Diagnostica, predittiva, monitoraggio + Alimentare e Beverage

I recenti sviluppi nella Tecnologia Ultrasonora SDT la rendono la prima linea di difesa contro i costosi fermi impianto non pianificati, consentendo di passare facilmente dalla manutenzione a guasto/tempo, alla manutenzione predittiva/proattiva, a parità di forza lavoro, diminuendo costi e sprechi. Perché l'Ultrasuono? Ambiti di applicazione. Condition Monitoring e Risparmio Energetico tramite ultrasuoni

- Digitalizzazione e prestazioni della rete... la rete deve essere progettata per avere il giusto carico di rete. - Pianificazione reti OT - Strategie di Manutenzione - OT - Network Monitoring System

In occasione della mostra convegno MCMA Alimentare Web Edition dello scorso 31 marzo, appuntamento di riferimento per i professionisti della Manutenzione Industriale e Asset Management con focus sull'Industria Alimentare, abbiamo fatto una chiacchierata con Mauro Viganò, Area Manager Italia di SDT Italia.

Cereal Docks è un Gruppo industriale italiano, attivo nella prima trasformazione agro-alimentare, per la roduzione di ingredienti derivati da semi oleosi (farine, oli, lecitine) e da cereali e destinati ad applicazioni nei settori feed, food, pharma, cosmetic e technical. Esempio di successo di family business, Cereal Docks è stata fondata nel 1983 da Mauro Fanin con il cugino Paolo Fanin a Camisano Vicentino dove è operativa la sede centrale del Gruppo.

Cedimento della membrana: quando è successo? Le industrie igienico-sanitarie, come quelle biotecnologiche, farmaceutiche, cosmetiche, alimentari e delle bevande, sono altamente regolamentate per rendere certi processi conformi a requisiti igienici estremamente severi. Per sostenere il funzionamento e garantire la qualità del prodotto, gli strumenti di misura per applicazioni igienico-sanitarie devono fornire dati accurati e affidabili, nonostante le difficili condizioni di processo. Il problema della contaminazione nelle applicazioni igienico-sanitarie Gli indicatori di pressione, temperatura e livello devono resistere a temperature elevate, detergenti aggressivi e pressioni estreme. In caso contrario, possono portare a problemi costosi, come prodotti di scarsa qualità e perdite di lotti di produzione. In queste applicazioni difficili, la strumentazione di pressione è isolata dal fluido di processo da separatore e membrana in modo da prevenire l'esposizione a condizioni non igieniche. Nei gruppi di tenuta, la pressione di processo viene trasmessa attraverso una sottile membrana metallica, mentre il fluido di riempimento del sistema interviene sul movimento dell'indicatore di pressione per fornire la lettura. Tuttavia, con l'esposizione ripetuta a condizioni estreme, la lamina della membrana si può danneggiare nel tempo, portando a un guasto. In questo caso, il fluido di riempimento del sistema può potenzialmente contaminare il fluido di processo. Il problema preoccupante è che non si è in grado di rilevare una membrana danneggiata fino a quando non si fa un'ispezione visiva, che potrebbe essere fatta molto tempo dopo l'avvenuta rottura. Senza sapere esattamente quando si è verificato il guasto non è possibile sapere se i lotti precedenti hanno subito un danno o una contaminazione. Di conseguenza, si dovrà mettere in quarantena altri lotti per riportarli all'ultimo stato igienico-sanitario conosciuto. Oltre ai lunghi ritardi, si corre anche il rischio di dover scartare il prodotto. A peggiorare le cose, è necessario interrompere immediatamente le operazioni per eseguire la manutenzione. Prevenzione della contaminazione del processo: Il sistema WIKA di monitoraggio della membrana Per risolvere questo problema, WIKA ha progettato il sistema di monitoraggio della membrana, che rileva un guasto nel momento in cui si verifica, aiutando a prevenire la contaminazione e i fermi impianto non pianificati. Il sistema è costruito con due membrane e tra di esse viene creato un vuoto spinto. Come è possibile vedere nel video che illustra il sistema di monitoraggio della membrana, il vuoto è monitorato con un manometro, un pressostato o un trasmettitore di pressione. Se, per qualsiasi motivo, si rompe la membrana primaria, il vuoto è compromesso, e il sistema di monitoraggio avverte l'operatore inviando un avvertimento visivo, acustico o elettrico. In questo modo è possibile sapere esattamente quando avviene la rottura. E poiché la membrana secondaria continua a funzionare correttamente, l'integrità del processo non ne risente. Questo innovativo sistema consente di evitare costosi ritardi e il tempo speso per determinare quali lotti devono essere messi in quarantena o scartati.

Determinate le criticità con un approccio stocastico, l'informazione viene trasferita ad un data lake dove sistemi A.I. su base di algoritmi di Machine Learning generano un output di predizione utile per definire il momento opportuno per un intervento di manutenzione (condition monitoring).

La gestione della manutenzione nel settore nell'industria alimentare sta evolvendo verso la manutenzione preventiva degli impianti, con un conseguente aumento di disponibilità.

L'implementazione di un sistema di Condition Monitoring presso un importante zuccherificio per controllare le macchine rotanti, valutarne il possibile ciclo di fine vita e fare le opportune azioni correttive.

Il seguente caso studio illustra le modalità con le quali MIPU ha sviluppato e gestito, per il proprio cliente, un progetto di implementazione CMMS, Asset Management e Gestione del magazzino ricambi.

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Cereal Docks è un Gruppo industriale italiano, attivo nella prima trasformazione agro-alimentare, per la roduzione di ingredienti derivati da semi oleosi (farine, oli, lecitine) e da cereali e destinati ad applicazioni nei settori feed, food, pharma, cosmetic e technical. Esempio di successo di family business, Cereal Docks è stata fondata nel 1983 da Mauro Fanin con il cugino Paolo Fanin a Camisano Vicentino dove è operativa la sede centrale del Gruppo.

Determinate le criticità con un approccio stocastico, l'informazione viene trasferita ad un data lake dove sistemi A.I. su base di algoritmi di Machine Learning generano un output di predizione utile per definire il momento opportuno per un intervento di manutenzione (condition monitoring).

La gestione della manutenzione nel settore nell'industria alimentare sta evolvendo verso la manutenzione preventiva degli impianti, con un conseguente aumento di disponibilità.