L’analisi d’affidabilità
per implementare un
piano di manutenzione
programmata
Il lavoro descrive l’analisi d’affidabilità come tecnica
di supporto per l’implementazione di un piano
di manutenzione programmata, in impianti di trattamento
reflui fognari
AFFIDABILITÀ
Mario Tucci,
Professore di Gestione degli Impianti Industriali,
Dipartimento di Energetica «Sergio Stecco»
Sezione Impianti e Tecnologie Industriali,
Università di Firenze
Lorenzo Giagnoni, Gianluca Guido,
PhD Dipartimento di Energetica
«Sergio Stecco», Sezione Impianti
e Tecnologie Industriali Università di Firenze
N
ella prima parte del presente lavoro è proposta
una metodologia integrata per l’analisi d’affidabilità di sistemi complessi, con particolare attenzione alla definizione di un piano strutturato di raccolta delle informazioni. e alle tecniche di validazione dei dati affidabilistici assunti come variabili del sistema (failure rate e mode failure rate associato ad ogni singolo componente di base costituente il sistema). Nella seconda parte,
invece, sono presentati i risultati dell’applicazione della
procedura d’indagine al complesso biologico a fanghi attivi dell’impianto di depurazione della città di Bologna
soffermandosi in modo particolare sulla modellizzazione
affidabilistica del sistema di aerazione (impianto a fanghi
attivi ad ossigeno puro) e di produzione dell’ossigeno
(PSA – Pressure Swing).
che del prodotto finale e sui rendimenti depurativi. Del resto, il loro contenimento ad un livello economicamente
accettabile durante il periodo di esercizio è fortemente
vincolato dalla necessità di garantire il livello di qualità del
prodotto fornito nel rispetto delle norme di salvaguardia
ambientale a cui un impianto di depurazione è soggetto.
Da un punto di vista puramente impiantistico un funzionamento efficiente ed efficace dell’attività depurativa può
essere assicurato attraverso l’implementazione di un piano di manutenzione programmata finalizzata ad aumentare l’affidabilità complessiva delle strutture utilizzate con
conseguente guadagno in termini di disponibilità e di up
time del servizio (fermo restando un corretta progettazione e istallazione dell’impianto).
Così facendo, le non funzionalità vengono vincolate alla
sola attività chimico – biologica sulla quale è possibile inIntroduzione
tervenire tramite le leve di gestione proprie del processo
Nell’ambito delle politiche di gestione ottimale di un imdepurativo.
pianto di trattamento reflui, le problematiche economicoTuttavia, le necessità imposte dalle politiche di contenifinanziare, legate essenzialmento dei costi ed il basso limente al contenimento dei
vello tecnologico presente necosti di esercizio, sono sensigli impianti di trattamento rebilmente influenzate dalla tiflui, ad eccezione per alcuni
pologia e dalla necessità del
rari casi, suggeriscono un alservizio offerto all’ambiente.
leggerimento dell’azione preLa coesistenza in un’unica
dittivi.
struttura produttiva di questi
All’approccio manutentivo clasdue aspetti fortemente in ansico basato su azioni hard tititesi l’uno con l’altro, ha come, vengono preferite metome principale conseguenza
dologie di natura conditionlo sbilanciamento delle relabased che permettono di defizioni ottimali, definite in fase
nire un serie di interventi midi progetto, tra funzionalità
rati su un ristretto numero di
del processo e intensità di fatcomponenti1 il ritenuti affidatori produttivi utilizzati. Gli
bilisticamente rilevanti. In
alti costi di gestione imponquesto modo, se da un lato il
gono soluzioni penalizzanti
mantenimento del livello di
da un punto di vista di orgaqualità imposto sull’effluente è
nizzazione e ottimizzazione
garantito dal conseguente audelle risorse, con inevitabili Fig. 1 Strategia di ottimizzazione delle risorse
mento dell’affidabilità comripercussioni sulle caratteristiplessiva dell’impianto, dall’alMANUTENZIONE, Tecnica e Management - MAGGIO 2004
53
tro, la minimizzazione degli interventi di manutenzione ne
riduce sensibilmente i costi di gestione.
A conferma di ciò è opportuno ricordare come, per
questo tipo di impianti, i costi di gestione siano funzione
crescente della complessità del processo e, soprattutto del
grado di decentralizzazione logistica dell’attività manutentiva, che sempre più si articola in una serie di azioni
coordinate su una rete di piccoli impianti dislocati attorno ai grossi centri abitati e gestiti da un unico soggetto.
L’approccio tradizionalmente sviluppato per la ricerca
delle politiche ottimali di manutenzione preventiva, consiste nella realizzazione di un modello matematico in cui
la funzione obiettivo da minimizzare è rappresentata dalla somma dei costi sostenuti per la manutenzione programmata e dei costi prodotti per il ripristino delle funzionalità dell’impianto generati dall’inaffidabilità del sistema (manutenzione a guasto, mancata produzione ecc.).
Il limite nell’applicazione di questa metodologia ad un
impianto di depurazione risiede nell’impossibilità di quantificare, in forma significativa, i costi d’inaffidabilità, in
quanto contenenti i costi di mancata qualità per il prodotto finale (effluente che non rispetta i vincoli normativi) e i costi per l’eventuale danno ambientale.
Nel primo caso le sanzioni imposte dalla vigente normativa possono fornire solo una linea guida per la valu-
54
MANUTENZIONE, Tecnica e Management - MAGGIO 2004
tazione del costo di mancata qualità; mentre, il danno ambientale è, in pratica, impossibile da quantificare data l’enorme mole di variabili che insistono su quella voce, e alla quale si aggiunge un’enorme difficoltà tecnica di valutazione2.
Una possibile strategia risolutiva è offerta da un approccio sistematico e ricorsivo al problema, come indicato in figura 1.
Il processo di ottimizzazione prevede, come punto fondamentale dell’analisi, la realizzazione di una procedura
per la valutazione dell’affidabilità di sistemi complessi, attraverso cui ricavare validi strumenti decisionali, quali curve d’affidabilità, grafici degli MTBF, consequenzialità e
probabilità del guasto, necessari per la definizione del set
di componenti su cui concentrare la manutenzione. Ad essa va associato, in fase di inizializzazione, un sistema strutturato di acquisizione e raccolta dati capace di essere continuamente aggiornato e di interagire con il processo di
valutazione in corso. Le informazioni principalmente richieste, in questa fase, si riferiscono alla vita utile della
componentistica di base costituente il sistema in esame e
alla relativa metodologia di guasto, esprimibili rispettivamente attraverso un failure rate e un failure mode associato ad ogni componente3. A valle del processo, i risultati ottenuti vengono poi validati attraverso operazioni in
AFFIDABILITÀ
feed-back con i dati provenienti dal campo, consentendo
così la chiusura del piano di manutenzione su un campo
di applicazione ritenuto affidabilisticamente rilevante ed
economicamente accettabile.
Proposta di una procedura
di valutazione dell’affidabilità
Schematizzazione strutturale
e funzionale del sistema
Per aumentare il grado di conoscenza di un sistema complesso è necessario ricorrere ad una rappresentazione formale di parti o funzioni (Functional Analysis), attraverso
la costruzione di modelli che hanno come obiettivo la descrizione delle caratteristiche del sistema ritenute rilevanti per l’analisi, prevedendone, così, i comportamenti e le
risposte ai vari stimoli esterni.
Queste rappresentazioni schematiche del sistema sono
fortemente condizionate dalla particolare missione del
componente, sub-sistema o sistema che si intende studiare; ne consegue, quindi, la possibilità di avere più rappresentazioni a cui applicare la medesima procedura di
indagine, in funzione del particolare stato assunto dal sistema in esame.
La modellizzazione proposta, si basa su una scomposizione in carattere gerarchico in cui le connessioni tra i vari livelli (NHA – Next Highter Assembly e NLA – Next Lower
Assembly) sono dettate essenzialmente da relazioni di tipo fisico-strutturale e funzionale. Nella realizzazione del
modello fisico sono evidenziati moduli, sottoassiemi,
componenti che costituiscono la struttura statica del sistema, insieme alle relative interconnessioni. La rappresentazione (SBD – Structural Block Diagram) è di tipo prettamente grafico ed è generalmente suggerita, almeno in
fase preliminare, da una attenta valutazione del P&I dell’oggetto o sottosistema da esaminare, sul quale, sono
operate delle restrizioni o esplosioni in funzione del livello di dettaglio che si ritiene adeguato all’analisi. Questo concetto evidenzia la necessità, per l’analista, di focalizzare e circoscrivere l’indagine definendo un grado di risoluzione della scomposizione, in ordine agli obiettivi da
Fig. 2
Flusso delle informazioni input-output
per l’analisi FMECA
raggiungere. Su questa scelta, vengono quindi delineati i
confini fisici, le condizioni al contorno, e le entità ausiliarie con cui l’oggetto in esame è interfacciato.
La scomposizione funzionale descrive, invece, l’utilizzo e la funzione svolta dai moduli più significativi del sistema. Articolato secondo una logica process-oriented,
esamina un determinato blocco funzionale isolandolo dall’architettura logistico-strutturale di cui fa parte, dalla sequenza temporale del processo e dalla missione prevista,
limitandosi esclusivamente ad evidenziare l’insieme di
azioni e funzioni per cui è stato progettato.
La modellizzazione funzionale trova la sua concretizzazione nella realizzazione di uno schema a blocchi funzionali (FBD – Functional Block Diagram) rappresentante una sequenza ordinata di moduli caratterizzati da precise funzioni di trasferimento e sintesi formale di una preliminare valutazione sull’effettivo peso, in termini di affidabilità, delle variabili di processo e delle funzioni ad esse associate. Sulla base delle caratterizzazioni proposte,
vengono scelte le entità significative (SI – Significant Item)
del sistema, attraverso cui si determina l’insieme di sottosistemi, moduli, apparati, che saranno soggetti all’analisi
in base alle loro caratteristiche inerenti la sicurezza, la funzionalità del processo e il costo. Il processo di selezione
avviene, in prima analisi, attraverso l’individuazione dei
trattamenti significativi per il processo depurativo. Un impianto di depurazione manifesta una certa inerzia nel rispondere ad una variazione rispetto allo stato nominale
generata dall’insorgere di un guasto; occorre, dunque,
avere indicazioni temporali sulle condizioni di ripristino
sia del componente, sottosistema o sistema guasto, sia sul
tempo necessario per il ritorno alle condizioni di equilibrio4. In altri termini, sistema o componente risulta significativo per il processo se un guasto conduce ad interruzioni del trattamento per un periodo sufficiente ad innescare alterazioni delle reazioni, tali da rendere necessaria
una riattivazione del processo stesso.
Un ulteriore elemento di selezione è basato sul criterio
di significativo per la sicurezza dell’operatore. Non mancano, per questo tipo di impianti, elementi che correlano
le operazioni di quotidiana manutenzione e conduzione
con problemi di sicurezza. Per questa ragione sono stati
ritenuti significativi i componenti, sottosistemi o sistemi
che per loro natura possono causare un abbassamento del
livello di sicurezza.
Un esempio è costituito dal nastro trasportatore posto
in prossimità della griglia fine che ha solo il compito di indirizzare il materiale intercettato nell’apposito cassonetto
scaricabile. Un’interruzione del nastro obbliga l’operatore
ad effettuare questa operazione manualmente venendo a
diretto contatto con materiali batteriologicamente critici
per la salute. Inoltre, pur essendo componente marginale
del processo, l’intervento di sostituzione del telo o di un
rullo conduce ad un tempo di intervento elevato sottraendo, quindi, personale alla normale conduzione impiantistica.
MANUTENZIONE, Tecnica e Management - MAGGIO 2004
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In conseguenza a quanto appena detto, l’ultimo aspetto di classificazione è rappresentato dai componenti ritenuti significativi per scarsa manutenibilità o per incapacità
di sostituzione in tempi brevi. In questo rientrano i componenti difficilmente reperibili o che per loro natura non
possono essere stoccati per lunghi periodi (problematiche
di deterioramento).
Applicazione della tecnica FMECA
I trattamenti, sottosistemi associati ad ogni trattamento o
componenti che non rientrano nella classificazione precedentemente descritta sono considerati non significativi
e, dunque, non inseriti nella successiva analisi FMECA
(Failure Mode and Critical Analysis)5.
Passo fondamentale della procedura di indagine, se
ben strutturata, essa si rivela fonte utile per l’identificazione e sviluppo di possibili metodi di supporto all’analista nel definire le relazioni tra componenti e sistema, e
nello studio di misure compensative o modifiche tese a
mitigare o annullare gli effetti indesiderati. Il flusso di
informazioni input-output che la caratterizza è schematicamente rappresentato in figura 2.
L’individuazione dei modi di guasto e delle relative
cause per ogni componente in esame e della modalità di
propagazione sia alla componentistica di confine sia ai
processi chimico biologici in atto avviene essenzialmente
attraverso l’utilizzo delle seguenti sorgenti primarie di
informazione:
● Analisi e gestione delle risorse – Una serie di valutazioni sui dati inerenti al tasso di utilizzo delle risorse impiegate fornisce all’analista informazioni sui possibili modi e
ratei di guasto. Queste informazioni arrivano in varie forme, tra cui il numero di sostituzioni per ciascun pezzo e
il tempo di giacenza delle scorte in magazzino.
● Data Collection – Una procedura sistematica per la raccolta delle informazioni dal campo sui guasti.
Tale raccolta vede coinvolto il personale di controllo del
processo e le squadre di manutenzione.
La successiva elaborazione consente una classificazione
organizzata delle non funzionalità, degli eventi base che
le hanno generati, ecc.
● Librerie affidabilistiche – Una raccolta di dati affidabilistici (failure rate e failure mode) di riferimento per una serie di componenti elettromeccanici il cui utilizzo in fase
d’analisi deve essere integrato con dati provenienti dal
campo e con validazione statistica dei risultati ottenuti.
L’applicazione formale della tecnica FMECA passa attraverso la definizione di una struttura ad albero come quella mostrata in figura 3, in cui sono evidenziati i vari livelli (Assembly) esplosi fino alla relativa componentistica di
base.
Modellizzazione affidabilistica del sistema
La modellizzazione affidabilistica del sistema avviene sulla base di una scala gerarchica di moduli funzionali e di
correlazioni logiche (causa-effetto) sulla propagazione del
56
MANUTENZIONE, Tecnica e Management - MAGGIO 2004
Fig. 2
Struttura ad albero di riferimento per l’analisi FMECA
guasto derivanti direttamente dall’analisi FMECA.
Essa trova la sua connotazione nella realizzazione di un
Reliability Block Diagram il quale ricompone i blocchi
funzionali precedentemente descritti secondo la logica di
ricostruzione del processo e delle sue tappe esecutive6.
La costruzione del RBD passa attraverso la definizione
di tre parametri operativi:
● la funzione affidabilità R(t), che nel nostro caso è distribuita secondo una esponenziale negativa
● il failure rate della componentistica di base considerato
costante
● lo step temporale d’indagine che, generalmente, è indicativo della missione della macchina o dell’intervallo tra
due manutenzioni programmate successive.
Il risultato della simulazione, caratterizzato da una curva d’affidabilità complessiva al variare del tempo e dal
calcolo degli MTBF per ogni sottoinsieme considerato,
consente di individuare il contributo, a livello affidabilistico, dei singoli elementi sul sistema e in base a questo,
pianificare interventi mirati tramite manutenzione preventiva alla massimizzazione del up time di impianto.
Gli output ottenuti sono frutto di un processo di elaborazione in cui i dati in ingresso sono costituiti, in mancanza di adeguati database aziendali, da assunzioni teoriche sul failure rate dei componenti elementari.
Al fine di garantire un adeguato livello di robustezza al
processo di indagine è necessario operare un’analisi di
sensitività del dato attraverso la realizzazione di un D.O.E.
e successiva superficie di risposta, così da conferire robustezza ai risultati sul sistema aggregato al variare dell’affidabilità dei componenti elementari significativi.
L’analisi fattoriale si sviluppa inizialmente attraverso la
definizione di un gruppo di componenti elementari risultati significativi da un punto di vista affidabilistico dall’analisi precedente e considerati fattori.
AFFIDABILITÀ
so una processo di risoluzione vincolata sui livelli, che indichi la combinazione ottimale dei failure rate associati ad
ogni singolo fattore per ottenere il valore imposto d’affidabilità. In questo modo si possono distinguere con chiarezza quei fattori il cui failure rate ottimale si discosta dal
valore reale suggerendo eventuali variazioni sul lay out in
luogo di miglioramenti sulla qualità del componente e ottimizzando il campo di indagine su cui concentrare un’attività di manutenzione preventiva capace di garantire il livello di affidabilità richiesta.
Un caso pratico
Fig. 3
Sequenza delle fasi dalla modellizzazione
affidabilistica alle tecniche di validazione dei risultati
Essi costituiscono le variabili indipendenti del sistema
e ad ognuno viene associato un numero di livelli, rappresentati dai diversi valori dei failure rate minori e maggiori del valore centrale assunto come parametro di progetto per l’analisi condotta fino a questo momento. La scelta
del gruppo di fattori è vincolata essenzialmente a valutazioni sulla criticità del componente, fornita dall’analisi
FMECA, e sulla influenza, più o meno pesante, sull’affidabilità complessiva, evidenziata dall’analisi degli MTBF.
La costruzione della matrice degli esperimenti e, quindi,
di tutte le possibili combinazioni dei failure rate associati al singolo componente, viene realizzata attraverso un
D.O.E. (Design of experiment) cioè un esperimento organizzato in modo da studiare l’azione di più fattori in corrispondenza delle combinazioni dei rispettivi livelli.
Poiché l’obiettivo dell’analisi è quello di stabilire come
varia l’affidabilità del sistema in funzione della variazione
dei singoli fattori, si crea una matrice di risultati di tutti i
possibili valori d’affidabilità del sistema, componendo
nella funzione obiettivo gli elementi a failure rate costante con ognuna delle combinazioni di valori dei fattori in
esame.
In questo modo, si potrà ottenere una banda di affidabilità, e non più una singola curva, compresa tra due livelli massimo e minimo, corrispondenti rispettivamente
alle condizioni più favorevoli e più sfavorevoli per l’affidabilità del sistema.
Alla matrice degli risultati, in seconda analisi, può essere applicata una regressione multipla ottenendo come
risultato una superficie di risposta sul piano n-dimensionale dei fattori.
L’analisi con superfici di risposta risulta una metodologia estremamente utile quando si voglia operare la ricerca dei livelli da assegnare ai fattori per produrre delle condizioni obiettivo.
In particolare si può pensare di studiare a vari intervalli
temporali ritenuti significativi nella vita utile dell’impianto
(ad esempio l’istante di una manutenzione programmata)
la funzione obiettivo affidabilità (ipersuperficie) attraver-
Come esempio di applicazione del modello procedurale,
vengono di seguito evidenziati i risultati ottenuti sul complesso biologico a fanghi attivi dell’impianto di depurazione di Bologna, ritenuto particolarmente critico da un
punto di vista affidabilistico, sia per la sua funzione nell’attività depurativa dell’impianto e sia per il livello tecnologico particolarmente elevato. Esso è strutturalmente costituito da una sezione per l’ossidazione biologica realizzata con trattamento ad ossigeno e dall’impianto PSA per
la produzione e distribuzione di ossigeno puro.
L’impianto PSA per la produzione di ossigeno puro
L’ossigeno necessario al processo di depurazione con ossidazione biologica viene fornito da un apposito impianto di produzione del tipo PSA (Pressare Swing Adsorbtion).
Tale sistema utilizza la differente capacità di adsorbimento di azoto e ossigeno da parte dei setacci molecolari (Zeoliti artificiali) a pressioni diverse e consente di ottenere ossigeno avente una purezza del 90¸92%, idonea
per la depurazione biologica dei liquami.
Il ciclo di funzionamento di ciascun adsorbente può essere suddiviso in diverse fasi che si sviluppano in modo
continuo e sequenziale; l’attivazione della sequenza viene comandata mediante l’apertura e la chiusura di apposite valvole automatiche e la durata di ciascun passo viene controllata da un timer o da un pressostato o mediante integrazione del flusso. La produzione di ossigeno puro si realizza attraverso un processo discontinuo che interessa i tre adsorbitori di ogni unità PSA e che per effetto
dello sfasamento dei tempi di inizio ciclo permette una
fornitura continua di gas.
Da un punto di vista puramente affidabilistico, il ciclo
può essere scomposto in una alternanza di tre fasi; ognuna rappresenta le tre diverse missioni che ogni adsorbitore svolge in un ciclo produttivo:
● fase di depressurizzazione, con produzione di ossigeno
per le vasche e per lo spurgo di un secondo letto
● fase di scarico con ossigeno di spurgo (proveniente da
uno dei restanti adsorbitori in fase di produzione)
● fase di ripressurizzazione e conseguente separazione
dell’azoto tramite ossigeno di compensazione e aria soffiata da 2 compressori alternativamente attivati
Alla luce di questo, il FBD relativo al complesso in esaMANUTENZIONE, Tecnica e Management - MAGGIO 2004
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me, è stato semplificato in tre diagrammi funzionali facenti
riferimento ad un solo adsorbitore, ognuno dei quali, rappresenta la configurazione assunta dai componenti attivi
in quella determinata fase del processo. Per ogni fase considerata, vengono esclusi dalla schematizzazione quei
componenti che non concorrono alla realizzazione della
stessa o che appartengono a rami del circuito in quel frangente isolati.
La realizzazione del RBD per il sistema PSA, ha in prima analisi richiesto la scelta di un adeguato intervallo temporale d’indagine, tale da rendere i risultati ottenuti in
questa sezione confrontabili con quelli relativi alle altre
due unità. La durata di ciascun ciclo completo è regolato
dal numero di compressori d’aria attivi e quindi dalla richiesta di ossigeno dovuta alle particolari condizioni di
carico presenti nell’impianto di ossidazione biologica.
Per questo motivo, l’intervallo temporale scelto per l’indagine, anche in virtù dell’attività continua imposta alle
vasche di aerazione e ai sedimentatori secondari, è stato
stabilito in relazione all’intervallo tra due manutenzioni
successive dei compressori, e pari cioè a 40000 ore di funzionamento. La discontinuità nel processo di produzione
d’ossigeno puro è stata risolta tramite una differente modellizzazione delle tre fasi che si è concretizzata in tre differenti RBD.
La valutazione degli effettivi tempi di ciclo, nonché delle rispettive fasi, ha fornito poi le correlazioni temporali
necessarie per tracciare le relative curve di affidabilità e
valutare gli MTBF.
L’impianto per il trattamento biologico
ad ossigeno puro
Il complesso per il trattamento biologico è articolato in
nove linee, ciascuna delle quali costituita da tre stadi disposti in serie e tra loro collegati da aperture sfalsate. L’ossigeno puro viene immesso nella zona gas del primo stadio per mezzo d’una valvola di regolazione da cui si
diffonde, attraverso aperture praticate nelle pareti di separazione e disposte sopra il livello liquido, fino al terzo
stadio. Il criterio per la determinazione della quantità d’ossigeno necessaria si basa sulla momentanea sovrapressione nella zona gas7.
Tramite aeratori superficiali, l’ossigeno viene poi immesso nel miscuglio liquame-fango e mantenuto ad una
concentrazione costante attraverso regolazioni sulla velocità e sulla profondità degli stessi. In questa fase le materie inquinanti organiche in soluzione e allo stato colloidale del liquame vengono assorbite dal fango attivato e trasformate in fiocchi sedimentabili, i quali nella successiva
fase di chiarificazione si separano dall’acqua. Per effetto
delle reazioni biologiche si riduce sensibilmente la purezza dell’ossigeno da stadio a stadio.
Esso viene raccolto nell’ultimo stadio ed espulso attraverso una valvola di sfiato che ne regola la sua concentrazione.
Data la criticità del processo, nella schematizzazione
60
MANUTENZIONE, Tecnica e Management - MAGGIO 2004
funzionale si è esteso il livello di dettaglio considerando,
oltre la componentistica di base, anche i sistemi di sicurezza legati all’utilizzo di ossigeno puro.
Quest’ultimi sono costituiti essenzialmente da un sistema di controllo sul livello inferiore di esplosività, composto da un analizzatore di idrocarburi, funzionanti in continuo, che in caso di allarme interrompono l’invio di ossigeno e determinano l’intervento di un sistema di evacuazione dello stesso dalle vasche. Per necessità legate al
cambio di missione in cui il complesso si trova ad operare, è stata necessaria una suddivisione macroscopica del
sistema in una linea principale caratterizzante il funzionamento a regime del processo, e una di emergenza, attivata dalla presenza di sostanze esplosive nella zona gas. Sulla base dei risultati ottenuti in termini di propagazione del
guasto dall’applicazione distinta della tecnica FMECA alle
due linee è stato possibile realizzare il RBD dell’impianto
di ossidazione e successivamente tracciare le relative curve evolutive di affidabilità e il grafico degli MTBF dei singoli componenti.
Analisi Fattoriale e superfici di risposta
L’analisi fattoriale si propone di rendere robusti i risultati sul sistema aggregato al variare dell’affidabilità dei
componenti elementari significativi8. In sintesi, sulla base
del processo fin qui analizzato, i componenti risultati significativi sono assunti come fattori e quindi variabili indipendenti; ad ognuno di questi è associato un numero di
livelli, rappresentati dai valori di failure rate minori e
maggiori del valore centrale assunto, in fase preliminare,
come parametro di progetto.
Fig. 4
RBD a livello di assembly e dei sottogruppi
per il sistema aggregato PSA
AFFIDABILITÀ
Il passo successivo è la costruzione della matrice dei
punti sperimentali. Occorre operare una scelta sul piano
sperimentale che si intende realizzare; nel caso specifico
si è operato con esperimenti frazionati in modo da ridurre i calcoli, ritenendo che un piano fattoriale completo aumenterebbe l’onere del calcolo senza, peraltro, produrre
un miglioramento generale sulla bontà del risultato. L’obiettivo è quello di stabilire come varia l’affidabilità del sistema in funzione della variazione dei failure rate. Si crea
quindi una matrice di risultati con tutti i possibili valori
d’affidabilità del sistema (conservando, dunque, la configurazione del sistema), in corrispondenza delle combinazioni dei fattori per i soli componenti scelti. Alla matrice
dei risultati si può quindi operare con la metodologia delle superfici di risposta.
Da analisi di questo tipo si possono ottenere vantaggi
in termini di ottimizzazione sia in fase di progetto che di
esercizio. Nel caso di ottimizzazione del progetto si imposta un obiettivo, rappresentato dall’imposizione di un
valore d’affidabilità R(t) del sistema nel suo complesso, ad
un istante temporale significativo nella vita utile dell’impianto (ad esempio l’istante di una manutenzione programmata). Attraverso un processo di risoluzione vincolata sui livelli, si possono ottenere le combinazioni dei failure rate associati ad ogni singolo fattore (componente significativo) necessarie per ottenere il valore imposto d’affidabilità.
Questo metodo d’analisi consente di effettuare ipotesi
sul miglioramento dell’affidabilità al variare della bontà
dei componenti. Analisi di questo tipo, oltre a fornire un
approccio equilibrato al problema di valutazione dell’affidabilità, permettono di:r
● ridurre i rischi provenienti dalla mancanza di dati d’affidabilità adeguati o specifici del caso in esame (assenza
di DB aziendale)
● impostare politiche di miglioramento dell’affidabilità
complessiva del sistema; a tale proposito preme sottolineare come sia necessario affiancare un modello di valutazione dei costi per trovare il giusto equilibrio fra questi
ed i benefici che si ottengono operando una variazione
sulla qualità dei componenti.
Per ottimizzazione della manutenzione, caso più inerente al sistema oggetto dell’analisi, l’impostazione di un sistema a più livelli su componenti significativi consente di
tracciare non una curva di affidabilità, ma una banda di
affidabilità variabile nel tempo e fra due estremi (massimo e minimo).
Conclusioni
Con questo lavoro si è cercato, partendo da metodologie
in diversa misura consolidate di integrarle in una procedura che permettesse di cogliere i pregi delle singole tecniche, colmandone le lacune e adattandone i risultati all’obiettivo di pianificare interventi di manutenzione preventiva su impianti di trattamento delle acque reflue.
Per questi impianti è prioritaria la definizione di meto-
Fig. 5
Banda di affidabilità e countour plot associati al variare dei failure rate di componenti elementari.
dologie efficaci ed efficienti per la valutazione preventiva
della disponibilità degli impianti, ma soprattutto che non
siano a carattere unidirezionale, ponendo ostacoli alla circolazione delle informazioni.
I futuri sviluppi di ricerca dovranno essere indirizzati
all’individuazione di modelli capaci di correlare la disponibilità (o l’affidabilità) del sistema al costo di manutenzione e quindi ottenere uno strumento che, nel suo complesso, sia capace di indirizzare verso la politica di manutenzione programmata più adeguata ed a identificare i
tempi di intervento ottimali e le necessarie risorse. Gli
obiettivi restano, come più volte evidenziato, estremamente influenzati dalla bontà delle informazioni affidabilistiche sul failure rate, sul failure mode e sulle conseguenze.
Per questa ragione, pur restando validi gli strumenti per
rendere robusto l’output delle valutazioni, diventa elemento prioritario la raccolta strutturata delle informazioni
dal campo e la definizione di una metodologia integrata
per l’elaborazione statistica delle informazioni.
Ringraziamenti
Si ringrazia, per la disponibilità e la simpatia dimostrata il
corpo dirigenziale del depuratore di Bologna (Corticella)
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6. George E. P. Box, Norman R. Draper – «Empirical
model-building and response surfaces», Jhon Wiley &
sons, 1987
«Memoria presentata al Convegno Nazionale
Sicurezza nei Sistemi Complessi»
Marco Tucci, laureato
presso l’Università di Firenze in Ingegneria meccanica, con un curriculum di studi indirizzato all’automazione e all’uso
della simulazione di ricerca operativa per la progettazione e la gestione degli
impianti industriali, ha
successivamente conseguito il titolo di
Dottore di Ricerca. È stato prima ricercatore presso il Dipartimento di Energetica dell’Università di Firenze per le
discipline di impiantistica industriale,
ed è attualmente professore straordinario presso lo stesso Dipartimento. Ha la
titolarità della cattedra di «Gestione degli impianti industriali» per il corso di
laurea di ingegneria meccanica. Ha ricoperto in passato anche l’insegnamen-
to di «Ricerca Operativa» per
tutti i corsi di laurea di ingegneria. Attualmente insegna «Sicurezza degli impianti industriali» presso i
corsi di diploma di Ingegneria (laurea breve) a Prato e
il Corso di Laurea a Firenze. È membro del consiglio
nazionale dell’ANIMP (Associazione Nazionale di Impiantististica Industriale), dell’AIRO (Associazione Italiana di Ricerca Operativa) e della SOLE (Society of Logistic Engineering). È autore di numerosi lavori pubblicati su riviste nazionali ed internazionali per larga parte riguardanti tematiche di Gestione della Produzione,
Simulazione, Ricerca Operativa, Affidabilità, Sicurezza e Manutenzione di
impianti.
Lorenzo Giagnoni, laureato in Ingegneria per l’Ambiente e il Territorio presso
l’Università degli Studi di
Firenze discutendo una tesi sull’affidabilità e sicurezza degli impianti di
trattamento delle acque reflue. Vincitore di una borsa di ricerca presso l’Università degli Studi di Firenze, Dipartimento di Energetica: Ingegneria dell’affidabilità, manutenzione e logistica
(con il cofinanziamento del Nuovo Pignone S.p.A.). Vincitore della borsa di
Dottorato di Ricerca in Affidabilità, Manutenzione e
Logistica (XV ciclo, corso
triennale) con Presa di servizio presso la Sezione Impianti e Tecnologie Industriali del Dipartimento d’Energetica dell’Università di
Firenze. Attualmente svolge
attività di ricerca in: analisi dell’affidabilità d’impianti complessi
con applicazione di tecniche innovative; metodologie per l’organizzazione
dei piani di manutenzione; sicurezza
degli ambienti di lavoro.
Gianluca Guido, laureato
Ingegneria e-Project con sede
in Ingegneria Meccanica
a Prato, docente del corso di
conseguita presso l’Univer«Logistica di Supporto» presso
sità degli Studi di Firenze.
la Scuola di Guerra Aerea,
Vincitore del concorso per
collaborazione ai rpogetti e ai
l’ammissione al corso per
corsi della Sezione Impianti e
Dottorato di Ricerca in AffiTecnologie Industrial del Didabilità, Manutenzione e
partimento di Energetica delLogistica. Principali attività:
l’Università di Firenze, doconsulente presso Marconi
cente del Corso di Tecnica
Selenia Comunications, attività di Stage Professionale nell’anno accademico
presso Galileo Avionica di Firenze, atti- 2000/2001 presso l’Istituto Tecnico Induvità di collaborazione con la Società di striale L. Da Vinci con sede a Firenze.
gli Autori
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MANUTENZIONE, Tecnica e Management - MAGGIO 2004