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di prendere decisioni informate sulle condizioni dei motori installati e di reagire di conseguenza in base ai dati acquisiti. Nella ‘fase 1’, il sensore, facilmente installato tramite un morsetto, rileva le vibrazioni, la tempe- ratura di superficie, le ore di funzionamento, la velocità e l’avvio/arresto attraverso Bluetooth. Nella ‘fase 2’ i dati di carico/efficienza vengono trasmessi attraverso la comunicazione via gateway. Per praticità i dati acquisiti vengono archiviati nel cloud e l’utente può utilizzare una app disponibile sia per iOS sia per Android, sul proprio smartphone o tablet per accedervi. Attraverso il processo di monitoraggio delle prestazioni e dello stato di salute dei motori, in tempo reale, la manutenzione predittiva riduce al minimo i tempi di fermo necessari per le riparazioni. La presenza di calore o di vibrazioni anomale generate da motori e cuscinetti difettosi possono essere rilevati prima che le macchine si spengano completamente, ridu- cendo al minimo il danneggiamento delle stesse. Secondo McKinsey, la manutenzione predittiva aiuterà le aziende a risparmiare 630 miliardi di dollari entro il 2025, abbassando del 10-40% i costi manutentivi e ridu- cendo i tempi di fermo del 50% (McKinsey Global Institute, ‘The Internet of Things: Mapping the value beyond the hype’ , 2015). Oltre a prevenire guasti ai motori, la manutenzione predittiva consente una manutenzione più efficiente riducendone i costi. La possibilità di pianificare un’opera- zione manutentiva al momento giusto, prima che sia necessario un inter- vento di emergenza, consente di ridurre i tempi di inattività programmati. La manutenzione predittiva semplifica inoltre la pianificazione, per esem- pio ordinando i pezzi di ricambio prima che siano necessari o pianificando più attività durante il periodo di manutenzione programmata per massi- mizzare l’efficienza delle risorse. La futura evoluzione della tecnologia di monitoraggio prevederà anche la misurazione del carico. Quando i motori sono sovradimensionati o sotto- dimensionati rispetto al carico a cui sono destinati, questa discrepanza causa inefficienza. Un motore sovradimensionato consuma più energia elettrica e causa un basso fattore di potenza, che aumenta i costi. D’altra parte, un motore sottodimensionato porta al surriscaldamento. Pertanto, la possibilità di monitorare il carico del motore e abbinare il motore ai suoi requisiti effettivi permetterà di migliorare le prestazioni del sistema e generare un notevole risparmio sui costi. WEG Italia - www.weg.net I dati del motore, archiviati nel cloud, sono disponibili all’utente da smartphone o tablet tramite una app disponibile per iOS e Android I l nuovo Motor Scan di WEG permette il monitoraggio da remoto dei motori WEG al fine di massimizzarne il tempo di utilizzo e consentire la manutenzione pre- ventiva/predittiva. Consente ai tecnici della manutenzione di prendere decisioni informate sullo ‘stato di salute’ dei motori installati e di reagire di conseguenza in base ai dati acquisiti. Disponibile per taglie del telaio da 100 a 450, il dispositivo misura le vibrazioni e la temperatura dei motori, al fine di rilevare eventuali anomalie. Facilmente installabile anche in un secondo momento, tramite un apposito morsetto, il sensore rileva le vibrazioni, la temperatura superficiale e le ore di funzionamento e fornisce dati su velocità, tempo di avvio/arresto, carico ed efficienza via Bluetooth. Per facilitarne l’uso, i dati acquisiti vengono archiviati nel cloud e l’utente può servirsi di una app, disponibile per dispositivi sia iOS sia Android, sullo smartphone o tablet per accedervi. Gli utenti possono inoltre avere accesso ai dati su laptop e desktop tramite un portale web dedicato. Un potente sistema di analisi permette di elaborare i dati e anticipare possibili ano- malie o problemi nascosti, sulla base dell’analisi del- lo spettro di frequenza. Diversi livelli di avvertimento sono pre-impostati sulla base di valori di riferimento accettabili di temperatura/vibrazione e il software con- sente di tracciare curve di prestazione basate sui dati acquisiti. Fondamentalmente, WEG Motor Scan elimina la necessità di acquisire e monitorare i dati manualmen- te, rende superflue le supposizioni della manutenzione preventiva ed elimina l’inefficienza della manutenzione reattiva. Inoltre, formando i tecnici della manutenzione in base ai requisiti particolari della manutenzione predittiva, offre alle aziende l’opportunità di far crescere il personale ampliandone capacità e competenze. “WEG Motor Scan può predire e segnalare un proble- ma prima che si verifichi” spiega Fabrizio Arosio, responsabile auto- mation business di WEG Italia. “È come avere una ‘sfera di cristallo’ che consente di sapere cosa accadrà in futuro. Riteniamo che prevenire un problema prima che si verifichi sia, in termini di costo e di manutenzione, il raggiungi- mento della migliore efficienza”. Continua quindi Arosio: “WEG Motor Scan sfrutta l’IIoT e l’analisi per collegare sensori e altri dispositivi finalizzati ad acquisire e analizza- re i dati in tempo reale, nonché offre trasparenza nell’ado- zione di azioni preventive immediate. La nostra soluzione aiuta inoltre i clienti ad aumentare la sicurezza dei propri impianti, rimanendo comunque competitivi in questo set- tore impegnativo e in continua evoluzione”. WEG MOTOR SCAN: MEGLIO DELLA SFERA DI CRISTALLO SETTEMBRE 2018 FIELDBUS & NETWORKS 29