PO 449

progettare 449 • ottobre 2022 101 Monitoraggio dei dati su cloud Circa il 90%di tutte le aziende utilizza l’aria compressa in qualche sua attività produt- tiva, tanto che viene spesso indicata come la ‘quarta utility’. I recenti sviluppi nella tecnologia di imaging acustico industriale hanno consentito la rapida identificazione delle perdite nei sistemi di aria compressa utilizzati in ambienti industriali e manifat- turieri. La telecamera acustica industriale ii900 di Fluke è dotato di una serie di microfoni che consentono di visualizzare il campo sonoro all’interno di un campo visivo esteso e su una distanza fino a 70m, consentendo ai team di manutenzione di individuare visivamente le perdite d’aria in modo rapido e preciso negli impianti che ne fanno uso. Oltre che gli strumenti di misura portatili, anche le pratiche di monitoraggio si stanno notevolmente evolvendo, con la sempre maggiore dif- fusione di strumenti connessi a Internet. Le analisi e i dati vengono acquisiti su una piattaforma cloud che consente agli operatori di monitorare i parametri KPI (Key Performance Indicator) dei sistemi ad aria compressa, tra cui energia, energia elettrica, flusso d’aria, pressione e flusso delle perdite. Lo strumento LeakQ Report Generator di Fluke permette di creare relazioni dettagliate sulle perdite del com- pressore d’aria, a partire dalle immagini acquisite dalle telecamera acustica Fluke ii900 o dalla telecamera acustica di pre- cisione ii910, e di calcolare il risparmio energetico ottenibile una volta riparate le perdite. Dati per manutenzione predittiva Con l’emergere delle tecnologie IIoT, i professionisti della manutenzione posso- no ora più facilmente collegare strumenti, software e sensori per raccogliere, archi- viare e analizzare più fonti di dati in un unico luogo. La pandemia ha accelerato gli investimenti in tecnologie che ren- dono possibile il monitoraggio remoto. La tendenza ad un maggiore utilizzo del monitoraggio remoto continuerà, con an- che le imprese di minori dimensioni che si avvarranno di servizio di monitoraggio remoto delle condizioni degli impianti. L’Intelligenza Artificiale e l’apprendimen- to automatico hanno mantenuto la pro- messa di saper identificare rapidamente le tendenze e adattarsi rapidamente alle mutevoli condizioni operative. Il software di analisi prescrittiva si sta finalmente integrando con il moderno hardware di monitoraggio delle condizioni, per inne- scare una rivoluzione basata sull’utilizzo delle tecnologie AI/ML nelle attività di manutenzione. Ora è emersa una nuova sfida, che punta ad accoppiare hardware e software con algoritmi ML e AI. Le a- ziende come Fluke stanno lavorando per combinare le diverse tecnologie disponi- bili affinché il software possa identificare rapidamente le tendenze, riconoscere i modelli di dati e formulare raccomanda- zioni specifiche per lamanutenzione delle apparecchiature. Misure su apparecchiature critiche Sebbene i moderni strumenti di misura digitali non siano in genere soluzioni fit- and-forget, l’aumento delle soluzioni di misura digitali apre la strada a tecnolo- gie di verifica che possono contribuire a ridurre il carico di manutenzione sul per- sonale, senza per questo compromettere l’accuratezza o l’affidabilità dei risultati. Il progetto Digital SI (International System of Units) è un’iniziativa nata nell’ambito di Industry 4.0 e riguarda la realizzazione di un sistema globalizzato per la trasmis- sione elettronica delle informazioni di certificazione delle tarature. Si tratta di un’attività fondamentale, in quanto lo scambio di dati e i dati stessi sono alla base di processi industriali altamente automatizzati. Il sistema garantisce la tracciabilità delle misure in base a tutte le calibrazioni eseguite e consente la condivisione delle informazioni in modo non cartaceo. Ciò accelera l’integrazione delle misure che possono essere ese- guite utilizzando apparecchiature di test critiche che fanno parte di una fabbrica integrata e che permettono di migliorare l’efficacia delle attività di manutenzione e l’efficienza dell’impianto stesso.