Il corso può essere totalmente finanziato mediante bando della Regione Toscana,personalizzato secondo specifiche richieste:

 

OBIETTIVO:

La manutenzione predittiva, predictive maintenance, risulta essere un approccio strategico per le aziende che intendono ottimizzare i propri asset infatti analizzando i segnali real-time trasmessi dai sensori installati sulla macchina è possibile monitorare costantemente i parametri di funzionamento, con il vantaggio di poter attivare interventi che riducono il rischio di fermo macchina. Grazie all’utilizzo di questi modelli previsionali il guasto futuro è segnalato in tempo utile e consente di svolgere l’attività manutentiva prima che si verifichi il guasto.

CONTENUTI:

Modulo 1 - La manutenzione predittiva
• Introduzione
• Ambito e scopo della manutenzione predittiva
• Evoluzione della Condition-Based Maintenance
• Metodi e strumenti:
o Analisi delle vibrazioni
o Principali modi di guasto diagnosticabili sulle macchine rotanti
o Analisi delle macchine rotanti e individuazione delle frequenze caratteristiche di vibrazione

Modulo 1 - La manutenzione predittiva
• Vibrazioni: procedure operative di acquisizione dei dati
• Analisi dei fluidi lubrificanti
• La ferrografia
• Termografia
• Esempi di applicazione della termografia

Modulo 3 – La prognostica
• Introduzione alla prognostica
• Machine learning e strumenti a support della prognostica
• Tipologie e ambiti
• Esempi operativi mediante algoritmi di Big-Data Analytics (uso del software di analisi RapidMiner®)

 

DOCENTE:

Professor Marco Frosolini, laureato in ingegneria meccanica, Ricercatore presso il Dipartimento di Ingegneria Civile e Industriale dell'Università di Pisa e professore associato presso il Dipartimento di Ingegneria Civile e Industriale dell’Università di Pisa.

 

MODALITA':

Il percorso formativo verrà erogato mediante piattaforma, in modalità sincrona, con la possibilità di interazione diretta con il docente.