Introduzione
Con questo articolo si vuole presentare uno strumento per il monitoraggio di un forno ad arco elettrico (Electric Arc Furnace EAF) presente nell’azienda Tenaris a Dalmine. Nelle acciaierie, i forni sono le entità che richiedono maggiore attenzione dal punto di vista della sicurezza. Poiché i forni lavorano costantemente ad alte temperature e in condizioni severe, molti componenti non possono essere ispezionati visivamente; questo ha spinto verso la realizzazione di uno strumento intelligente per la manutenzione, che permette il monitoraggio in tempo reale del forno per tenere sotto controllo il suo stato di salute.
Nelle industrie siderurgiche la sicurezza è di primaria importanza sia in fase di progettazione che di successivo utilizzo; pertanto i rischi verso i lavoratori devono essere attentamente considerati. Per questa ragione la manutenzione sta evolvendo, abbracciando questioni come: i) ottimizzazione del ciclo di vita degli asset, ii) gestione della sicurezza e iii) gestione delle problematiche ambientali. La manutenzione assume sempre maggiori responsabilità e deve essere organizzata adeguatamente. Oggi, infatti, si stanno sempre di più implementando programmi di manutenzione su condizione e predittiva e ci si sta spostando verso i paradigmi dell’Industria 4.0. Una delle aree di applicazione dell’Industria 4.0 è proprio la Manutenzione 4.0, conosciuta anche con il nome di Smart Maintenance o e-maintenance. La letteratura scientifica è piena di approcci innovativi che, implicitamente o meno, fanno riferimento alla Manutenzione 4.0.
Warren Bennis affermò che “la fabbrica del futuro avrà soltanto due impiegati: un uomo e un cane. L’uomo ha il compito di dar da mangiare al cane. Il cane dovrà tenere l’uomo lontano dalle macchine”. Benchè ancora lontani da questa visione, l’obiettivo oggigiorno è quello di adottare soluzioni tecnologiche pratiche ed efficienti nella visione dell’industria intelligente. In un’acciaieria, l’industria del futuro potrà essere pensata come un’industria dove l’intervento umano è ridotto al minimo, per evitare incidenti.
Per presentare un esempio che si muove in questa direzione, verrà discussa in questo articolo l’implementazione di uno strumento per l’acciaieria Tenaris a Dalmine, risultato di una collaborazione tra Tenaris a Dalmine e il Manufacturing Group del Dipartimento di Ingegneria Gestionale del Politecnico di Milano.
Se le condizioni operative si avvicinano a situazioni pericolose, lo strumento è in grado di segnalarlo e l’operatore può prendere delle decisioni riguardo la gestione del forno. In particolare, lo strumento monitora alcuni parametri che descrivono lo stato di salute dei pannelli e della suola del forno, composta da materiale refrattario.
L’approccio che è stato usato per sviluppare lo strumento è riassunto in tre passi:
- Fault Tree Analysis (FTA): è stato usato un approccio per capire quali siano i modi di guasto del sistema sotto analisi e quali i parametri chiave per il monitoraggio e la mappatura dell’entità.
- Ingegnerizzazione e realizzazione di uno strumento che comprenda le analisi di State Detection e Health Assessment.
- Implementazione e integrazione dello strumento con l’architettura ICT già esistente in azienda.
Descrizione del forno ad arco elettrico
Il forno ad arco elettrico è costituito da una parte inferiore ricoperta di materiale refrattario, che ha il compito di contenere il metallo fuso; la parte superiore del forno è realizzata con pannelli raffreddati ad acqua, che supportano lance e bruciatori, necessari per la realizzazione del corretto processo di fusione, insieme all’azione degli elettrodi.
Durante il processo di fusione dell’acciaio, i pannelli che sono raffreddati dall’acqua possono subire forti stress termici e, di conseguenza, danneggiarsi causando una perdita di acqua nel forno. Questa situazione può avere conseguenze gravi per la sicurezza.
I pannelli sono posizionati attorno alla circonferenza del forno, su due diverse file. I pannelli sulla prima fila sono chiamati “pannelli superiori”, mentre quelli sulla seconda fila “pannelli inferiori”. I pannelli inferiori risultano meno stressati, dal momento che sono ricoperti di scorie per la maggior parte del tempo. I pannelli superiori, invece, sono più stressati e presentano diversi modi di guasto: possono guastarsi improvvisamente a causa di una proiezione di metallo fuso, possono subire un degrado graduale quando non sono ricoperti dalle scorie, possono subire stress termico a causa dell’irraggiamento degli elettrodi.
Fault Tree Analysis e variabili chiave relative a scenari critici
L’analisi secondo la tecnica FTA si basa sullo sviluppo di un albero, chiamato Fault Tree o albero di guasto, che fornisce una rappresentazione grafica del percorso logico che connette gli eventi indesiderati – le “radici” dell’albero o il cosiddetto “top-event” – con gli eventi che ne sono la causa.
La tecnica segue una metodologia gerarchica che prima connette il top-event con gli eventi che ne sono la diretta causa. Questi eventi intermedi sono a loro volta legati ad altre cause che vengono mostrate.
Nel caso in esame, l’analisi FTA è stata condotta basandosi sia su concetti teorici che sull’esperienza di persone esperte.
I top-event che sono stati individuati sono la presenza di fori nei pannelli e la presenza di acqua nella parte inferiore del forno. Nelle figure 2 e 3 sono illustrati i due top-event.
Per ogni scenario critico relativo a un top-event, i parametri chiave misurabili – cioè quei parametri che meglio descrivono il comportamento delle entità – sono identificati. L’obiettivo è definire un numero limitato di variabili che sono altamente rappresentative dell’entità sotto analisi.
L’identificazione delle variabili chiave è una fase rilevante relativa allo State Detection e all’Health Assessment. Infatti, non è facile modellare il comportamento dei pannelli.
Conseguentemente alle difficili condizioni operative e alle difficoltà nell’installare i sensori, possono essere registrati pochi dati sui parametri dell’acqua. Inoltre, all’interno del pannello, possono avvenire cambiamenti di fase (generazione di vapore) che rendono molto difficile lo sviluppo di un modello fisico.
Lo strumento
Lo strumento deve essere in grado, attraverso specifici algoritmi, di fornire indicazione riguardo lo stato in cui il forno sta lavorando. Lo strumento è composto da due parti: la prima è stata sviluppata per il top-event relativo alla presenza di fori nel pannello; la seconda, per il top-event relativo alla presenza di acqua nella parte inferiore del forno costruita con materiale refrattario.
- La presenza di fori nei pannelli viene anticipata attraverso indicatori dello stato di salute; tali indicatori permettono all’operatore di conoscere in anticipo sia lo stato di degrado che il rischio associato a ciascun pannello; gli indicatori sono calcolati con funzioni di state detection e di health assessment realizzate con modelli statistici di parametri di processo del forno.
- La presenza di acqua nella parte inferiore del forno causa un trend anomalo di un indicatore che è una variabile chiave da monitorare; l’indicatore è calcolato con una funzione di state detection, anch’essa realizzata sulla base di un modello statistico di parametri di processo.
Basandosi su dati storici, sono stati quindi “tarati” i valori che i parametri dei diversi algoritmi devono assumere per i diversi pannelli nel forno, nello stato di buon funzionamento e in stato di progressivo degrado, ottenendone una cosiddetta “firma” del processo. I moduli relativi allo state detection e all’health assessment sono stati infine inseriti all’interno dello strumento di manutenzione intelligente. Questo strumento è pienamente integrato con la tecnologia di automazione e dei sistemi informativi già presente in Tenaris a Dalmine. Si è così realizzato il paradigma per l’integrazione di soluzioni condition-based con sistemi informativi per la gestione della manutenzione. Lo strumento è inoltre realizzato con una logica parametrica: è quindi possibile applicarlo ad altri forni, anche se presentano differenti configurazioni. Inoltre è un punto di partenza per ulteriori applicazioni oltre a quella in Tenaris a Dalmine. La figura 4 mostra una schermata di esempio dello strumento.
Conclusione
I processi produttivi nelle acciaierie prendono in considerazione molte variabili e gli operatori hanno il compito di monitorare, controllare e diagnosticare lo stato di salute delle entità. Tuttavia, risulta spesso difficile analizzare il comportamento attuale delle entità, individuare e diagnosticare anomalie e quindi realizzare azioni correttive appropriate in breve tempo.
Grazie all’esperienza e alla conoscenza dello staff di Tenaris a Dalmine, è stato possibile applicare un approccio nuovo, che ha portato alla realizzazione dello strumento di Smart Maintenance. Lo strumento permette di identificare e anticipare guasti incipienti attraverso il monitoraggio dei pannelli e della parte inferiore del forno, onde evitare un downtime che potrebbe causare gravi danni al personale e all’ambiente e potrebbe portare a un’interruzione della produzione.
Una visione futura sarà l’identificazione di una funzione per il degrado dei pannelli. Questa sarà la base per la definizione di un modello di affidabilità per i pannelli: sarà anche possibile ottenere una previsione sui guasti e sui loro rischi.
Marco Macchi, Professore Associato, Dipartimento di Ingegneria Gestionale, PoliMi
Luca Fumagalli, Ricercatore, Dipartimento di Ingegneria Gestionale, PoliMi
Maurizio Rondi, Responsabile di Manutenzione, Tenaris Dalmine Spa
