Il lato green dell’automazione di processo predittiva

Un progetto realizzato da Maire Tecnimont: un impianto di polipropilene in Oman

Tutti i benefici della manutenzione predittiva raccontati da Maire Tecnimont, dall'efficienza produttiva alla maggiore sicurezza per gli operatori, senza trascurare le attese di  decarbonizzazione dell’industria 

il segmento della manutenzione predittiva si arricchisce di un nuovo interprete, focalizzato sull’industria di processo. Si tratta del Gruppo Maire Tecnimont che ha siglato due accordi di collaborazione tecnologica con Aveva e con Siemens Italia per offrire ai proprietari di impianti industriali soluzioni di manutenzione predittiva come parte dei vari servizi digitali disponibili nel proprio portfolio NextPlant, al fine di ottimizzare l’esercizio e la manutenzione degli impianti.

Sede Maire Tecnimont Milano Porta Garibaldi
La sede Maire Tecnimont a Milano Porta Garibaldi

In qualità di contractor di ingegneria, procurement e costruzione (EPC) di livello globale nella trasformazione delle risorse naturali, con un forte impegno per industrializzare la chimica verde e le tecnologie a supporto della transizione energetica, Maire Tecnimont fa leva sulle proprie competenze in materia di processi chimici, automazione e manutenzione per fornire ai proprietari di impianti soluzioni digitali perfettamente personalizzate, realizzate su misura per le loro esigenze di esercizio e manutenzione.

«La manutenzione predittiva è una delle possibili innovazioni offerte dalla trasformazione digitale e si inserisce naturalmente nel processo di evoluzione da tempo in atto nella gestione della manutenzione ordinaria e straordinaria degli impianti industriali, passando appunto dalla manutenzione reattiva alla prescrittiva e, infine, alla predittiva», spiega Ezio Pasqualon, Digital Transformation Services, Head of Department, Gruppo Maire Tecnimont.

Ci può portare un esempio indicativo di applicazione?
Una suite di manutenzione prescrittiva (Cmms, Computerized Maintenance Management System) è stata storicamente d’ausilio per i proprietari di impianti industriali per la pianificazione delle attività di manutenzione, la gestione dei pezzi di ricambio, il monitoraggio dei carichi di lavoro delle maestranze coinvolte e la gestione degli ordini di lavoro. Nella visione del Gruppo Maire Tecnimont, l’uso della leva digitale consente in primis di fondere la suite di manutenzione prescrittiva tradizionale con il gemello digitale dell’impianto stesso (Asset Digital Twin).

Ezio Pasqualon Marie tecnimont
Ezio Pasqualon

Il gemello digitale fa perno sul modello 3D, inteso come contenitore unico e strutturato delle informazioni relative agli asset, prodotte durante le fasi del progetto Epc e accresciute durante l’intero ciclo di vita dell’impianto, fino a includere i piani di manutenzione sviluppati dai fornitori degli asset e i rapporti di manutenzione e ispezione degli stessi apparati generati dal proprietario dell’impianto.

I maggiori vantaggi che derivano da un gemello digitale degli asset, qualora esso sia integrato con la suite di manutenzione prescrittiva, sono la riduzione del livello di errore umano nella pianificazione e nell’esecuzione delle operazioni di manutenzione in campo; la minimizzazione dei tempi di esecuzione di un’attività manutentiva; l’ottimizzazione dei costi del personale di manutenzione, a seguito dell’aumento della loro produttività nello svolgimento delle attività quotidiane.

La naturale evoluzione della manutenzione su base prescrittiva coincide con l’applicazione di un approccio predittivo, secondo cui i parametri di funzionamento dell’asset e del processo al suo contorno sono monitorati ed analizzati attraverso algoritmi statistici di machine learning, educati sulle condizioni storiche di esercizio dei dispositivi stessi, al fine di identificare preventivamente le possibili condizioni operative anomale dell’asset e prevederne, quindi, potenziali guasti in anticipo. Questo approccio più sofisticato alla manutenzione ha un impatto benefico sui costi operativi di impianto, perché riduce il costo delle attività di manutenzione non pianificate ed evita la perdita di produzione dovuta a fermi d’impianto imprevisti. Inoltre, la manutenzione predittiva può aumentare la sicurezza dell’impianto riducendo il rischio di guasti imprevisti degli asset, con conseguenti rischi ridotti per gli esseri umani e l’ambiente.

Quali sono le criticità da vagliare con attenzione nell’implementazione di un progetto?
Nella visione di Maire Tecnimont le raccomandazioni di base per adottare con successo un’iniziativa di trasformazione digitale come la manutenzione predittiva sono le seguenti: non iniziare dalla tecnologia ma concentrarsi sulle necessità del business; non essere un inventore, ma semplificare gli argomenti più rilevanti per rendere semplice il cambio di paradigma e farlo accadere veramente; adottare un approccio di “open innovation” imparando dall’ecosistema senza reinventare tutto da zero, adattando piuttosto la soluzione digitale già sviluppata per settori industriali adiacenti alle specifiche necessità del proprio business; valutare l’adozione di soluzioni di manutenzione predittiva su un pilota di scala limitata e, una volta compresi i vantaggi dal punto di vista tecnologico e gli spazi di miglioramento indotti sul business “as usual”, scalarne l’applicazione e concentrarsi sull’adozione della soluzione sull’intero complesso industriale.

Poiché un sistema di manutenzione predittiva necessita sempre dell’intervento di un team di manutentori esperti per capire se le condizioni di funzionamento anomalo identificate degli algoritmi di machine learning siano effettivamente una situazione di incipiente guasto o rappresentino semplicemente una nuova modalità di esercizio mai incontrata in precedenza, dal punto di vista del proprietario dell’impianto industriale si rende necessario creare e mantenere un Reliability Control Center (Rcc) con competenze manutentive multidisciplinari idonee per trattare qualsiasi suite di manutenzione predittiva come un tool di miglioramento continuo. L’assenza di tale componente a elevato valore intellettuale, di fatto rende vano qualsiasi investimento per migliorare i sistemi di manutenzione o ne comporta un progressivo abbandono dopo una prima fase di implementazione e messa in servizio.

A quali settori industriali sono rivolte le vostre soluzioni per la manutenzione predittiva?
Una delle competenze distintive del Gruppo Maire Tecnimont sono le competenze multidisciplinari nell’ambito dell’industria di processo per la trasformazione delle risorse naturali. Pertanto, le soluzioni di manutenzione predittiva sono specificatamente pensate per tale settore industriale, in un range di impianti che va dalla petrolchimica tradizionale alla chimica verde ed all’economia circolare.

Dal punto di vista delle esigenze dei proprietari di impianto si riscontrano essenzialmente due approcci. Nel caso di clienti molto strutturati, esistono tipicamente progetti a livello corporate che favoriscono l’adozione di soluzioni di manutenzione predittiva secondo schemi definiti a livello centrale e validi per tutti i siti produttivi; in tale contesto lo spazio di manovra dell’appaltatore Epc è piuttosto limitato ed è soprattutto volto a garantire che la vestitura elettro-strumentale degli asset sia idonea per analisi di tipo predittivo e che la struttura di acquisizione e trasmissione dei dati dal sistema di controllo di impianto al Cloud tenant, ove tipicamente sono allocati i modelli degli asset stessi, sia idonea per l’applicazione e sicura by design onde evitare eventuali rischi di attacchi cyber. Nel caso di clienti industrialmente meno organizzati si rileva, invece, un ruolo cruciale dell’appaltatore Epc, in quanto capace di svolgere efficacemente il ruolo di system integrator industriale tra tutti gli attori dell’ecosistema coinvolti (come, ad esempio, i produttori degli asset, i fornitori dei sistemi di controllo, i technology provider esperti in intelligenza artificiale e Advanced Analytics, il team di manutenzione del proprietario d’impianto e così via), in modo da fare sintesi tra le varie esigenze ed industrializzare con un approccio “end to end“ la soluzione e la relativa adozione sul complesso industriale.

Come potrebbe evolvere in futuro la manutenzione predittiva?
La convergenza del mondo IT (Information Technology) e OT (Operation Technology) è una tendenza ormai inarrestabile, che offrirà progressivamente innovazioni tecnologiche sempre più spinte, basate sul modello della collaborazione continua, in cui però l’attenzione alla “cybersecurity by design” diventerà un mantra fondamentale per non compromettere la sicurezza degli stessi impianti industriali.

L’utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale in grado di processare e correlare una grossa mole di dati eterogenei è già lo stato dell’arte in fase di adozione in ambito industriale, ma la linea di tendenza dell’evoluzione potrebbe comportare nel medio termine l’adozione di soluzioni tecnologiche più avanzate, basate ad esempio sull’utilizzo di reti neurali capaci di auto-apprendere e, quindi, in grado di ottimizzare il processo di “decision making” con un minimo intervento del team di manutenzione, consentendo, invece, ai team specializzati di manutenzione di occuparsi prevalentemente di task a più alto valore concettuale e di maggiore complessità.

Il mondo industriale, e più che mai i settori profondamente conservatori e tradizionalisti impegnati nella trasformazione energetica, potranno cogliere al meglio le opportunità di business offerte dalla trasformazione digitale solo abbracciandone la naturale evoluzione, senza ritrosia verso la novità tecnologica e verso i nuovi modelli di cooperazione previsti in questo scenario di transizione. I proprietari di impianto più visionari e in grado di cogliere al meglio questa sfida saranno quelli che acquisiranno per primi il massimo vantaggio commerciale rispetto ai competitor e contribuiranno a trasformare il concetto di trasformazione digitale da retorica a normale prassi nell’industria di processo.

Manutenzione predittiva e decarbonizzazione

Una sfida a cui oggi non ci si può più sottrarre riguarda l’impatto ecologico della produzione industriale, assolutamente da ridurre nel tempo secondo il calendario di accordi previsti a livello internazionali. Una sfida, ma anche un’occasione da cogliere con il supporto della manutenzione predittiva.

«La trasformazione digitale e la transizione energetica stanno offrendo alle aziende un’opportunità unica per ripensare ai propri modelli di business, soprattutto in settori profondamente conservatori e tradizionalisti come la raffinazione e il petrolchimico», segnala Pasqualon.

«Una delle priorità più interessanti per i proprietari di impianti industriali che vogliano far evolvere il proprio modello di business è di aumentare la propria competitività sfruttando la leva digitale. Così, da un lato, si riduce il costo dell’investimento necessario per la realizzazione di nuovi impianti industriali e, dall’altro, per minimizzare in sicurezza i costi operativi, si rendono gli impianti più efficienti e ottimizzati dal punto di vista manutentivo.

Tale approccio consente anche di ridurre l’impronta carbonica degli impianti industriali, aderendo così in modo proattivo e intenzionale alle misure di decarbonizzazione necessarie a contrastare i cambiamenti climatici in atto».

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