CMS-based iterative process for spare parts management applied to wind energy industry. Moventas gears study case

The objectives of this thesis are the creation and the implementation of a new spare parts management strategy applied to the Moventas Gears Italy case. The company works in wind energy industry and offers maintenance services to its customers. The need of a new strategy is due to the limits of the previous one. A small spare parts inventory was used. The stocked items were the ones that more frequently failed. This evaluation was based purely on the experience gathered during many years of activity. The limit of this policy is that if a component with a lower failure rate fails, the spare parts would not be stocked, resulting in high downtimes and so high costs for the customers. The process proposed in this thesis starts from the data gathered by Condition Management System (CMaS) which is the condition monitoring system developed by Moventas Gears. CMaS is installed on more than 200 wind turbines e it measures the vibration and other parameters useful for the health assessment of the gearbox. CMaS allows to follow the worsening of possible defect during time. The aims of the proposed process are the identification of those spare parts which are necessary in the short period and when make the orders so that the spare parts are available when requested. The process is iterative and starts from an objective evaluation of the severity of a defect (many real cases were taken in account to build a suitable method for the severity evaluation). A severity index is computed during periodic controls. A forecast based on the previous values of the severity index is performed so that it is possible to know when the severity index will reach the critical value (i.e. the component has to be replaced). By comparing the remaining useful life of the component and the delivery time of spare parts, it is possible to know if a spare parts order has to be made. In order to obtain a first validation, the process was applied to a real case of bearing replacement which recently ended. The critical date forecasted by the iterative process was coherent to the real one. If the process was used in this case, the company would have been able to plan a more efficient maintenance intervention. At the moment, the process proposed in this thesis is the object of an experimentation based on ongoing defects detected on the monitored machines.

Gli obiettivi di questa tesi sono l’ideazione e l’implementazione di una nuova strategia per la gestione dei ricambi applicata al caso dell’azienda Moventas Gears Italia, che opera nel settore eolico offrendo servizi di manutenzione ai propri clienti. La ricerca di una nuova strategia è motivata dai limiti della precedente politica di gestione dei ricambi dell’azienda, basata su un piccolo magazzino con le parti di ricambio risultate più soggette a guasti in base all’esperienza maturata nel corso degli anni. In questo modo, il guasto a un componente meno comune genera lunghi tempi di fermo macchina con elevati costi per i clienti. Il processo ideato si basa sulle informazioni raccolte dal Condition Management System (CMaS), il sistema di condition monitoring creato da Moventas Gears. Il CMaS è stato installato su più di 200 turbine eoliche e fornisce misure di vibrazione e di altri parametri utili per valutare lo stato di salute del moltiplicatore di giri, permettendo di seguire lo sviluppo di eventuali difetti. Per potere ordinare solamente le parti di ricambio necessarie nel breve periodo e averle disponibili in tempo utile, in questo lavoro di tesi si è formulato un processo iterativo che porta a stabilire quali ricambi sono necessari e quando ordinarli. Questo processo parte da una valutazione obiettiva della severità di un difetto (il metodo di valutazione della severità è stato costruito sulla base delle analisi condotte su numerosi casi reali). Durante controlli periodici, l’indice di severità viene ricalcolato. In seguito si effettua una previsione sull’evoluzione dell’indice di severità, per sapere quando l’indice raggiungerà il valore critico (in altre parole, quando il componente dovrà essere sostituito). Confrontando la previsione con il tempo di consegna dei ricambi, è possibile sapere se è necessario effettuare l’ordine. Come prima controprova della sua validità, il metodo proposto è stato applicato a un caso reale di sostituzione di cuscinetti, recentemente conclusosi. La data dell’intervento di sostituzione prevista dal processo a partire dai dati rilevati sul moltiplicatore di giri è risultata coerente con quella del caso reale; l’applicazione del processo avrebbe, quindi, permesso all’azienda di pianificare una più pronta attività di manutenzione. Visti tali risultati positivi, il processo ideato in questo lavoro di tesi è al momento oggetto di sperimentazione sulle macchine monitorate dall’azienda.