Tecniche di monitoraggio on-line delle vibrazioni meccaniche per la previsione di guasti nelle macchine automatiche

Sommario
L’analisi spettrale delle vibrazioni volta alla previsione degli accadimenti di guasto negli
impianti industriali costituisce un argomento in forte evoluzione sia in ambito accademi-
co che nella realtà industriale. Questo elaborato di tesi presenta ed approfondisce detta
tematica attraverso la sperimentazione di una innovativa soluzione di on-line condition
monitoring in continuo per il monitoraggio di macchine automatiche industriali. Il presen-
te lavoro di tesi si inserisce all’interno di un progetto sviluppato in collaborazione sinergica
con multinazionali leader nel settore della diagnostica tecnica volta alla manutenzione pre-
dittiva e proattiva. In particolare, lo sviluppo e la validazione della soluzione sono stati
condotti in un’applicazione pilota su di una macchina riempitrice/tappatrice ad elevata ca-
pacità produttiva, presso un importante produttore di birra. Per la determinazione delle
criticità impiantistiche, sulle quali concentrare l’attenzione attraverso l’analisi delle vibra-
zioni, è stata sviluppata un’analisi FMECA a partire dall’elaborazione dei dati di storico
guasti. Per ogni punto di misura sono state definite delle soglie d’allarme mirate, costruite
sulle frequenze caratteristiche di difetto emerse durante il periodo di studio in remoto dei
segnali acquisiti. I difetti individuati nei diagrammi in frequenza, attraverso l’analisi spet-
trale agli ordini, sono stati poi verificati e convalidati sul campo con il personale tecnico di
manutenzione. Si è pertanto dimostrata l’efficacia dell’approccio sviluppato.
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Capitolo 1
Introduzione ed obiettivi della tesi
Q
uesto elaborato di tesi si colloca all’interno di un progetto pilota condotto in
collaborazione con I-CARE
TM
, multinazionale belga che opera nel settore del-
la manutenzione predittiva e proattiva, e riassume in sé le fasi di studio, svi-
luppo teorico, validazione ed applicazione presso un cliente finale di un nuovo prodotto
per l’on-line condition monitoring in continuo degli impianti industriali. Il progetto pilo-
ta, denominato G-TALK PROJECT, consta di una soluzione HW/SW atta alla diagnostica
tecnica in continuo di sistemi industriali complessi, attraverso l’ausilio dell’analisi vibra-
zionale spettrale in ordini ed in bande di frequenza. L’ideazione di tale prodotto nasce
dalla pluriennale esperienza di I-Care nel settore della diagnostica tecnica presso diverse
realtà industriali in Germania, Belgio, Francia, Italia, Lussemburgo, Polonia e Svizzera
per rispondere alla richiesta di una soluzione di diagnostica che permetta di incrementare
l’affidabilità produttiva, in soluzioni impiantistiche complesse e difficilmente monitorabili
con tecniche “standard”; esigenza palesata da diversi costruttori di macchine automatiche
nei settori Food, Beverage e Pharma. L’implementazione del progetto è stata possibile gra-
zie alla collaborazione sinergica (Fig.1.5) con Emerson Process Management, partner di
I-Care per la componentistica HW, che mi ha assistito nella messa a punto della strumen-
tazione e con Inspiring-Software per lo sviluppo dell’interfaccia SW. Dopo una opportuna
validazione dell’approccio su un banco prova di laboratorio, l’obiettivo principale è sta-
to quello di validare la metodologia su una macchina sciaquatrice-riempitrice-tappatrice,
prodotta da Sidel (gruppo Tetrapak), in un’impianto pilota presso lo stabilimento di Birra
Peroni di Padova.
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CAPITOLO 1. Introduzione ed obiettivi della tesi
1.1 Obiettivi
Nello specifico gli obiettivi alla base del lavoro di tesi sono essenzialmente i seguenti:
1. Partendo dallo stato dell’arte presente in letteratura e in applicazioni industriali esi-
stenti, dati gli obiettivi specifici di progetto, verificare l’applicabilità di un approc-
cio d’analisi vibrazionale spettrale in continuo su macchine automatiche del settore
alimentare.
2. Verificare la possibilità di strutturare una metodologia d’analisi FMECA per la de-
terminazione dei punti critici d’impianto ove agire con tale approccio a partire da
una regressione statistica dello storico manutentivo.
3. Individuare una famiglia di moduli HW e SW funzionali a finalizzare il progetto.
Configurare e testare il tutto su banco prova.
4. Applicare le tecniche sviluppate su di un progetto pilota e valutare l’efficenza del
metodo proposto. Nello specifico ci si propone di caratterizzare il sistema, indi-
viduare le fault frequencies, definire delle opportune bande in frequenza e relative
soglie d’allarme.
1.1.1 Benefici attesi per i costruttori di macchine
L’implementazione di questo nuovo strumento (Fig.1.1) ha l’ambizione di permettere ai
costruttori di macchine di avere una maggiore consapevolezza di come viene condotto
l’impianto, sia dal punto di vista del processo (condizioni operative ed ambientali) che del
settaggio e della manutenzione (gestione operativa), consentendo nel breve periodo, con
l’implementazione della prima fase progettuale, di:
• velocizzare il “tempo di risposta” nella risoluzione delle richieste del cliente (ano-
malie), grazie alla possibilità d’interrogazione del sistema in remoto per la:
– visione globale delle informazioni sull’impianto (stato dell’impianto, diagram-
mi di tendenza, spettri in frequenza e waveform associate);
– ricezione degli allarmi e l’emissione di report d’analisi vibrazionale spettrale
puntuali a fronte della richiesta del cliente;
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CAPITOLO 1. Introduzione ed obiettivi della tesi
Figura 1.1: La soluzione G-Talk
• aumentare la conoscenza dei vari componenti dell’impianto (cinematiche, aziona-
menti, ecc) dal punto di vista del funzionamento cosiddetto “in situ”, consentendo
una maggiore efficienza progettuale;
• ridurre i requisiti minimi richiesti al manutentore per la risoluzione delle anoma-
lie e per il settaggio degli impianti, consentendo un aumento della disponibilità del
proprio “parco” tecnico;
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CAPITOLO 1. Introduzione ed obiettivi della tesi
1.2 Contenuti
Il presente lavoro di tesi è organizzato nel seguente modo:
Il SECONDO CAPITOLO viene dedicato ad una estesa panoramica sulle tecnologie oggi
disponibili industrialmente per la diagnostica tecnica delle macchine, dalla semplice misu-
ra dei parametri di processo all’utilizzo di tecniche ispettive tramite eterodine ad ultrasuoni
o tramite termografia ad infrarossi. In apertura a tale capitolo viene aperta una inevitabi-
le parentesi sugli approcci manutentivi adottabili nelle diverse realtà industriali, al fine di
evidenziare anche al lettore “non addetto ai lavori” la validità di un approccio manutentivo
predittivo in real time così spinto, di derivazione Turbomachinery, anche per un settore
“meno ricco” quale quello del Food&Beverage.
Il TERZO CAPITOLO è totalmente dedicato all’analisi vibrazionale, con una prima par-
te dedicata a richiami sui principi fondamentali della meccanica delle vibrazioni e del
trattamento ed elaborazione dei segnali, per proseguire poi con l’applicazione industriale
dell’analisi vibrazioni soffermandosi in particolar modo sulla sensoristica oggi disponibile.
In tale capitolo viene inoltre richiamata l’analisi vibrazionale globale secondo normativa
ISO, presentando caratteristiche e limitazioni rispetto all’analisi spettrale implementata in
questo lavoro.
Nel QUARTO CAPITOLO vengono presentate alcune notevoli soluzioni di on-line con-
dition monitoring in continuo e confrontate con la soluzione G-Talk qui presentata, che
si avvale di una parametrizzazione delle soglie d’allarme mirata in bande di frequenza e
che consente uno studio dettagliato della tipologia e della gravosità di difetto attraverso
l’analisi spettrale agli ordini. In tale sezione viene anche presentata l’analisi FMECA svi-
luppata per la determinazione dei punti di misura ottimali, parte integrante di tale progetto.
L’approccio impiegato e sviluppato durante tale progetto pilota viene qui generalizzato e
discretizzato.
Il QUINTO CAPITOLO è interamente dedicato all’analisi vibrazionale spettrale basata
sull’individuazione delle frequenze caratteristiche di difetto. Tale trattazione racchiude in
se lo stato dell’arte disponibile ad oggi su tali tematiche, avvalendosi di articoli accademi-
ci, know-how industriale ed esperienza maturata sul campo durante il mio progetto. Per
ciascun accadimento di guasto è stata sviluppata una trattazione teorica, comprensiva di
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CAPITOLO 1. Introduzione ed obiettivi della tesi
astrazioni degli spettri caratteristici, avvalorata da casi reali raccolti nello storico aziendale
e su banco prova in laboratorio durante la validazione della soluzione HW G-Talk.
Infine, il SESTO CAPITOLO è dedicato all’applicazione pilota di tale soluzione sul-
la riempitrice Sidel presso Birra Peroni Padova. Dopo la presentazione dell’impianto si
prosegue con le fasi di definizione dei punti di misura a partire dallo storico guasti, d’in-
stallazione e parametrizzazione dei segnali, d’analisi vibrazionale, individuazione delle
fault frequencies caratteristiche e definizione delle soglie d’allarme.
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CAPITOLO 1. Introduzione ed obiettivi della tesi
Figura 1.2: I-Care
1.3 I-Care
I-Care è una società di ingegneria che fornisce servizi e soluzioni per la manutenzione
industriale. Sfruttando i vantaggi delle tecnologie predittive, I-Care propone un approc-
cio unico centrato sulla realizzazione di un beneficio economico per il cliente (metodo
dell’audit).
Nata in Belgio nel 2004, I-Care è divenuta partner fidato dei più grossi gruppi industria-
li, duplicando ogni anno il suo giro d’affari e creando un network di filiali in tutta Europa.
I-Care ha stipulato accordi di partnership strategica con società di primaria importanza ope-
ranti nell’ambito del Condition Monitoring: Emerson Process Management (USA), Noria
(USA) e Wearcheck (Germany). I-Care opera in Italia e all’estero sviluppando ed integran-
do soluzioni specifiche che consentono al cliente di ridurre i rischi legati all’esercizio degli
impianti. I-Care è un partner per l’organizzazione della produzione industriale e per l’ou-
tsourcing delle attività di manutenzione predittiva, proattiva e diagnostica. La missione di
I-Care è quella di ottimizzare l’efficienza degli impianti (asset optimization) attraverso si-
stemi di manutenzione all’avanguardia, un miglior impiego delle risorse umane e l’utilizzo
delle più moderne metodologie diagnostiche.
Tali risultati vengono perseguiti grazie alle consolidate esperienze nell’analisi vibra-
zionale, nell’analisi dei lubrificanti, nelle analisi termografiche e ad ultrasuono (Fig.1.4a).
Descrizione dell’azienda
Aumentare la produzione e ridurre i costi di manutenzione dei clienti offrendo i migliori
consigli e le migliori tecnologie (Fig.1.4b).
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CAPITOLO 1. Introduzione ed obiettivi della tesi
Figura 1.3: I-Care
L’impegno di I-Care al conseguimento di tale obiettivo è garantito attraverso i seguenti
punti fondamentali:
1. AFFIDABILITÀ: grazie alla qualità del materiale ed alla formazione continua dei
propri ingegneri, I-Care garantisce una diagnosi:
(a) Completa (individuare tutti i difetti e soltanto i difetti)
(b) Esatta (individuare le cause esatte del problema)
(c) Precoce (individuare i difetti con largo anticipo rispetto al verificarsi del guasto
per permettere la pianificazione della manutenzione)
2. INDIPENDENZA: non ripara né vende macchine o parti costitutive, così come non
effettua alcuna operazione di manutenzione. Quest’indipendenza permette di fornire
una diagnosi neutrale, pertinente e basata sulla prestazione. È questa stessa volontà
d’indipendenza che fa scegliere il materiale più efficiente disponibile sul mercato.
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CAPITOLO 1. Introduzione ed obiettivi della tesi
3. FLESSIBILITÀ: I-Care propone a tutti i clienti di realizzare le analisi direttamente
presso il loro stabilimento. Questo modo di procedere permette di effettuare mi-
sure complementari, rispondere direttamente alle domande dei responsabili d’im-
pianto e consegnare una relazione chiara e precisa alla fine della visita. I-Care si
impegna a parlare in maniera chiara e semplice. Per ogni macchina viene riportato
precisamente: AZIONE da prendere e TEMPISTICA da rispettare.
4. KNOW HOW: viene messo a disposizione dei clienti un "know-how" che viene ar-
ricchito e sviluppato incessantemente anche attraverso progetti di tesi con diverse
università.
Strategia aziendale
Obiettivi (Fig.1.3):
• Riduzione dei costi d’esercizio e di manutenzione
• Aumento della redditività della produzione attraverso l’aumento della disponibilità
delle macchine
• Diagnostica impianti per prevenire le perdite di produzione legate a guasti improvvisi
(affidabilità)
Metodo di lavoro:
MANUTENZIONE PROATTIVA Ottimizzazione delle condizioni di funzionamento allo
scopo di aumentare la durata di vita delle attrezzature. Ad esempio attraverso il
bilanciamento dinamico dei rotori in sito ed attraverso l’allineamento laser di preci-
sione.
MANUTENZIONE PREDITTIVA Diagnostica degli impianti per una progettazione ottima-
le della manutenzione ed evitare la rottura improvvisa degli apparati industriali. Co-
munemente detta Condition Monitoring, ossia manutenzione basata sulle condizioni
della macchina.
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CAPITOLO 1. Introduzione ed obiettivi della tesi
AFFIDABILITA’ 
MACCHINA 
Vibration Electrical Oil IR - US 
Consulting Campo Remoto 
Reliability Excellence 
Lubrication Excellence 
PM Optimization 
Pdm Integration 
FMEA 
Criticality assessment 
Periodic 
Expertise 
Training 
Online Analysis 
Offline Analysis 
Oil Lab 
Product sales 
Walkthrough 
(a) Metodo di lavoro
I- Care : a Comprehensive Service 
(b) Consulting, Training and Service
Figura 1.4
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