ANALISI RAMS: DALLA PROGETTAZIONE ALLA GESTIONE DEGLI IMPIANTI

ANALISI RAMS: DALLA PROGETTAZIONE ALLA GESTIONE DEGLI IMPIANTI

 

Nel seguente articolo verrà illustrata l’analisi RAMS per l’industria, in particolar modo le fasi dalla progettazione alla gestione degli impianti.

Uno studio RAMS (Reliability, Availability, Maintainability and Safety) può essere utilizzato nelle fasi iniziali di un progetto per influenzare e modificare la progettazione iniziale dell’impianto, nelle fasi successive per supportare lo sviluppo di strategie di manutenzione e valutazioni del carico di lavoro. Ancora, nella fase di gestione di un sistema ottimizzando la produzione e il management delle risorse.

Nello specifico, quali sono i quattro aspetti fondamentali che determinano questo tipo di analisi?

  1. 1. Affidabilità: garantire una continuità nel servizio del sistema che si progetta, si produce o si gestisce.
  2. 2. Disponibilità: ridurre al minimo il fermo macchina, ottimizzare la produzione e garantire la risposta immediata della macchina quando è chiamata ad intervenire.
  3. 3. Manutenibilità: garantire il rapido ripristino dei componenti guasti.
  4. 4. Sicurezza: produrre ed operare riducendo al minimo i rischi per gli operatori, la popolazione e l’ambiente.

 

…e gli obiettivi?

  • – Incrementare la disponibilità, l’affidabilità e la sicurezza del sistema.
  • – Favorire la raccolta dati dal campo e la relativa gestione/trattazione statistica.
  • – Selezionare le politiche manutentive ottimali.
  • – Supportare l’organizzazione della logistica (magazzini, officine).
  • – Pianificare accuratamente le ispezioni.
  • – Supportare la selezione e l’acquisizione di sistemi ad elevata manutenibilità.

 

METODOLOGIA

Vediamo adesso, nello specifico, in cosa consiste la metodologia RAMS.

I nostri clienti, con cui abbiamo sviluppato progetti di RAM Analysis, agiscono in diversi settori industriali (petrolifero, chimico, manifatturiero, trasporti). Al fine di raggiungere i suoi obiettivi uno studio RAM necessita della presenza di dati rappresentativi di affidabilità (MTTF) e di riparazione (MTTR) provenienti direttamente dal campo (CMMS), dal fornitore (test con prove al banco) o da banche dati commerciali (OREDA, MIL, EIREDA, RAC).

L’analisi RAMS mira a quantificare da un punto di vista probabilistico le prestazioni del sistema ed individuare gli elementi tecnici, operativi e manutentivi che indeboliscono il sistema al fine di indirizzare azioni progettuali o gestionali migliorative (ridondanze, protezioni, manutenzione preventiva, formazione del personale). In particolare consente di determinare gli effetti dei tempi di fermo programmati e non programmati sul rendimento del processo, stabilendo relazioni tra affidabilità delle apparecchiature, configurazione, strategia di manutenzione, ricambi e risorse manutentive impiegate.

FASI DI LAVORO

Un’analisi RAM si compone di varie fasi di lavoro.

  1. 1) Raccolta e definizione di tutte le macchine coinvolte nell’analisi.
  2. 2) Raccolta dei dati di affidabilità e manutenibilità per ciascuna modalità di guasto riferita ad ogni singola macchina coinvolta nell’analisi.
  3. 3) FMEA (Failure Mode and Effect Analysis): identificazione dei potenziali punti deboli del sistema a livello di singola modalità di guasto di ciascuna apparecchiatura e determinazione degli effetti in termini di perdita di produzione.
  4. 4) Analisi di manutenibilità: stima del tempo di inattività totale per ogni modalità di guasto di ciascuna macchina dovuta a manutenzione correttiva.
  5. 5) Pianificazione campagne di manutenzione ispettiva e preventiva: stima del tempo di inattività dell’intero impianto o di parti di esso dovuto a fermate di manutenzione programmata.
  6. 6) Sviluppo RBD (Reliability Block Diagram): l’impianto viene convertito in una rete logica complessa, composta da blocchi e da nodi, collegati tra loro in serie e in parallelo a seconda della relazione funzionale, ciascuno con il proprio contributo alle prestazioni dell’intero sistema.
  7. 7) Analisi di disponibilità grazie all’utilizzo di specifici software di simulazione (Maros DNV GL o RAMP) in grado di restituire un’immagine statistica della vita del sistema, fornendo una stima di alcuni parametri come l’indisponibilità, il numero di guasti previsti, la produzione annuale raggiunta, sia per l’intero sistema e sia a livello di singoli componenti.
  8. 8) Identificazione delle apparecchiature più critiche attraverso un processo di valutazione della criticità basato sulla frequenza di occorrenza del guasto e sull’impatto provocato da esso in termini di produttività.
  9. 9) Stima del carico di lavoro per le attività di ispezione, manutenzione preventiva e manutenzione correttiva e definizione preliminare della tipologia, composizione e numerosità delle squadre di manutenzione, in considerazione di eventuali limitazioni in termini di gestione delle manutenzioni parallele, aree di manutenzione ed eventuali vincoli di sicurezza.

 

MODELLAZIONE

Passaggio chiave di questo tipo di analisi è la costruzione del Reliability Block Diagram (RBD), il diagramma a blocchi che consente il calcolo dell’affidabilità del sistema data l’affidabilità degli elementi che lo compongono.
Ogni blocco in un RBD rappresenta un componente o sottosistema del sistema. L’organizzazione dei blocchi e le linee di collegamento tra di essi rappresentano la struttura di affidabilità del sistema.

Figura 1. Reliability Block Diagram

Un caso di studio

In Figura 1 è riportato un esempio di RBD, costruito per un impianto complesso di trattamento e trasformazione di materiale di scarto in diversi prodotti utili, destinati al settore energetico. All’interno di ciascun nodo si sviluppano con struttura ad albero i sottosistemi, a rappresentare le varie unità dell’impianto, di processo e ausiliarie. Ciascun sottosistema è composto dalle singole macchine, accompagnate dalle relative modalità di guasto, ognuna con i propri valori di manutenibilità e di riparazione.

Oltre ai dati riferiti alla manutenzione correttiva, vengono inserite, a livello di sistema o sottosistema le fermate programmate di preventiva, con la propria frequenza e la propria durata.
Vengono inoltre impostati ulteriori parametri come la vita utile del sistema, i profili di produzione attesi e il numero di risorse necessarie per completare gli interventi di correttiva e di preventiva, suddivise per disciplina, in modo da verificare la sostenibilità della manodopera prevista.

 

Figura 2. Fotogramma del processo di simulazione sul software di modellazione. Numero di simulazioni vs Prestazione del sistema ad ogni ciclo (n=1000).

 

Risultati

Vediamo adesso i risultati dell’analisi RAMS, dalla progettazione alla gestione di impianti.

In sintesi, il software di modellazione genera un report, restituendo una grande quantità di risultati.
Nello specifico caso (Figura 3) la disponibilità operativa dell’impianto è pari al 97,5%, equivalente ad un 2,5% di indisponibilità. L’impianto, in media, si trova fuori servizio nove volte l’anno, con una durata media di fermo produzione di circa 38 ore. Vengono inoltre riportati i volumi prodotti di ciascun flusso in uscita dal sistema.

Figura 3. Performance Summary

In aggiunta, il grafico (Figura 4) riporta un dettaglio sull’ efficienza di produzione annuale, lungo l’intera vita dell’impianto (15 anni); sono distinte la quota prodotta (in verde) e la quota persa (in blu) a causa dei fermi impianto, accidentali e programmati.

Figura 4. Efficienza produttiva annuale (%) vs Volume annuale prodotto finale (ton)

Questi software calcolano inoltre il contributo all’indisponibilità totale di impianto da parte di ciascuna unità funzionale e di ogni singolo asset che vi appartiene, evidenziando così le parti più critiche dell’impianto, sulle quali implementare possibili soluzioni di miglioramento per aumentare la disponibilità e la produzione annuale.

Benefici

Nel caso specifico è stata realizzata, a valle dello studio RAM, una “Sensitivity Analysis” che ha permesso di evidenziare le parti più critiche dell’impianto e di proporre su di esse soluzioni alternative in grado di migliorarne la disponibilità.
Gli sforzi si sono concentrati sulle unità di processo (Figura 5), nelle quali alcune pompe centrifughe a monte delle linee di produzione erano in grado di mettere fuori servizio l’intero processo produttivo in caso di guasto. Non solo, anche il sistema dedicato alla filtrazione del prodotto possedeva una configurazione priva di ridondanza (1×100%).

Figura 5. Contributo relativo di indisponibilità delle unità di processo.

 

 

CONCLUSIONE

Abbiamo visto come le analisi RAMS sono utilizzate dalla progettazione alla gestione di impianti. Queste ultime sono utilizzate come driver per decidere le politiche/strategie manutentive migliori. In tal modo si avrà una corretta gestione della manutenzione industriale e quindi una maggiore disponibilità ed affidabilità degli impianti.

In conclusione, la corretta gestione della manutenzione nasce fin dalla prima fase di vita di un impianto, ovvero dalla sua progettazione. Pertanto verificare ed assicurare fin da subito un’elevata disponibilità dell’impianto che si andrà ad installare e quindi garantire un determinato target di produzione permettono di valorizzarne l’investimento iniziale. Se sei interessato ad approfondire visita la nostra pagina di ingegneria di manutenzione oppure contatta direttamente i nostri esperti:

Altri Articoli:

Condividiamo periodicamente articoli, casi di studio e novità con la nostra community:
iscriviti anche tu per ricevere gli aggiornamenti!