Development of a tool for prognostic analysis

In the last decades, the role of maintenance in the companies has evolved and deeply changed. The mission of maintenance is changed, from a “repair when it’s broken” policy to a complex managerial system oriented to failure prevention and to continuous improvement policies. The aim of this thesis is to provide a tool to help the maintenance personnel to choose the best time to perform maintenance actions, basing on the condition of the item in exam, on the statistical analysis of the historical failure data and on the cost per unit of time of the action. Thanks to a condition monitoring system, it is possible to develop a tool capable to satisfy the mentioned requirements. In this research a prognostic tool is presented. This tool is based on the historical failure data analysis, on the data coming from the inspections and on a statistic model called Proportional Hazards Model. The proposed tool has been validated on a balancing machine taking in account as risk indicator the data coming from the electric signature. The proposed tool can be defined as a useful help to support the decision of the maintenance manager about the best time to perform maintenance actions, in order to minimize the total cost of maintenance.

Negli ultimi decenni il ruolo della manutenzione all’interno dell’azienda si è evoluto e rinnovato profondamente. La manutenzione si è trasformata in termini di mission da attività di mera riparazione di guasti ad un complesso sistema gestionale orientato alla prevenzione dei guasti ed al miglioramento continuo. Lo scopo di questa tesi è quello di fornire uno strumento in grado di sostenere il personale di manutenzione nella decisione del momento più opportuno per fare attività manutentive, sulla base della condizione dell’entità in esame e del costo per unità di tempo dell’intervento. Grazie ad un sistema di monitoraggio delle condizioni dell’entità è possibile sviluppare uno strumento software in grado di adempiere a tale richiesta. In questa ricerca è presentato uno strumento di prognostica che si basa sull’analisi dello storico di guasto, sui dati derivanti dalle ispezioni e su un modello statistico a rischi proporzionali (Proportional Hazards Model). Il tool proposto è stato validato su una macchina bilanciatrice prendendo in considerazione come indicatori di rischio i dati provenienti dall’analisi della firma elettrica, cioè dell’andamento dell’assorbimento di potenza nel tempo della macchina stessa. Il tool proposto può essere definito, in definitiva, come uno strumento utile a supportare le decisioni del responsabile di manutenzione riguardo il momento migliore per l’effettuazione delle operazioni manutentive al fine di minimizzarne i costi.