Smart plastics al servizio della manutenzione 4.0
Finita l’era della manutenzione “tradizionale”, siamo ora nell’era della manutenzione predittiva che risponde perfettamente alle esigenze dell’Industria 4.0: sapere prima quello che succederà grazie al controllo continuo dei dati, in modo da pianificare gli interventi ancor prima che si verifichi un problema, evitando inutili fermi di impianto. In questo senso, igus ha realizzato le smart plastics: si tratta di sensori e moduli di controllo per catene portacavi, cavi, cuscinetti e guide lineari. La connessione con il nuovo modulo di comunicazione plus (icom.plus) consente l’integrazione dei dati di monitoraggio direttamente nell’infrastruttura IT del cliente, per es. in sistemi di gestione della produzione come SCADA e MES o in soluzioni cloud impiegate a livello aziendale.
10 miliardi di cicli di test
Su richiesta del cliente, dopo un parametraggio iniziale online, il sistema può essere utilizzato anche offline senza funzione di aggiornamento. Così l’utente può gestire in modo flessibile la connessione del modulo e, quindi, dei suoi dati e creare equilibrio tra massimizzazione della durata e sicurezza IT. Se icom.plus è connesso online, la sincronizzazione delle indicazioni sulla durata d’esercizio con il cloud igus è continua, per consentire la durata massima della macchina e minimizzare il rischio di guasto. Nel cloud, i dati vengono confrontati ai dati risultanti dai 10 miliardi di cicli di test di catene portacavi e cavi eseguiti nel grande laboratorio di prova aziendale di 3.800 metri quadrati. Grazie ai dati provenienti da queste prove, che confluiscono nel calcolatore della durata d’esercizio, è possibile prevedere per quanto tempo una catena portacavi funzionerà in modo affidabile nella specifica applicazione della macchina utensile, in anticipo e con esattezza.
E-chain come service
L’aggiornamento costante dei dati di durata grazie ai componenti isense igus rappresenta, per il cliente, un’ulteriore sicurezza perché il sistema integra in tempo reale le effettive condizioni ambientali dell’applicazione in corso. Grazie ai complessi algoritmi di Machine Learning e di Intelligenza Artificiale, è possibile fornire indicazioni precise sulla durata delle soluzioni impiegate dall’utente nell’applicazione specifica. Queste informazioni vengono visualizzate sullo schermo del dispositivo di controllo dell’impianto e nel caso di un sistema connesso online, l’utente riceve un SMS o un’e-mail che lo informano circa anomalie negli stati di funzionamento o necessità di interventi di manutenzione imminenti. I clienti vengono avvisati con giusto preavviso se si rende necessario acquistare pezzi di ricambio; tutto questo permette di implementare scenari diversi, dalla programmazione automatica degli interventi di manutenzione all’ordine sistematico dei giusti pezzi di ricambio, fino all’ “e-chain as a service”.