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14 - TRL7 - un nuovo paradigma per il service antincendio

Autore Gianfranco Rocchi | Chief Communication Officer | 30 Luglio 2021 |

Iniziamo con questo numero di TRL7 una breve escursione sul futuro del service antincendio, che ci accompagnerà nelle prossime settimane. Per guardare avanti, spesso però, è importante anche guardarsi indietro.

In passato, le imprese mantenevano i propri asset in modo reattivo. Si riparava o sostituiva un bene dopo che si era rotto. La manutenzione reattiva aveva un problema perché doveva attendere il guasto delle apparecchiature, che potevano interrompere le attività con le relative perdite.

Per mitigare le inefficienze della manutenzione reattiva, le organizzazioni industriali sono passate al modello di manutenzione preventiva. La manutenzione preventiva – tipica nel nostro settore – programma le operazioni di riparazione e assistenza a intervalli regolari per prevenire guasti alle apparecchiature; nel nostro caso specifico per assicurare l’efficienza dell’impianto antincendio al momento del bisogno, questo tipo di manutenzione richiede interventi rigidamente programmati che riducano – tendenzialmente elimino - i margini di errore.

In altre parole, la manutenzione preventiva considera la durata prevista delle risorse per ispezionarle e mantenerle in modo proattivo. In questo modo, allevia i tempi di inattività imprevisti e aumenta la continuità delle operazioni aziendali.

La manutenzione preventiva è tutt'altro che ottimale, poiché in genere manutiene o sostituisce le risorse prima della loro fine vita

Se si potessero pianificare le attività di manutenzione sulla base di informazioni fattuali sullo stato delle risorse, piuttosto che sulla base di valori ipotetici di fine vita, si potrebbe migliorare l'ottimizzazione delle risorse.

Qui entra in gioco un nuovo paradigma manutentivo, affermatosi grazie alla sempre maggior capacità di raccolta e analisi dei dati, inclusi i segnali deboli come la variazione delle frequenze di vibrazione di apparati in movimento, variazioni anomale della temperatura o degli assorbimenti di potenza, etc.. Stiamo parlando della manutenzione predittiva.

Oltre a migliorare l'utilizzo delle risorse, la manutenzione predittiva, riduce al minimo i possibili tempi di fermo non programmati.

Le informazioni sulle condizioni dell'asset e il loro fine vita previsto possono essere combinate con approfondimenti sulle operazioni aziendali (ad esempio, programmi di produzione, previsioni della domanda) per massimizzare i ricavi e ridurre l'impatto delle attività manutentive.

Le informazioni sulla manutenzione possono essere utilizzate per guidare le funzioni di automazione e controllo per ottimizzare l'utilizzo delle risorse. Ad esempio, al rilevamento di segni precoci di degrado del bene, è possibile attivare una diversa modalità operativa per evitare l'interruzione delle operazioni e il prolungamento della vita utile residua del bene.

Poichè questo approccio non si applica ad un singolo impianto (si esso un impianto antincendio, come nel caso di nostro interesse, o un impianto di processo) ma all'intero ecosistema, questo paradigma manutentivo combinerà informazioni di manutenzione sui singoli asset con approfondimenti sui processi aziendali (ad es. programmi di produzione, ordini dei clienti) per produrre programmi di manutenzione ottimizzati. Le piattaforme software già oggi, ma sempre più in futuro, indicheranno il punto migliore per eseguire la manutenzione degli asset considerando non come massimizzare il rendimento delle risorse, l'utilizzo dell'asset fino ad incrociare le esigenze di mercato – e/o, nel nostro caso, di sicurezza – su cui le operazioni di manutenzione possono impattare.

Sarà possibile tenere traccia dello stato di salute degli asset nel tempo per identificare le possibili cause del loro degrado delle prestazioni. Questo non avrà solo ricadute in termini di miglioramento dell'utilizzo e manutenzione delle risorse e di aumento dei margini di sicurezza antincendio, per quanto riguarda gli impianti di spegnimento, ma consentirà di inoltrare feedback positivi a chi progetta ed installa tali sistemi.

Una delle tecnologie abilitanti la manutenzione preventiva è ovviamente l'Internet of Things, grazie a sistemi di rilevamento e tecnologie digitali.

Ma non basta rilevarli i dati o presentarli i dashboard sinottiche; in alcuni casi entriamo nel dominio dei BigData per volume o per eterogeneità/destrutturazione dei dati raccolti.

In questi casi diventa essenziale avvalersi di algoritmi di analisi. I progressi dell'Intelligenza Artificiale trasformeranno, senza dubbio, il volto della manutenzione in futuro. Quanto prossimo sia questo futuro dipenderà dalla penetrazione di questa tecnologia e quindi dal rapporto costi/benefici che genererà e dalla sua affidabilità (la manutenzione preventiva ha il vantaggio che, a prezzo di un costo più alto, offre alte garanzie di efficacia).

Se la capacità di analisi dei dati sarà la chiave di volta di un cambio di paradigma nel mondo della manutenzione, un ruolo cruciale nella raccolta di questi lo giocheranno di diversi tipi di sensori, come quelli di vibrazione, sensori acustici, di temperatura, di consumo energetico e termocamere.

La loro miniaturizzazione li renderà sempre più pervasivi.

L'unione di queste due tecnologie, di raccolta dei dati e di analisi degli stessi, darà un risultato, in termini di comprensione del contesto, superiore alla somma delle parti.

Gli algoritmi di intelligenza artificiale potranno identificare modelli nascosti di degrado oltre la conoscenza del dominio esistente. Questo scopre le cause alla radice dei guasti e identifica le azioni correttive appropriate.

Non si sarà, infatti, solo in grado di rilevare i cambiamenti nelle condizioni degli impianti ma quando il volume di dati consentito dalla rete di sensori aumenterà esponenzialmente di volume e la capacità di analizzarli seguirà il trend, si potranno inferire valori per i quali non esiste una rete di rilevamento. Ad esempio, combinando i sensori di umidità a quelli di temperatura  si potrebbero creare scenari di propagazione della corrosione o di tubature; incrociando la rilevazione della posizione fisica di un estintore con il valore che una cella di carico potrebbe dare del peso dello stesso presidio, si potrebbero dedurre se è stato utilizzato o ha problemi di tenuta, e così via.

Un aspetto non irrilevante in questo quadro riguarda le tecniche e tecnologie di visualizzazione dei dati. Il personale di manutenzione deve poter ricevere le informazioni cruciali in maniera efficace. In uno scenario futuro, come quello descritto pocanzi, in cui aumentano esponenzialmente i dati a disposizione, la capacità di sintesi farà la differenza tra chi sarà in grado di tradurre le informazioni in azioni e chi si perderà in un alluvione di informazioni.

  • https://www.researchgate.net/publication/349313442_Non-invasive_attempts_to_extinguish_flames_with_the_use_of_high-power_acoustic_extinguisher
  • https://ijaers.com/uploads/issue_files/57IJAERS-07202076-Astudy.pdf
  • https://www.ripublication.com/irph/ijert19/ijertv12n7_24.pdf
  • http://utpedia.utp.edu.my/15706/1/Dissertation%20-%20Alan%20A.%20A.%20-%2016036.pdf
  • http://www.kscst.iisc.ernet.in/spp/40_series/39S_bestprojreports/39S_BE_1977.pdf
  • https://www.researchgate.net/publication/341330176_Extinguishing_the_dripping_flame_by_acoustic_wave

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note sull'autore

Gianfranco Rocchi è curatore del digital content marketing di Mozzanica&Mozzanica Srl; con una formazione accademica in storia economica, ha una esperienza di oltre quindici anni nella consulenza aziendale relativamente ai sistemi di gestione aziendale e della salute e sicurezza sul lavoro. È stato inoltre autore di contenuti per la televisione ed il podcasting.

 

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