Mitsubishi Electric: lunga vita a macchine e impianti

In un’ottica di manutenzione preventiva e predittiva di macchine e impianti, l’offerta Mitsubishi Electric spazia dagli HMI cost-effective (che permettono di rilevare e visualizzare le variabili dell’impianto) fino alle soluzioni di manutenzione predittiva basate sull’intelligenza artificiale.

Gli inverter FR-E800 dispongono di sistemi per identificare in anticipo eventuali guasti. Grazie all’utilizzo dell’intelligenza artificiale, le funzioni di manutenzione predittiva integrate nell’inverter permettono di analizzare i dati di funzionamento, identificando in anticipo un possibile guasto e individuando in real time le cause di eventuali allarmi.
Anche i servosistemi MELSERVO MR-J5 integrano funzioni di manutenzione predittiva, che consentono di rilevare i consumi e le vibrazioni della meccanica collegata ai motori e di individuare anomalie meccaniche su componenti come cinghie o ingranaggi.
L’opzione MELFA Smart Plus di Mitsubishi Electric, invece, permette di verificare l’assorbimento degli assi del robot e confrontarli con i modelli di degrado dei componenti soggetti a usura, ricavando i programmi di manutenzione in base alle condizioni operative effettive.

Pacchetti software pronti all’uso

Mitsubishi Electric mette a disposizione anche appositi pacchetti software già pronti all’uso, come gli e-F@ctory Starter Package, che consentono di attivare funzionalità di analisi dell’efficienza della linea o della macchina e di verifica delle cause di guasti o fermi impianto, o gli iQ Monozukuri che ampliano ulteriormente le librerie di tool per la manutenzione.
Inoltre, grazie alla soluzione SCADA Genesis 64 di Iconics, azienda statunitense che fa parte del Gruppo Mitsubishi Electric, la manutenzione può essere estesa a un intero impianto produttivo o a una serie di stabilimenti connessi tra loro.
È inoltre disponibile il tool di data science MELSOFT MaiLab che utilizza il Machine Learning, una branca dell’intelligenza artificiale, per automatizzare la raccolta di dati da diversi sistemi, la creazione di modelli predittivi e l’estrazione di grandi volumi di dati. Facile da implementare, la soluzione si basa sia su dati storici che rilevati in tempo reale, senza che gli utenti abbiano competenze specifiche o debbano sottoporsi a una formazione dedicata.