Analisi predittiva e IoT nella movimentazione dei fluidi

Le aziende che si occupano di movimentazione dei fluidi, in campo petrochimico, ma non solo, possono beneficiare dei vantaggi offerti dalla IoT e dall’analisi predittiva. Il White paper di FlowServe spiega come queste tecnologie possono offrire un valido aiuto.

Termini come IoT (Industrial Internet of Things o Industria 4.0) e analisi predittiva sono all’ordine del giorno ormai da parecchio tempo. Ma non tutti hanno la stessa percezione di queste tecnologie, di come si relazionino tra loro e dei benefici che si possono ottenere. Per eliminare la confusione, diamo un’occhiata più ravvicinata all’IoT e all’analisi predittiva, così come al potenziale che racchiudono per le aziende che operano in ambito petrolchimico e non solo. Per prima cosa, immergiamoci nell’IoT. In parole semplici, con IoT ci si riferisce a dispositivi che incorporano una tecnologia che permette loro di connettersi all’infrastruttura. Esempi comuni includono hub intelligenti che possono regolare automaticamente l’illuminazione, i condizionatori d’aria, i termosifoni e altri dispositivi, in base alle effettive esigenze. Qualcosa di simile a un termostato. Ma, a differenza di un termostato che è impostato per eseguire un comando una volta che l’ambiente raggiunge una determinata temperatura, o un sensore a infrarossi che accende le luci quando qualcuno entra in una stanza, la tecnologia IoT può monitorare i comportamenti e imparare nel tempo.

Dagli interventi manuali ai dispositivi di monitoraggio

Sono proprio le capacità dei dispositivi IoT di raccogliere dati, memorizzarli e poi usarli per automatizzare compiti, che altrimenti sarebbero manuali, a rappresentare il vero potenziale per le applicazioni industriali. Questa tecnologia ha già rivoluzionato l’industria delle macchine rotanti, migliorando significativamente l’efficienza operativa e ottimizzando la manutenzione delle apparecchiature stesse. Prima dell’avvento della tecnologia IoT, in caso di guasto di un impianto, gli ingegneri, (i cosiddetti reliability engineers) e il personale addetto alla manutenzione si affannavano per identificare e risolvere il problema. Con i sistemi di monitoraggio che utilizzano la tecnologia IoT, i sensori installati sulle macchine possono immediatamente allertare gli addetti alla manutenzione nel momento in cui si verifica un guasto, permettendo ai tecnici manutentori di valutare e riparare il problema immediatamente. Ripristinare il funzionamento dell’apparecchiatura il più rapidamente possibile limita i tempi di inattività e le perdite di produttività.

L’analisi predittiva: come funziona?

L’analisi predittiva si riferisce all’analisi e alla diagnostica fornita da algoritmi che analizzano continuamente i dati in tempo reale. Questi algoritmi analizzano i dati sulle prestazioni delle macchine, esaminano indicatori specifici e fanno previsioni su ciò che probabilmente accadrà in futuro. È importante capire che gli algoritmi sono basati su modelli proprietari, metodologie ed esperienza sul campo, quindi l’azienda che fornisce gli algoritmi ha un impatto significativo sui risultati che possono essere raggiunti. Attualmente c’è molto fermento nel settore della movimentazione dei fluidi poiché l’analisi predittiva può applicare algoritmi e modelli ai dati delle attrezzature e identificare modelli e tendenze delle prestazioni nel tempo. Con queste informazioni, le aziende del comparto Oil & Gas, le raffinerie e gli impianti petrolchimici possono scoprire quando le prestazioni delle loro machine rotanti si discostano dai parametri predeterminati. Per esempio, fluttuazioni di temperatura, vibrazioni, pressione o altre condizioni potrebbero indicare che un problema si sta profilando nel futuro. Osservando queste tendenze, gli ingegneri e i tecnici possono valutare e riparare i guasti prima che si verifichino.

Da un approccio reattivo a uno predittivo

I produttori di macchine rotanti stanno sviluppando sofisticate offerte di analisi predittiva che vanno ben oltre l’analisi delle tendenze per identificare guasti specifici delle attrezzature prima che si verifichino. I sensori interconnessi installati sulle macchine monitorano i cambiamenti di temperatura, pressione, vibrazioni, portata, coppia, spinta e altre condizioni. Modelli analitici proprietari confrontano i dati catturati da questi sensori per dare alle aziende una visione completa della vita rimanente delle loro attrezzature, delle modalità di guasto più probabili e delle azioni raccomandate. Con queste informazioni, gli operatori possono intraprendere azioni preventive per rispondere alle cattive condizioni delle attrezzature prima che abbiano un impatto sulla loro organizzazione.

Queste tecnologie consentono agli ingegneri di monitorare le apparecchiature e prevederne il comportamento su larga scala. Collegando il monitoraggio delle attrezzature in rete – non solo in un impianto, ma in tutte le operazioni a livello globale – le aziende possono applicare algoritmi avanzati per confrontare serie di dati interconnessi da più sistemi per individuare miglioramenti operativi, prevedere i guasti delle attrezzature, valutarne la durata e pianificarne, eventualmente, la sostituzione. IoT e Analisi Predittiva hanno permesso di passare da una mentalità reattiva a una predittiva. È questa capacità predittiva che ha stimolato il mondo dell’industria, perché permette alle organizzazioni di capire ciò che conta. Portare la prevedibilità a un processo altrimenti imprevedibile permette di evitare guasti alle attrezzature, tempi di inattività e riparazioni costose, mantenendo un’alta produttività.