Per un'azienda manifatturiera ad alto consumo energetico come CLEAF, la qualità del prodotto non è più sufficiente da sola: servono processi tracciabili e decisioni basate su dati reali e disponibili in tempo reale. È da questa necessità che è nata la collaborazione con ifm electronic, specialista dell'automazione, per una soluzione di monitoraggio dei flussi energetici e dello stato degli impianti più critici.
Aria compressa, tra i costi energetici più onerosi nella produzione industriale
L'aria compressa è tra le voci energetiche più onerose in molte realtà industriali, ed è spesso anche una delle meno trasparenti. In CLEAF, per lungo tempo il consumo era disponibile solo come valore complessivo. Non era possibile sapere quale macchina assorbisse più energia, dove si generassero carichi inutili o dove le perdite incidessero sui consumi.
"Prima di introdurre questa soluzione di monitoraggio, il consumo specifico era praticamente invisibile", racconta Cristian Fortunato, responsabile della manutenzione di CLEAF. Finché si dispone solo di valori aggregati, individuare deviazioni e cause diventa difficile: solo la misurazione diretta nei punti di consumo rilevanti permette di leggere le reali dinamiche di processo.
Sensore di flusso: più di un semplice misuratore di portata
Per ottenere questo livello di trasparenza, CLEAF utilizza i sensori di flusso ifm delle serie SD9500 e SD8500, oltre ai modelli SD2500 per i diametri di tubazione maggiori. Bruno Bonfiglio, Maintenance Support Specialist dell'azienda, li descrive come la base del monitoraggio del consumo di aria compressa in stabilimento.
I sensori ifm della serie SD non si limitano a misurare la portata: in un unico dispositivo integrano anche il consumo totale, la pressione e la temperatura del fluido, fornendo una base informativa utile sia per l'analisi energetica sia per quella di processo.
Nelle applicazioni legate all'aria compressa, questa profondità del dato è particolarmente rilevante. Le inefficienze infatti emergono spesso non nei valori complessivi, ma in andamenti ricorrenti: consumi anomali in determinati turni, carichi di base elevati, comportamenti fuori norma di singole macchine, fluttuazioni nella rete di distribuzione. La registrazione continua di questi parametri consente di individuare più rapidamente perdite e utilizzi non ottimizzati.
Dai dati alle decisioni
Con questi strumenti, CLEAF è passata da valutazioni empiriche a decisioni fondate su dati oggettivi e misurabili. Il confronto tra macchine, reparti e turni consente di individuare rapidamente le anomalie, mentre diventa possibile verificare in modo oggettivo l'efficacia di interventi di manutenzione, sostituzioni di componenti o modifiche di processo.
"Sappiamo dove dobbiamo intervenire e possiamo prendere decisioni basate sui dati, invece di affidarci a stime", sintetizza Fortunato. Un consumo medio, prima difficilmente attribuibile, diventa così una variabile sotto controllo, e la gestione reattiva dei problemi lascia spazio a un approccio strutturato e continuo di ottimizzazione.
La piattaforma IIoT come centro di raccolta dati
Perché i dati raccolti dai sensori generino valore, non basta acquisirli: vanno elaborati e resi interpretabili. In CLEAF questo compito è affidato alla piattaforma IIoT moneo di ifm, che raccoglie e archivia i dati in modo strutturato e li rende disponibili attraverso dashboard per l'analisi, segnalando automaticamente eventuali superamenti dei valori limite.
Pensata per supportare il monitoraggio delle macchine, l'ottimizzazione dei processi e una manutenzione più pianificabile, la piattaforma offre una visione dei consumi istantanei e cumulativi, delle tendenze nel tempo e delle possibili anomalie. Bonfiglio sottolinea l'importanza di una soluzione "semplice, stabile e replicabile", facilmente estendibile ad altri stabilimenti e applicazioni.
Vibrazioni sotto controllo per la manutenzione predittiva
Accanto al monitoraggio energetico, CLEAF utilizza sensori di vibrazione per controllare lo stato di azionamenti e gruppi critici, in particolare ventilatori e motori. Molte anomalie meccaniche non si manifestano con rotture improvvise, ma con variazioni progressive nei pattern di vibrazione dovute, ad esempio, a squilibri, usura dei cuscinetti o aumento degli attriti.
I sensori non generano soltanto un allarme in caso di malfunzionamento: permettono di adottare un approccio basato sulle condizioni reali delle macchine. Le soluzioni ifm elaborano parametri specifici legati a carico meccanico, urti, attrito e primi segnali di usura dei cuscinetti, offrendo così non solo il rilevamento di una deviazione ma anche una lettura della natura del fenomeno.
Per gruppi critici come ventilatori e motori, un'anomalia intercettata per tempo consente di pianificare gli interventi nelle finestre di fermo programmato, riducendo il rischio di interruzioni. "Ciò significa meno tempi di inattività, maggiore pianificabilità e una manutenzione molto più mirata", riassume Fortunato.
Un modello scalabile
Un ulteriore elemento del progetto è la sua scalabilità. CLEAF non cercava una risposta limitata a una singola applicazione, ma un approccio estendibile nel tempo ad altri impianti e stabilimenti. "Per noi era fondamentale disporre di una soluzione facilmente trasferibile anche ad altre macchine", spiega Bonfiglio. La standardizzazione della sensoristica e la gestione centralizzata dei dati attraverso la piattaforma IIoT rappresentano il presupposto per questa trasferibilità.
Il progetto supera così la semplice misurazione dei consumi per diventare un'infrastruttura a supporto del miglioramento continuo, in cui i dati energetici possono essere confrontati sistematicamente, le strategie di manutenzione affinarsi nel tempo e le nuove macchine essere integrate fin da subito in un sistema di monitoraggio già strutturato.
Un valore strategico che va oltre l'operatività
Per CLEAF il progetto ha un valore che va oltre l'ambito operativo. Il titolare e amministratore delegato Roberto Caspani lo lega al fabbisogno energetico dell'azienda e al percorso di ampliamento delle fonti rinnovabili. "Per migliorare e crescere, dobbiamo sapere con precisione quanto consumiamo, dove e come possiamo intervenire".
Il contributo di ifm, secondo l'azienda, non si è limitato alla fornitura della tecnologia ma ha incluso supporto totale in tutte le fasi di implementazione. "Con ifm abbiamo trovato un partner, non solo un fornitore", conclude Fortunato.
Il caso di CLEAF conferma come un monitoraggio puntuale di asset critici specifici (in questo caso nell'ambito dell'aria compressa) renda visibili (e misurabili) anche a livello di singola macchina, quei consumi che spesso tendono ad essere difficilmente accessibili.
