Soluzioni per una manutenzione intelligente con le tecnologie di Mitsubishi Electric

Mitsubishi Electric propone una serie di soluzioni per la manutenzione preventiva e predittiva, dagli HMI cost-effective, che permettono di rilevare e visualizzare le variabili dell’impianto, alle soluzioni di manutenzione predittiva basate sull’AI, fino alla piattaforma hardware MELIPC basata sull’Edge Computing.

Pubblicato il 05 Dic 2022

A portrait of an industrial man engineer working with laptop in a factory.

Nel mercato attuale le aziende di automazione sono chiamate ad essere non più solo dei fornitori di prodotti affidabili e di qualità, ma anche e soprattutto fornitori di servizi. Il servizio, infatti, rappresenta oggi un valore aggiunto necessario per garantire un ciclo di vita più lungo di macchine e componenti.

La manutenzione, in particolare, è un elemento fondamentale per assicurare il corretto funzionamento degli impianti e la conseguente riduzione di possibili fermi-macchina non programmati che hanno importanti ripercussioni sulla produzione.

Una macchina che integra componenti in grado di fornire in anticipo informazioni sull’usura di motori, robot, inverter o servoazionamenti permette all’utilizzatore finale di organizzare in anticipo gli interventi di manutenzione in base alle necessità di produzione, evitando di incappare in guasti o rotture imprevisti e nelle conseguenti perdite produttive ed economiche.

Mitsubishi Electric propone una serie di soluzioni per la manutenzione preventiva e predittiva, dagli HMI cost-effective, che permettono di rilevare e visualizzare le variabili dell’impianto, alle soluzioni di manutenzione predittiva basate sull’AI, fino alla piattaforma hardware MELIPC basata sull’Edge Computing.

Qui è possibile scaricare un approfondimento

La piattaforma MELIPC

Inverter, servosistemi e robot intelligenti

I nuovi inverter FR-E800 di Mitsubishi Electric 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 nuovi 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 permette di verificare l’assorbimento degli assi del robot e confrontarli con i modelli di degrado dei componenti soggetti ad usura, ricavando i programmi di manutenzione in base alle condizioni operative effettive.

I MELSERVO MR-J5

Dai pacchetti software pronti all’uso alle soluzioni SCADA

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 recentemente acquisita da Mitsubishi Electric, la manutenzione può essere estesa a un intero impianto produttivo o a una serie di stabilimenti connessi tra loro.

Edge Computing e intelligenza artificiale

Infine, sono disponibili sistemi ancora più sofisticati basati sull’intelligenza artificiale, come la piattaforma hardware MELIPC che rappresenta il nuovo traguardo tecnologico in cui il layer Edge crea interazione tra OT e IT e permette la totale integrazione e trasparenza nei nuovi approcci alla Smart Factory. Al MELIPC si abbina il nuovo software MaiLab, un tool di data science basato sul brand MAISART (Mitsubishi Electric’s AI creates the State-of-the-ART in technology). Questo pacchetto effettua una raccolta di dati sulla macchina o sulla linea di produzione, conduce un’analisi offline che, grazie al machine learning, riconosce le condizioni standard di funzionamento e poi attua un feedback in tempo reale per confrontare i dati di funzionamento con il modello estrapolato dall’intelligenza artificiale.

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