ha raggiunto livelli eccezionali. È difficile prevedere quali saranno tutti i potenziali campi applicativi per questa nuova immensa risorsa, ma un primo effetto concreto su cui vogliamo soffermarci è nella qualità della manutenzione.
Elementi di IIoT e analisi matematiche dei “big-data” sono infatti sempre più impiegati per prevedere il rischio interruzioni dovuti a malfunzionamenti, permettendo interventi di manutenzione puntuali e mirati, ottimizzando le risorse: grazie allo sviluppo di modelli di comportamento delle macchine sulla base dei dati analizzati, è ormai possibile individuare il tempo residuo reale prima del guasto e conoscere in anticipo quale elemento si potrebbe rompere. Tutto questo è definito con il termine “manutenzione predittiva”.
I big-data e i dati collaterali per elaborare un modello predittivo
Le grandezze fisiche coinvolte nel processo predittivo sono fruibili al livello SCADA e popolano con facilità i “big-data”, perché già monitorate durante il normale controllo del processo preso in esame. Altre grandezze sono rilevabili con la tecnica dei sensori virtuali, registrando da SW il numero di azioni condotte dagli attuatori, le loro ore di funzionamento o i tempi di alcuni processi, senza dover in alcun modo allestire la macchina con sensori aggiuntivi. Per una completa ed efficace capacità predittiva, gli algoritmi devono però poter sorvegliare anche il rispetto delle condizioni di accettabilità in cui opera il sistema e correlare dati diretti e funzionali al processo, dai dispositivi già coinvolti, alle condizioni climatiche non sempre prevedibili in fase di progettazione.
Inoltre, le diverse situazioni di polluzione dell’aria per dispositivi di filtrazione e per gli scambiatori di calore comportano un degrado dell’efficienza non facilmente ipotizzabile, perché non sono necessariamente costanti nel tempo o essere condizionate da eventi eccezionali e fortuiti. Nello stesso modo, l’efficienza dei condizionatori declassa con le ore di funzionamento, ma anche a seconda delle diverse condizioni di carico. In altri termini, se la progettazione climatica dell’armadio elettrico a bordo macchina è vitale per la robustezza dell’intero sistema, la certezza della sua totale efficacia durante la vita dell’impianto, non lo è di meno.
Condizioni climatiche e manutenzione predittiva con IIoT
Ai fini della manutenzione, l’assenza di dati relativi alle condizioni climatiche del quadro elettrico a bordo macchina può quindi rappresentare una lacuna non indifferente, ma come agire? La regolazione climatica è, per tradizione, affidata a controlli stand-alone, quasi sempre elettromeccanici o governata da condizionatori che dispongono di un accesso remoto solo sui modelli più evoluti. La strada apparentemente più semplice è quella di espandere i canali di I/O dei PLC già presenti nella macchina, equipaggiare il sistema di sensori dedicati al monitoraggio di ventilatori, condizionatori, riscaldatori anticondensa e integrare il thermal management e la teleassistenza tra le attività svolte dal PLC stesso o altri dispositivi equivalenti. Tuttavia, in questo modo si va incontro a un incremento di complessità del sistema, con il conseguente appesantirsi del ciclo di controllo di processo e a incrementi dei costi di cablaggio: se per nuovi impianti questa strada è quindi poco consigliabile, per un eventuale revamping di un sistema tradizionale da convertire in chiave Industry 4.0, è completamente improponibile. Sistemi di rilevazione dei dati accessori basati su sensori “wireless” e relativi concentratori permettono di semplificare i cablaggi, ma finiscono con il gravare sui costi. Servono quindi controlli di thermal management di nuova generazione, integrabili alla rete di fabbrica, compatti, in grado di governare e monitorare temperature, umidità, efficienza dei sistemi di condizionamento e ventilazione, a costi accettabili e predisposti sia per l’installazione su impianti nuovi sia per il rinnovamento di armadi esistenti.
Il futuro del thermal management dei quadri elettrici sarà Sensis di Fandis
Su questi elementi si basa Sensis, il nuovo prodotto sviluppato da Fandis. Nello spazio di un solo termostato elettromeccanico sulla barra DIN (misura solo 35 x 98 x 118 mm), Fandis ha concentrato in Sensis la risposta a tutte le esigenze di thermal management secondo il paradigma Industria 4.0 e IIoT, con un autentico occhio di riguardo alla manutenzione predittiva.
Sensis rileva la temperatura e l’umidità relativa in punti diversi nel quadro, combinando i valori, e monitora costantemente i sistemi di ventilazione. Contemporaneamente, Sensis individua i valori di picco o il superamento di soglie critiche o l’apertura dello sportello dell’armadio, ne registra l’ora, la data e la durata nel tempo permettendo di tracciare e combinare ogni informazione ai fini diagnostici. Dispone di un’ampia gamma di modelli per la compatibilità totale verso i principali bus di campo e può bypassare il PLC trasmettendo via OPC-UA o MQTT sullo stesso canale fisico.
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