Predictive maintenance for electric motors in iot-enabled mechatronic systems

This thesis introduces and discusses the topic of predictive maintenance applied to electric motors. Specifically, it explains the concept of predictive maintenance and the advantages that have led to its increasingly widespread adoption over previous maintenance techniques, partly due to technological advancements. A practical case study related to data-driven maintenance is presented, involving a distribution line demonstrator for the fashion industry located at the company Labormak srl (Piacenza). In this setup, various electric energy meters, connect to a panel server, are installed: one before each drive and an overall energy meter on the main power supply of the electrical panel. An optimization algorithm was applied to this demonstrator to save energy by turning off motors when there are no boxes on their conveyor belts. This study analyzed the actual energy savings based on direct electricity consumption, compared with the potential risk of motor damage due to frequent on/off cycles. The analysis highlighted a positive trend in energy savings, yielding economic and environmental benefits, thanks to the algorithm. However, it also revealed critical issues related to peak energy demand. It was not possible to conduct further analysis on the causes and consequences of these energy peaks, but the increased stress on the motors was noted. A statistical model was also introduced, enabling real-time analysis to assess motor conditions, supporting the implementation of predictive maintenance on the line and thereby preventing sudden breakdowns.

Nel seguente elaborato è introdotto e discusso il tema della manutenzione predittiva applicata ai motori elettrici. In particolare vengono spiegati i vantaggi che ne comportano un sempre più ampio utilizzo nelle aziende, rispetto alle tecniche di manutenzione precedenti. In relazione al tema della manutenzione basata su analisi dei dati viene esposto un caso pratico riferito a un dimostratore di linea di distribuzione per la moda, situato presso l'azienda Labormak srl (Piacenza). In questa applicazione sono presenti diversi misuratori di energia elettrica, collegati a un server di raccolta dati, situati prima di ogni azionamento. È inoltre presente un misuratore generale posto sull'alimentazione diretta del quadro elettrico. Al seguente dimostratore è stato applicato un algoritmo di ottimizzazione che intende risparmiare energia tramite lo spegnimento dei motori quando non devono trasportare nessun pacco. Questo studio ha analizzato, tramite il solo consumo diretto di energia elettrica, l'effettivo risparmio energetico, comparato al conseguente rischio di danneggiamento dei motori a causa dei continui cicli di accensione e spegnimento. L'analisi ha evidenziato l'andamento positivo di risparmio energetico, e quindi economico ed ambientale, ottenuto tramite l'utilizzo dell'algoritmo ma ha riportato delle criticità in termini di picchi massimi di energia richiesta. Non è stato possibile effettuare analisi più approfondite riguardo le cause e le conseguenze di questi picchi di potenza ma è stato evidenziato uno stato di stress dei motori maggiore nel caso ottimizzato. Si è inoltre introdotto un modello statistico che rende possibile l'analisi dati in tempo reale per la valutazione delle condizione del motore, spinta a introdurre una manutenzione predittiva sulla linea, evitando così rotture improvvise.