Come sta cambiando la manutenzione degli asset produttivi a fronte dell’evoluzione delle nuove tecnologie? Ne abbiamo parlato con alcuni esperti di primarie aziende del settore
Con Cristian Randieri, presidente e ceo di Intellisystem Technologies (www.intellisystem.it); Claudio Cupini, technical marketing engineer di National Instruments; Letizia De Maestri, marketing di Automata; Walter Mandelli, R&D manager di EFA Automazione; Fabrizio Conte, CSM country manager Italy di Rockwell Automation; Mariano Marciano, IBM Global Business Services Italia, Energy & Utility business Development; Francesco Tieghi, responsabile Digital Marketing di Servi- Tecno; Josè Chavarria, Process Control sales manager di Siemens Italia; Andrea Ceiner, Group Product marketing manager M2M/ IoT di Eurotech.
Nel corso degli ultimi anni, la crisi economica ha messo in seria difficoltà le imprese obbligandole a vagliare ancora più attentamente il rapporto costi/benefici/ prestazioni di macchine e impianti destinati alla produzione industriale. La manutenzione degli asset produttivi ha assunto un valore sempre più rilevante. L’innalzamento delle prestazioni, in termini di produttività, disponibilità e sicurezza, la capacità di operare senza interruzioni ed evitare il downtime dei sistemi dovuto al malfunzionamento delle macchine o a errori degli operatori, con una ricaduta incisiva sull’aumento dei costi di produzione, è una necessità inconfutabile, alla quale nessun imprenditore o azienda può rinunciare. Oggi, grazie alle attuali tecnologie, è possibile apportare un notevole valore ai programmi di manutenzione, con ricadute positive sulle performance di produzione. È soprattutto attraverso la prognostica e i moderni sistemi di controllo da remoto che è possibile prevedere i guasti basandosi sull’osservazione delle variazioni dei parametri operativi durante il normale ciclo di funzionamento di un sistema industriale, contenendo al massimo il tasso di guasto. “Analizzando vari report di mercato posso affermare che, in tutto il mondo, il mercato della manutenzione predittiva è in forte crescita, segnando dei trend davvero impressionanti” afferma Cristian Randieri, presidente e ceo di Intellisystem Technologies (www.intellisystem.it). “Il ‘Transparency Market Report’, per esempio, stima che tra il 2013 e il 2019 questo mercato crescerà passando da 2 a 6,5 miliardi di dollari, triplicando il proprio valore. Anche in Italia, sebbene a rilento, registriamo una timida crescita, ma siamo ancora agli inizi”. Alle parole di Randieri fa eco Claudio Cupini, technical marketing engineer di National Instruments (italy.ni.com), che spiega come il panorama industriale italiano, seppure con tempi e modi diversi, sia molto attento alle problematiche legate a una ben pianificata strategia di manutenzione. “Negli ultimi anni hanno suscitato grande interesse i sistemi di monitoraggio attivo e di manutenzione predittiva, specie in quelle realtà industriali che hanno a che fare con sistemi di assemblaggio (catene di montaggio robotizzate), distribuzione (oil&gas, processi chimicofarmaceutici) e produzione di energia elettrica”.
I vantaggi della prevenzione
Fieldbus & Networks: Quali sono i principali benefici che giustificano l’applicazione della manutenzione predittiva?
“Nelle realtà di medie e grandi dimensioni, appartenenti a diversi settori, dal farmaceutico al meccanico, al plastico, tra tutte le attività di manutenzione quella predittiva ha assunto un ruolo fondamentale, al fine di ottimizzare le diverse attività lungo tutte le fasi del processo” commenta Letizia De Maestri, marketing di Automata (www.cannon- automata.com). “A differenza di altri metodi, infatti, e con l’utilizzo di precisi e appropriati modelli di natura matematica, è possibile individuare con grande accuratezza lo stato di degrado del componente e il tempo residuo prima del verificarsi del guasto”. Anche Walter Mandelli, R&D manager di EFA Automazione (www. efa.it), concorda: “Tali applicazioni consentono di ottenere risultati tangibili immediati, quali una drastica riduzione delle fermate non pianificate, una riduzione della durata degli interventi, oltre che un generale contenimento dei costi di manutenzione, grazie alla possibilità di ottimizzare e pianificare, per esempio, la gestione del magazzino dei pezzi di ricambio e del personale coinvolto. Per queste ragioni, tali applicazioni stanno riscuotendo un interesse crescente, soprattutto nell’ambito della produzione industriale e nel telecontrollo di impianti distribuiti non presidiati”. “A queste aggiungerei la riduzione complessiva dei costi e una migliore gestione delle obsolescenze tecnologiche, un problema inevitabile e che spesso viene trascurato” interviene Fabrizio Conte, CSM country manager Italy di Rockwell Automation (www.rockwellautomation.it). “Senza dimenticare, come detto, i benefici derivanti da una gestione ottimizzata del magazzino e di tutto il ciclo MRO, inteso come gestione delle riparazioni e sostituzione delle parti guaste. L’attenzione verso i clienti di Rockwell, per esempio, si esprime anche nell’aiutarli a comprendere come spesso la spesa iniziale, che comunque non incide mai quanto eventuali fermo-macchina, ritardi e mancate consegne, mette al riparo da grandi rischi, senza contare che un intervento in emergenza è sempre molto più oneroso, sia per chi lo fornisce, sia per chi ne usufruisce”. Secondo Mariano Marciano, IBM Global Business Services Italia, Energy & Utility business development (IBM Italy – www.ibm.com/it/it), in base al campo industriale in cui si applica la manutenzione predittiva o il servizio che si offre, è possibile ottenere differenti vantaggi operativi e occorre tenere conto di diversi parametri. “Occorre trovare la giusta ‘alchimia’ tra il rischio di ‘falso positivo’, ossia l’ipotesi che si verifichi un evento che in realtà non avverrà, e l’impatto che invece si potrebbe avere a seguito di una mancata individuazione di un evento dannevole. Non si può neppure generalizzare per ‘tipo’: il rischio di avaria della turbina di un aereo e quello di una fresa di estrazione non possono avere il medesimo livello di attenzione. È fondamentale sottolineare, in ogni caso, che la manutenzione preventiva venisse comunque effettuata anche ‘prima’. Ora però è possibile, attraverso i nuovi strumenti, ottenere report più vicini al reale stato di uso del componente, alla sua storia e a come elementi esogeni possono contribuire a modificarne il comportamento”. Per Francesco Tieghi, responsabile Digital Marketing di Servi- Tecno (www.servitecno.it), uno degli elementi indispensabile in un piano di manutenzione predittiva è lo storico dei dati. “Il ‘near miss’, quella situazione in cui siamo stati molto vicini a un disastro, è la nuova frontiera della manutenzione predittiva. Quando si presenta un guasto o un fermo macchina è quasi sempre facile identificare il problema, risolverlo ed eventualmente prendere precauzioni perché non si ripresenti nuovamente. Quante volte però siamo andati vicino al downtime senza accorgercene? Quante volte abbiamo già sfiorato il disastro senza averne consapevolezza? Con questa prospettiva, non sono i dati in realtime a dover essere analizzati, bensì lo storico: storicizzare non serve solo per dare report e risposte agli enti, ma è fondamentale per ritrovare le situazioni critiche del passato ed evitare che si ripresentino nel futuro”.
Come, dove, quando e perché…
F.N.: Quali sono i principali settori industriali che si avvalgono della manutenzione predittiva?
“Per mia esperienza, le maggiori richieste provengono dai settori chimico, siderurgico, dell’oil&gas e del cemento” spiega Josè Chavarria, Process Control sales manager di Siemens Italia (www.siemens.it). Così è anche per Conte, che aggiunge: “I settori maggiormente sensibili sono quelli nei quali gli eventuali costi di mancata produzione hanno un forte impatto sulla ‘bottom line’. Il settore oil&gas è uno di questi, dati i costi elevati degli impianti. Per cui un approccio sistematizzato alla manutenzione è una scelta che definirei quasi obbligatoria”. Non solo. Andrea Ceiner, Group Product marketing manager M2M/ IoT di Eurotech (www.eurotech.it), cita anche le aziende di servizi, alle quali vengono affidate la manutenzione e l’assistenza tecnica, spesso sulla base del miglior prezzo: “Per queste aziende, ormai al massimo della loro efficienza e senza più margini di riduzione dei costi, è fondamentale trovare strumenti nuovi per aumentare l’efficacia e la competitività e per trovare nuovi servizi a valore aggiunto da associare alla loro offerta tradizionale. Con la disponibilità dei dati in tempo quasi reale sullo stato dei dispositivi, dei macchinari e degli impianti, essi possono ridurre il costo dell’intervento a valle di un incidente, sia per la velocità di reazione, sia per la precisione della diagnostica strumentale via Internet, sia anche come effetto della capacità interventistica tramite la rete. Inoltre, disponendo del costo medio di intervento/riparazione per incidente, potrebbero rivendere il servizio di monitoraggio in tempo reale ai loro clienti, aggiungendo questo servizio alla loro catena del valore tradizionale”.
F.N.: Quali sono e come stanno evolvendo le tecnologie per la gestione delle operazioni di manutenzione?
“Partendo dai sensori (analisi tribologiche sui lubrificanti, misura delle vibrazioni, termografia dei componenti) le attuali tecnologie di manutenzione predittiva sono davvero molto sofisticate” spiega Randieri. “I sensori, però, da soli non bastano. Per mia esperienza, posso affermare che la chiave per la programmazione di una manutenzione tempestiva (ma non troppo anticipata) risiede nella corretta interpretazione dei segnali registrati e da come questi vengono trasmessi e integrati con la piattaforma software per la manutenzione aziendale. Per l’interpretazione dei segnali acquisiti, oltre ai normali algoritmi matematici si adoperano delle sofisticate tecniche, denominate di ‘machine learning’, che sfruttando le tecniche di modellizzazione tipiche dell’intelligenza artificiale, riuscendo a modellizzare sistemi non lineari di difficile interpretazione, che tipicamente descrivono il funzionamento di macchine molto complesse. Per completare il quadro, non bisogna dimenticare la parte inerente l’infrastruttura di rete riguardante i sensori, lo storage delle informazioni e la loro interpretazione in un contesto più ampio della manutenzione, ovvero quella della produzione. Chiaramente stiamo parlando di applicazioni di cloud computing, big-data e Internet of Things”. “Il panorama attuale è caratterizzato da alta frammentazione, complessità e forte dipendenza dai fornitori di tecnologia” sottolinea Ceiner. “La frammentazione ha ragioni storiche: ogni azienda ha sempre cercato soluzioni proprietarie, specifiche per l’esigenza del momento, e che in mancanza di standard e di piattaforme accessibili a costi sostenibili, sono sempre state inutilizzabili in altri contesti. La frammentazione ha portato un elevato grado di complessità nel mettere assieme soluzioni diverse da tutti i punti di vista, tecnologico, commerciale e via dicendo, così la complessità ha spesso costituito una barriera insuperabile, sia in termini di tempi di realizzazione troppo lunghi e incerti, sia per gli elevati costi di progetto. Questa situazione ha creato una forte dipendenza tra cliente e fornitore, che ha in qualche modo ‘ingessato’ il mercato. Oggi, con le infrastrutture di cloud computing, di machine to machine e di Internet of Things, si realizza l’incrocio tra l’Internet delle persone, guidato dalla ‘app-economy’ e dai social media, con l’Internet delle applicazioni gestionali (CRM, ERP ecc.) e con l’Internet delle cose, fatto da sensori, attuatori e dispositivi di interfaccia uomo-macchina connessi in rete per la trasmissione in tempo quasi reale sia degli eventi, sia del dato telemetrico, sia per il controllo dei dispositivi da remoto (via cloud). In tale incrocio di tecnologie si realizzano un conso lidamento e una riduzione della frammentazione e l’abbattimento dei costi infrastrutturali di ICT”. Cupini riconosce che le moderne tecnologie devono garantire un’accurata acquisizione dei dati. “Nei sistemi di manutenzione predittiva non ci si può affidare a sistemi operativi ‘general purpose’, tipo Windows, ma bisogna migrare le applicazioni su target specifici. Questi ultimi devono essere equipaggiati con sistemi operativi realtime, che garantiscono un’esecuzione deterministica del codice di acquisizione e di analisi. Devono poi essere opportunamente interconnessi, in modo da garantire un monitoraggio distribuito. Un sistema completo di condition monitoring deve quindi prevedere una componente deterministica (target realtime), cui ‘delegare’ acquisizione e analisi, e una componente nondeterministica (Windows based) per lo storage, la condivisione (tra differenti gruppi di lavoro) e l’analisi post processing dei dati. Non solo, un’analisi predittiva non può prescindere dall’esecuzione di sofisticati modelli matematici, che necessitano di potenze computazionali sempre maggiori. Tali modelli garantiscono previsioni affidabili su possibili guasti, malfunzionamenti e usura, in particolari, e pre-selezionabili, condizioni operative”. Scalabilità, semplicità di installazione, affidabilità, disponibilità di dati realtime riguardanti il processo controllato: sono queste le caratteristiche vincenti delle soluzioni di manutenzione messe in evidenza da Alberto Griffini, product manager Advanced PLC Solutions & Scada di Mitsubishi Electric (www.mitsubishielectric.it/it): “La grande mole di dati richiede un sistema di comunicazione dal sensore alla storicizzazione nel database particolarmente capace e veloce; le attuali reti Ethernet di tipo industriale soddisfano in pieno queste caratteristiche”. Dello stesso parere è Marco Spessi, Industrial Networking manager di EFA Automazione, che però aggiunge: “Ugualmente importante, anche se meno considerata al momento, soprattutto nell’ambito delle reti locali, è la possibilità di garantire un opportuno livello di sicurezza e di riservatezza ai dati che vengono trasmessi. Prevedibile, infine, l’integrazione delle applicazioni di manutenzione nei sistemi informativi aziendali, anche se all’inizio si prediligono abitualmente i bassi costi, la velocità di realizzazione e di ottenimento dei risultati di un’applicazione stand alone”. Sull’importanza della trasmissione sicura dei dati si sofferma anche Tieghi: “Tutti conosciamo l’acronimo CIA (Confidentiality, Integrity, Avalability) o il suo corrispondente italiano RID (Riservato, Integro, Disponibile), e così devono essere resi i nostri big data. Oggi che le macchine sono quasi tutte online e che molte procedure di supervisione e manutenzione vengono eseguite remotamente, questa problematica dovrebbe essere in cima alla lista delle priorità. Creazione di VPN private, sistemi per filtrare utenti e dati tramite profilazioni avanzate, firme elettroniche ecc.: ci sono già tutti gli strumenti per spostare questi grossi volumi in maniera agile e sicura, forse però manca ancora un po’ di consapevolezza da parte di alcuni responsabili dei sistemi. Ogni terminale, smartphone e tablet compresi” conclude Tieghi “è un potenziale punto di ingresso nella rete e ogni trasferimento dati è un possibile collegamento non desiderato: le architetture stanno cambiando velocemente, altrettanto bisogna fare con i nostri sistemi di sicurezza”. “Attualmente la presenza di una rete Internet protetta permette di monitorare e gestire problematiche inerenti alla manutenzione e alla continuità produttiva da remoto, benché questo aspetto sia ancora poco utilizzato, apprezzato e richiesto nell’ambito dei sistemi di automazione e controllo, mentre è più diffuso per la strumentazione di campo” sintetizza Conte. “Nei sistemi di automazione e controllo la possibilità di remotizzare la manutenzione può avere ricadute positive molto significative: non si parla solo di ‘recovery’ nel momento del guasto, ma principalmente di prevenzione a seguito di eventuali derive pericolose di alcune variabili d’impianto, come pressioni, livelli e temperature. Un’adeguata segnalazione con opportuna allarmistica può permettere di intervenire da remoto prima che il guasto si verifichi, evitando così una successiva interruzione della produzione”.
Uno sguardo in casa nostra
F.N.: Quanto è diffusa l’integrazione della rete con il sistema informativo di manutenzione nelle imprese italiane?
“Quello che registro dal mio punto di osservazione lavorativo è che vi è un forte stimolo da parte di grandi aziende del software, come IBM, SAP, Microsoft, nell’offrire soluzioni di business intelligence e di predictive maintenance, le quali, però, per offrire valore al cliente finale, devono essere alimentate con quantità significative di dati” risponde Ceiner. “Questi dati sono, del resto, ancora largamente inaccessibili e questo fa sì che non vi sia ancora una disponibilità in rete di queste soluzioni. Certo gli open data potrebbero dare una notevole spinta in questa direzione”. Spiega Chavarria: “L’utilizzo di moduli intelligenti di diagnosi per i componenti degli impianti meccanici e la loro integrazione nel sistema di controllo di processo si è rivelata una scelta vincente in svariate applicazioni che abbiamo realizzato. Oggi esistono moduli software per il monitoraggio delle pompe, delle valvole di controllo, degli scambiatori di calore e dei turbocompressori… L’integrazione sistematica degli asset meccanici nel monitoraggio delle condizioni e nel management degli impianti, attraverso tali moduli, garantisce la possibilità di una manutenzione preventiva e offre dei vantaggi sostanziali, quali risparmio dei costi, elevata disponibilità degli impianti e prevenzione di fermate non pianificate”.
F.N.: Come è possibile adeguarsi al cambiamento?
La manutenzione si sta dirigendo verso una dimensione sempre più ‘smart’ utilizzando le nuove tecnologie per la trasformazione dei big data, fruibili non solo nella gestione, ma anche nella progettazione dell’asset. “Con più del 90% dei processi produttivi supportati dall’ICT, l’Italia, seguendo a ruota la Germania, si dichiara pronta per la rivoluzione 4.0, ovvero la realizzazione di un network universale di oggetti intelligenti collegati via Internet” asserisce De Maestri. “Questo concetto è molto ampio, infatti vede convergere diverse tecnologie destinate a uno svariato numero di settori: CPS (Cyber Physical System), coordinamento e relazioni di elementi di automazione, macchinari, impianti e strutture produttive; ‘smart factory’, approccio innovativo alla produzione che permette così di soddisfare le specifiche richieste del cliente rendendole sempre più personalizzate; ‘digital factory’, rappresentazione virtuale di una vera e propria fabbrica a fine simulativo; IoT, oggetti che acquisiscono intelligenza grazie al fatto di poter comunicare con la rete. Investire in questa direzione è fondamentale per tutte le aziende che vogliono crescere, che dovranno affrontare cicli di innovazione sempre più brevi, prodotti più complessi e personalizzati, volumi di produzione maggiori rispetto al recente passato, con costi di produzione sempre più ridotti”. “Il concetto di IoT, ossia la connettività in rete di qualsiasi dispositivo intelligente per il controllo in ambito industriale, apre diverse opportunità legate ai dati di funzionamento di macchine e impianti” sottolinea Griffini. La progettazione di un nuovo sistema di controllo prevede oggi queste funzionalità disponibili a livello tecnologico”.“Se faccio un motore che apre e chiude un cancello, se realizzo turbine o caldaie, se sono nel retail, mi interessa sapere come i miei prodotti vengono realmente scelti e utilizzati” spiega Ceiner. “Questo mi permette di disegnare nuovi modelli, sempre più vicini alle vere preferenze degli utilizzatori in termini sia di costo, sia di caratteristiche, e ciò alla fine produce maggiori ricavi e meno sprechi. Quindi, attraverso un uso intelligente di questi dati passa il futuro delle aziende, il loro posizionamento, il loro ‘business model’. È questione di guardare al mercato futuro. A tal fine è addirittura nata una nuova figura professionale, quella dello ‘scienziato del dato’, e questo segnale, intercettato dal mercato del lavoro, è significativo della direzione che stanno prendendo le aziende leader”. L’attenzione al ‘dato’ e il grande vantaggio che deriva da una sua gestione efficiente viene ugualmente sottolineata da Marciano. “Oggetti che prima non producevano dati, ora arrivano a produrne in grande quantità. L’IoT è la corretta definizione di tutto questo. Disporre di tutti questi dati significa anche avere la necessità di dotarsi di strumenti in grado di analizzarli e di fornire loro il giusto ‘peso’ nel descrivere il fenomeno che si vuole catturare. Il rischio è che, come sta già avvenendo nel mondo della meteorologia, la mancanza di gestione di questa grande mole di informazioni generi confusione decisionale. Capito questo, sicuramente siamo nelle condizioni di aumentare la nostra percezione degli eventi che ci circondano quotidianamente e quindi di migliorare ogni singolo aspetto dei componenti che vengono assemblati per costruire asset”.
Il ‘fattore’ formazione
F.N.: La modernità delle tecnologie disponibili incide sulla professionalità degli operatori addetti alla manutenzione. Come cambiano queste figure professionali?
“Il personale di manutenzione al quale vengono affidati questi nuovi strumenti di analisi predittiva, deve avere una maggiore preparazione a livello informatico: qui viene in soccorso il ricambio generazionale dei tecnici addetti alla manutenzione, appartenenti alla categoria dei cosiddetti ‘digital native’, ossia giovani cresciuti nell’era digitale con grande familiarità nell’uso della tecnologia, dei computer e degli strumenti elettronici di consumo” risponde Griffini.“Con l’avvento delle moderne soluzioni e di sistemi sempre più integrati in rete, le figure destinate alla manutenzione sono chiamate a evolversi professionalmente” aggiunge De Maestri. “Essi, infatti, saranno visti sempre più come figure qualificate, capaci di contribuire allo sviluppo di strategie evolute e di coordinare, gestire e risolvere problemi e complessità sul nascere, facendo leva sul supporto dei servizi disponibili negli asset installati”. Per Randieri, infine, occorrono delle figure professionali dotate di ‘skill’ adeguati in termini di competenze non solo tecniche, ma anche organizzative e gestionali: “Internamente alle aziende tipicamente si procede alla formazione dei vecchi operatori della manutenzione, in modo che questi possano acquisire le competenze necessarie a gestire i nuovi strumenti introdotti con la manutenzione predittiva. Attenzione però che per la manutenzione predittiva non è sufficiente investire nel ‘know-how’, ovvero nel ‘sapere’ degli addetti, bensì occorre concentrare gli sforzi anche nel ‘know-why’, per superare il problema di ‘cosa fare’. I nuovi operatori dovrebbero sempre riuscire a capire la causa principale del problema e il perché stanno adottando delle contro-misure. L’idea è quella di creare una ‘fabbrica di esperti’ e per fare ciò è consigliabile sfruttare le conoscenze e le abilità delle persone che lavorano su un’apparecchiatura giornalmente, offrendo agli operatori della manutenzione la possibilità di ‘partecipare’ alla performance del dispositivo. Questo coinvolgimento è parte di una più ampia filosofia del ‘miglioramento continuo’ che dovrebbe accompagnare tutte le attività di produzione”.
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Tavola Rotonda a cura di Silvia Beraudo pubblicata sulla rivista Fieldbus & Networks N. 84 (Settembre 2015)
Per scaricare l’articolo pubblicato sulla rivista seguire il link riportato di seguito http://www.intellisystem.it/portfolio/fn-settembre-2015-3/
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Di fatto la soluzione proposta consiste in un varco elettronico tecnologicamente avanzato, da installare in prossimità dei punti di accesso alle zone di lavoro (ad esempio ponteggi e costruzioni comunemente presenti nei cantieri industriali e civili) insieme a particolari telecamere industriali. Il sistema è corredato da una piattaforma software personalizzabile che permette al responsabile del cantiere di applicare tutte le policy di sicurezza nel rispetto delle vigenti normative. In particolare è possibile specificare e identificare le seguenti variabili: riconoscimento visuale del lavoratore, DPI richieste, verifica scadenza DPI, eventuali sensori per gas nocivi. Una volta impostato il sistema, è sufficiente che l’operaio di turno, dotato di tutto l’equipaggiamento e in regola con il permesso di lavoro, attraversi un varco, in cui è installato il DPI Visual Analyzer, per far sì che questo verifichi in automatico e in pochi istanti la congruenza tra quanto rilevato quanto specificato dalle policy dettate dal responsabile per la sicurezza. Per far ciò è necessario integrare dei tag Rfid in ogni DPI o dispositivo che dovrà essere controllato. 
La soluzione presentata permette di ottimizzare i tempi di accesso ai cantieri nel rispetto delle regole massimizzandole condizioni di sicurezza con le quali operai e tecnici dovranno operare. Inoltre, grazie al riconoscimento visivo del lavoratore, è possibile individuare tutti quei casi nei quali operai non autorizzati adoperino i permessi di lavoro e DPI di altre persone. Come funziona il nuovo sistema. Il sistema è basato in parte sulla tecnologia Rfid, attraverso la quale è possibile identificare il personale in ingresso negli impianti, stabilimenti e cantieri grazie a un badge personale con tag Rfid UHF. Una mancanza nei DPI indossati produce un allarme che può essere segnalato in diverse modalità, come sms, email, semafori, buzzer, messaggi su computer di varco. Il sistema è anche capace di leggere appositi tag associati ai DPI, permettendo in tempo reale di confrontarne gli identificativi con i DPI attesi in funzione dei permessi di lavoro. Al suo interno la piattaforma integra la possibilità di gestire i permessi di lavoro in formato elettronico offrendo di fatto una funzionalità innovativa che permette di gestire i permessi di lavoro in modo del tutto automatico eliminando tutto il materiale cartaceo e quindi riducendone i tempi di gestione a favore di una maggiore efficienza.
L’associazione DPI – tag, avviene mediante appositi lettori/codificatori. Per poter essere identificato dal sistema ogniDPI deve essere già dotato di un tag Rfid UHF ISO 190006-c opportunamente pre-codificato, oppure possono essere forniti appositi tag Rfid da codificare manualmente e da applicare ai DPI preesistenti. I tag applicabili ai DPI non forniti sono di natura diversa in funzione del dispositivo a cui vanno applicati. Ad esempio: tag in etichetta di stoffa, applicabili in giacche, guanti, scarpe; in formato ISO Card, integrato o applicabile su badge pre-esistenti; in PVC da applicare su occhiali e piccoli dispositivi; rivestiti al silicone da applicare su tutti i DPI che dopo il loro utilizzo sono soggetti a lavaggio industriale ad alta temperatura. Attualmente il sistema è in fase di testing finale e validazione presso diversi stabilimenti e raffinerie sia in Italia che all’estero.
