Come afferma ifm electronic – azienda che sviluppa, produce e commercializza in tutto il mondo sensori, controllori, software e sistemi per l’automazione industriale, nonché soluzioni basate su SAP per la gestione della supply chain e l’integrazione dello shop floor management –, negli impianti siderurgici, dove ogni minuto di fermo macchina può tradursi in ingenti perdite economiche, garantire la massima disponibilitàoperativa delle linee di produzione è una priorità assoluta.
La vera sfida per il settore è superare i limiti della manutenzione reattiva e programmata, adottando un modello predittivo, in grado di anticipare i guasti prima che essi si verifichino.
La digitalizzazione rappresenta il fattore abilitante di questa trasformazione. Solo attraverso dati affidabili, raccolti in tempo reale e analizzati in modo intelligente, è possibile prendere decisioni tempestive e realmente efficaci. ifm electronic si pone come punto di riferimento in questo scenario, grazie a una strategia collaudata basata su tre fasi: connettere, dare valore, agire.
Dalla raccolta dati al monitoraggio continuo
Un esempio concreto dell’approccio di ifm è rappresentato dal monitoraggio predittivo in un impianto di laminazione a caldo. Il primo passo è “connettere”: sensori avanzati come i suoi accelerometri VSA001, collegati alla centralina vibrazionale VSE950, consentono il monitoraggio in tempo reale dello stato del motore e degli alberi di trasmissione. Grazie all’analisi vibrazionale, è possibile individuare anomalie come disallineamenti o usura dei cuscinetti prima che evolvano in guasti.
I dati raccolti vengono inviati tramite Edge Gateway alla piattaforma IIoT moneo cloud di ifm, dove vengono visualizzati in dashboard intuitive, assumendo il “valore” di vere e proprie informazioni. In questo modo, i manutentori possono intervenire in maniera preventiva senza la necessità di esperti vibrazionali.
L’intelligenza artificiale per la manutenzione predittiva
Il passo successivo – spiega ifm electronic – è “il passaggio all’azione” basato su processi di analisi utili per prendere decisioni concrete. L’intelligenza artificiale integrata nella piattaforma moneo consente di superare i limiti delle soglie statiche, adattando le previsioni ai reali parametri operativi. Lo strumento SLW (Smart Limit Watcher) applica modelli sofisticati (reti neurali, alberi decisionali, regressione lineare) senza richiedere competenze specifiche da parte dell’utente.
La vibrazione – variabile target – viene messa in relazione con temperatura, assorbimento e altri parametri, consentendo una valutazione dinamica e personalizzata dello stato della macchina. Questo approccio permette di pianificare interventi nel momento ottimale, riducendo i costi e massimizzando l’efficienza.
Qualità dell’olio sotto controllo
Oltre alla vibrazione, anche il controllo della qualità dell’olio è cruciale per il corretto funzionamento di un impianto di laminazione. Il monitoraggio in tempo reale di umidità, temperatura e contaminazioneè reso possibile dai sensori LDH e LDP di ifm. Il primo misura con precisione umidità e temperatura in un unico dispositivo; il secondo analizza la presenza di particelle solide, fornendo dati secondo le normative ISO e SAE.
Grazie alla tecnologia Edge di ifm e all’integrazione cloud basata su infrastruttura Microsoft Azure, i dati sono protetti, accessibili in qualsiasi momento e aggiornati in automatico, assicurando continuità operativa e sicurezza informatica.
Un unico ecosistema per decisioni più intelligenti, con ifm
Tutti i dati vengono raccolti, analizzati e resi fruibili nella piattaforma IIoT moneo di ifm che centralizzail monitoraggio in un’unica dashboard. Questo consente di controllare con precisione la qualità dell’olio, individuare anomalie precoci e intervenire tempestivamente, proteggendo gli impianti e migliorando la qualità del prodotto finale.
L’approccio integrato di ifm – fatto di sensori intelligenti, connettività avanzata e AI – dimostra come la digitalizzazione non sia solo un’opzione tecnologica, ma una leva strategica per l’industria siderurgica. Con soluzioni come quelle adottate nei laminatoi a caldo, è possibile trasformare i dati in valore, ridurre i fermi non pianificati e garantire la massima disponibilità degli impianti.
