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Gli operatori che da anni lavorano sulla „loro” macchina, conoscono ogni minimo rumore, ogni rantolo – essi sentono quando qualcosa non va. Ma in presenza di molta tecnica, in spazi ristretti, spesso risulta difficile individuare problemi imminenti.
Con sistemi di manutenzione predittiva (Predictive Maintenance-Systeme), riparazioni costose o gravi guasti ai macchinari, diventano prevedibili.
Da qualche tempo ormai, sulle nostre macchine, é possibile, su richiesta, sorvegliare dal vivo, i dati più importanti, quali i parametri di lavoro, la posizione-GPS, la direzione di lavoro, i dati motore, i livelli di riempimento dei materiali di esercizio e le pressioni idrauliche. In questa maniera, si rende possibile monitorare, dall’ufficio, la condizione attuale di intere flotte di macchinari. I dati così evinti, sono disponibili poi anche in forma memorizzata – una fonte di informazioni estremamente preziose.
Per poter decifrare tali informazioni, e poterle poi tradurre in istruzioni di intervento pratico per la manutenzione, basante sulle condizioni reali, tutti questi dati debbono essere valutati. Tali processi, sono zone rimaste fin’ora inesplorate nel settore della costruzione ferroviaria. Il P&T Connected si occupa quindi, in anteprima, proprio di questa problematica.
si occupa principalmente della raccolta, elaborazione e valutazione dei dati, allo scopo di realizzare una Predictive Maintenance per le macchine operatrici rotabili. P&T Connected, la più giovane delle società consociate della Plasser & Theurer, é stata fondata nel gennaio 2017, con, al momento, un gruppo di lavoro di sette collaboratori/collaboratrici. Oltre all’informatica, fanno parte dei campi di applicazione del giovane gruppo di lavoro, anche la fisica, la matematica e le scienze statistiche. Il giovane team, ha la sua sede di lavoro sul campus della FH (Università di Scienze Applicate) di Hagenberg – il così detto „Silicon Valley Austriaco“.
Una delle numerose nuove possibilità, é quella della sostituzione di parti d’usura nel momento economicamente più appropriato. Fondamentali per questo tipo di lavoro, sono i dati di carico forniti da appositi sensori. Tali sensori, indicano quanto tempo, una parte d’usura, possa ancora funzionare perfettamente. In questo modo, si potrà quindi riconoscere, in tempo utile, quando determinate parti debbano essere sostituite. Inoltre, é così possibile, minimizzare i tempi di fermo ed i guasti macchina – un notevole vantaggio questo, per i gestori sia dei macchinari che dell’infrastruttura.
Quello che in passato, potevano quindi decidere al massimo tecnici di servizio assistenza, con notevole esperienza, può oggi essere determinato sulla base di dati attendibili.
Questa metodologia può essere trasportata anche alla manutenzione di completi macchinari. È così possibile, realizzare un salto dalla manutenzione ad intervalli prefissati, ad una manutenzione in base alle condizioni reali. P&T Connected realizza l’analisi dei dati, fornendo poi i suggerimenti d’azione, ovvero intervento, basanti proprio su questa analisi.
Il grafico mostra dove la Predictive Maintenance sia particolarmente indicata ed importante – nel settore con le più importanti ripercussioni (ad es.: guasti macchina, costi, tempi di fermo, ...) e con minor sovenza, con poca o quasi alcuna programmabilità.
