Quando un'interruzione di corrente nel 2021 ha spento una fabbrica per sei ore, ha interessato 30.000 wafer di semiconduttori ed è costata all'azienda circa 33,85 milioni di dollari, o 5,64 milioni di dollari l'ora. Questo tempo di inattività non previsto non è stato il risultato di un guasto alle apparecchiature e il costo sostenuto è derivato esclusivamente dai wafer persi durante la produzione. Ma questo episodio spiega perché, anche con costi variabili per tali interruzioni per i diversi tipi di operazioni di produzione, le aziende desiderano evitare tempi di fermo non previsti.
La manutenzione predittiva è sufficiente?
Effettuare la manutenzione preventiva per evitare guasti è un po' come portare regolarmente un'auto al centro assistenza. Il programma di manutenzione si basa su un intervallo di tempo regolare, solitamente un anno, o meglio ancora sul numero di chilometri percorsi dall'auto. La manutenzione preventiva tradizionale offre sicuramente molti vantaggi rispetto alla manutenzione reattiva (cioè alla riparazione di un'attrezzatura quando si rompe o produce del fumo), poiché permette di risparmiare sia sui costi delle attrezzature che sui tempi di fermo. Una manutenzione regolare significa costi iniziali più elevati e più tempo dedicato alla pianificazione e al budget, ma la prevedibilità che ne deriva contribuisce ad aumentare l'efficienza della produzione, riduce le perdite dovute a interruzioni non programmate durante i processi sensibili al fattore tempo, aumenta la durata delle apparecchiature e consente alle aziende di gestire i costi e la redditività necessaria.
A prima vista la manutenzione preventiva sembra sufficiente, ma si può avere di meglio. Continuando con l'analogia dell'auto, i requisiti di manutenzione stabiliti dal produttore sono perfetti per la migliore delle ipotesi medie delle condizioni di guida previste. Non tengono conto di come una persona può guidare un'auto, del numero di frenate e partenze brusche o del carico normalmente trasportato dall'auto. Proprio perché sono medie, coprono tutto senza soddisfare nulla, nessuna condizione specifica di un'auto. Ecco perché le apparecchiature di produzione, proprio come le automobili, si rompono ancora nel bel mezzo di un processo di produzione. Nella migliore delle ipotesi, il programma di manutenzione preventiva può portare a manutenzioni non necessarie delle apparecchiature e, quindi, a costi e tempi di fermo previsti ma non necessari.
Manutenzione anticipata con monitoraggio delle condizioni
Questa strategia di manutenzione reattiva utilizza microfoni, sensori di calore e rilevatori di fumo per avvisare le aziende quando un guasto è imminente e la relativa risposta è urgente, per quanto possa essere dannosa per i processi e i programmi di produzione. La manutenzione in questa fase richiede spesso anche la sostituzione e la riparazione delle parti più costose.
Una migliore comprensione del ciclo di vita delle apparecchiature ha portato a miglioramenti di questo concetto e all'aggiunta di altri parametri per il monitoraggio (figura 1). Poiché le apparecchiature industriali soggette a guasti sono in genere dotate di parti mobili (motori e pompe utilizzati per nastri trasportatori, robot e dispositivi di alimentazione dei fluidi) le fasi di vita stimate per le apparecchiature fino al guasto riportate nella figura 1 sono strettamente correlate a tali apparecchiature.
Le aziende possono esaminare in anticipo le condizioni di guasto grazie al monitoraggio di parametri aggiuntivi ed effettuare una manutenzione preventiva o addirittura predittiva. I sensori più utilizzati per tale monitoraggio delle condizioni includono i dispositivi illustrati di seguito.
Sensori/telecamere a infrarossi (IR): i sensori IR sono il nucleo delle apparecchiature termografiche utilizzate per controllare costantemente o frequentemente la temperatura dei macchinari industriali. Ciò consente il rilevamento di "punti caldi" causati da problemi come fusibili prossimi al guasto e scintille dovute a terminazioni elettriche non corrette o deteriorare. Implementazioni più economiche possono utilizzare termometri a resistenza (RTD) e termocoppie.
Contatori di particelle: gli oli vengono utilizzati non solo nei sistemi idraulici, ma come lubrificanti in scatole di ingranaggi, trasmissioni e cuscinetti dei motori in quasi tutti i processi industriali. I contatori di particelle contribuiscono a determinare la contaminazione che si verifica quando gli oli si degradano o raccolgono detriti lungo il loro percorso di lubrificazione. I dati del conteggio delle particelle forniscono quindi informazioni sulle condizioni dell'attrezzatura, come l'usura dei cuscinetti per abrasione.
I contatori di particelle ottici automatici sono tra i metodi più utilizzati e impiegano luce bianca o laser per rilevare le ombre o la dispersione della luce ed effettuare il conteggio. Questi dispositivi dispongono spesso della certificazione ISO 11500 e la codifica dei dati di conteggio delle particelle è indicata nello standard ISO 4406:99 in modo da ottenere valutazioni coerenti.
Monitoraggio dell'energia: la variazione di corrente, velocità e potenza del motore dipende dagli azionamenti a velocità variabile utilizzati nell'industria per migliorare l'efficienza elettrica nei sistemi HVAC, nella robotica, nei trasportatori e in altre applicazioni soggette a movimento.
Il monitoraggio energetico e l'analisi delle tendenze in vari punti di un processo o su particolari apparecchiature possono rivelare importanti informazioni sulla salute delle apparecchiature. Modelli di consumo energetico anomali indicano spesso condizioni operative non sicure o un guasto in corso, ad esempio a causa di cuscinetti usurati o problemi di cablaggio elettrico. Anche la più economica misurazione diretta della corrente del motore può fornire informazioni su problemi a rotori eccentrici, barre dei rotori, avvolgimenti e cuscinetti.
Sensori di vibrazioni: l'analisi dei dati relativi alle vibrazioni e la loro valutazione offrono informazioni critiche sulle condizioni dei cuscinetti, sugli ingranaggi, sulla cavitazione delle pompe, sul disallineamento dei rotori e sulle condizioni di carico. Moduli sensore e accelerometri piezoelettrici o MEMS (sistemi microelettromeccanici), come il modulo MEMS a tre assi ADcmXL3021, possono essere facilmente aggiunti alle apparecchiature. Le informazioni che ottengono si riferiscono così strettamente ai problemi sottostanti e sono disponibili così presto nello sviluppo dei guasti (figura 1) che la vita delle apparecchiature può essere prolungata senza costi aggiuntivi significativi.
Il rilevamento e la valutazione delle vibrazioni sono disciplinati da diversi standard, tra cui ISO 5348 per il montaggio meccanico di accelerometri, ISO 10816 per la valutazione delle vibrazioni delle macchine mediante misurazioni su parti non rotanti e ISO 7919 per la valutazione delle vibrazioni delle macchine mediante misurazioni su alberi rotanti.
Sensori/microfoni a ultrasuoni: i sensori acustici per la gamma a ultrasuoni sono in grado di rilevare perdite di pressione appena percettibili, problemi ai cuscinetti, agli ingranaggi e cavitazione delle pompe. Sono considerati la prima linea di difesa perché attivano campanelli d'allarme molto precoci per un potenziale problema, ad esempio rilevando lievi aumenti dell'attrito nelle apparecchiature rotanti.
Sia i microfoni a elettrete che i microfoni MEMS sono disponibili per l'uso rispettivamente in condizioni industriali difficili e relativamente favorevoli.
Analisi dei dati dei sensori per fornire previsioni
Sebbene le misurazioni fornite dai sensori siano utili per diagnosticare i problemi, l'impostazione di soglie di avviso automatizzate rappresenta comunque una sfida. Ad esempio, qualsiasi variazione nella natura del processo o nella ricetta di produzione e persino il cambiamento delle condizioni ambientali dovuto al variare delle condizioni meteo nelle diverse stagioni dell'anno può causare dei falsi allarmi. L'industria utilizza quindi più sensori non solo per monitorare l'attrezzatura durante tutto il suo arco di vita, ma per garantire che non vi siano lacune nelle informazioni durante il monitoraggio delle condizioni.
I sensori e gli avvisi di soglia si concentrano sullo stato della macchina al momento della misurazione. La manutenzione predittiva, invece, si concentra sul rilevamento di un guasto prima che diventi evidente e, grazie a un'analisi approfondita, tale rilevamento avviene addirittura prima che il guasto si verifichi, in modo da poterlo evitare del tutto.
Ad esempio, piattaforme come iCOMOX sfruttano una serie di tecnologie per contribuire a mettere a punto una strategia di manutenzione predittiva. Questa piattaforma utilizza l'MCU ARM Cortex M4 ADuCM4050 a bassa potenza, l'accelerometro a tre assi ADXL356 a basso rumore come sensore di vibrazioni, l'accelerometro ADXL362 come attivatore di allarme in caso riduzioni della forza g, il sensore di temperatura ADT7410 dotato di un'accuratezza pari a ±0,5 °C, un sensore di campo magnetico a tre assi BMM150 di Bosch e un microfono MEMS digitale a doppia piastra posteriore IM69D130.
L'intelligenza artificiale (AI) integrata in iCOMOX assegna la priorità e razionalizza i dati dei sensori in modo da ottenere un flusso di dati inferiore e un consumo energetico minore dall'edge al cloud, dove di solito viene eseguita la parte più impegnativa del lavoro di analisi.
Quando l'analisi multivariata viene applicata a dati storici di processo e condizione combinati, aumentano la precisione nella previsione dei guasti e nella manutenzione predittiva. L'implementazione di algoritmi di deep learning può contribuire a creare e mettere insieme modelli di processo con modelli di stato/vita delle apparecchiature per tenere conto del cambiamento di macchine, processi e condizioni ambientali. Ciò consente ai produttori di prevedere e pianificare la manutenzione quando ha un impatto minimo sulla produttività.
Andiamo verso l'autonomia nella manutenzione?
Anche se la manutenzione predittiva sta diventando la tendenza dominante, le principali aziende che producono macchinari stanno già pensando all'automonitoraggio delle macchine e a livelli moderati di auto-manutenzione. Ad esempio, nel settore delle apparecchiature per l'incisione dei semiconduttori, gli strumenti sono in grado di rilevare la presenza del mandrino elettrostatico su cui sono posizionati i wafer, verificarne l'allineamento e la calibrazione e accertarne le condizioni. La sostituzione del mandrino con uno nuovo prelevato dal deposito integrato è una questione di automazione relativamente semplice e viene eseguita tenendo conto dei processi in corso e delle opportunità imminenti per un tempo di inattività pianificato.
A fare da guida in questo scenario futuro ci sono gli specialisti di Arrow, che sono in grado di fornire consulenza agli ingegneri su sensori, piattaforme di calcolo e servizi cloud, oltre a sfruttare un vasto ecosistema di partner che supportano operazioni ottimizzate rendendo possibile la manutenzione predittiva.
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