L’Analisi FMECA per l’ottimizzazione dei piani di manutenzione

Tempo di lettura: 4 minuti, 38 secondi | Livello di difficoltà: Difficile
L’analisi FMECA prevede l’aggiornamento del Risk Register di impianto tramite la definizione degli item di maggiore criticità al fine dello sviluppo di piani di manutenzione efficienti ed efficaci.

Lo studio vede come principale fase iniziale, la raccolta documentale per lo svolgimento delle successive analisi. Come documentazione di partenza vengono acquisiti:

  • P&ID, unifilari elettrici, planimetrie ed i PFD aggiornati in ultima revisione degli impianti presenti all’interno dei siti produttivi;
  • l’estrazione da SAP PM (“Sistema Informatico per la Gestione della Manutenzione”) del registro degli item installati;
    i manuali operativi;
  • le matrici causa effetto.

Il lavoro è stato sviluppato in due fasi:
Fase 1 – Asset Register;
Fase 2 – Analisi FMECA.

FASE 1 – ASSET REGISTER

Dall’estrazione da SAP PM, risulta un registro degli item installati molto numeroso, pertanto inizialmente si procede con la riduzione di tale numerosità, per individuare gli item oggetto dell’analisi, ovvero i soli item elettrostrumentali che mandano o ricevono un segnale dal campo (elettrico, pneumatico, idraulico).

FASE 2 – ANALISI FMECA

L’analisi di criticità e la definizione del livello di rischio sono state eseguite tramite la metodologia FMECA. Per quanto concerne le metodologie utilizzate per l’esecuzione dello studio e le ipotesi al contorno si è fatto esplicito riferimento alle procedure ed all’approccio della compagnia.

A partire dal file di Asset Register, ottenuto come output della Fase 1, sono stati isolati gli oggetti su cui verte l’analisi, ottenendo così la tabella di partenza per la FMECA. In seguito, sono stati effettuati i seguenti passaggi:

TASSONOMIE

Ad ogni item della tabella di FMECA risultante, è stata assegnata una tassonomia, in base alla tipologia di oggetto in questione. La tassonomia è stata ricavata da vari database affidabilistici presenti in letteratura.

MODI DI GUASTO – FREQUENZA

Una volta definita la tassonomia, sono stati definiti i modi di guasto dell’item, caratteristici della tassonomia di riferimento. Ad ogni modo di guasto è associato il “Mean Time To Failure” (tempo medio a guasto) con relativo “Failure Rate” (tasso di guasto per milione di ore), e la classe “Increasing Annual Frequency” (tasso di guasto annuale), secondo quanto previsto dallo standard di compagnia. Questi parametri sono indicativi della frequenza, e quindi della probabilità, con cui avviene un particolare modo di guasto.

Nell’associazione item-modalità di guasto sono stati utilizzati i seguenti criteri:

  • Per ciascun item sono stati considerati i primi 3 modi di guasto critici che generano l’80% dell’occorrenza di guasto (raggruppando in un failure mode di riferimento denominato “OTHER” tutti gli altri failure modes critici non esplicitati singolarmente).
  • Il failure mode “ALL” rappresenta la sintesi dei vari failure mode dell’item. Il suo tasso di guasto è la somma dei tassi di guasto dei failure mode dell’item.

EFFETTI DI GUASTO – GRAVITÀ

Una volta definito il database della FMECA, il passo successivo è stato analizzare i documenti a disposizione (P&ID, unifilari, planimetrie, diagrammi causa-effetto, manuali operativi) e descrivere, per ogni failure mode di ogni item oggetto di analisi, le conseguenze di tali eventi durante il normale funzionamento dell’impianto, in termini di impatto sulla produzione. Le conseguenze sono definite su tre livelli di dettaglio:

Effetti su Equipment: effetto del modo di guasto sull’item stesso;
Effetti su FFU/Impianto: effetto del modo di guasto sull’unità funzionale o impianto di cui fa parte l’item;
Impatto Produzione: conseguenze del modo di guasto in termini di produzione (es. blocco produzione).

Ad ogni conseguenza è stata assegnata la relativa Severity Asset (gravità delle conseguenze del modo di guasto in termini di impatto sulla produzione), basandosi sulla tabella indicativa presente nello standard di compagnia. Tale tabella è stata riadattata al caso di studio, secondo i seguenti criteri generali:

Severity AssetImpatto produzione
0Nessun impatto
1Impatto trascurabile, inefficienze di processo
2Blocco di un pozzo
3Blocco produzione della piattaforma o di più pozzi
4Blocco produzione del centro raccolta olio/gas
5Blocco produzione prolungato del centro raccolta olio/gas

Tabella 1: adattamento della Severity Asset al caso di studio

CRITICITÀ

Al termine dell’analisi, ad ogni modo di guasto, è stato assegnato un livello di criticità (1,2,3 – dove 1 rappresenta la massima criticità, 3 la minima) secondo la matrice di rischio contenuta nello standard della compagnia.

Il livello di criticità viene ricavato dalla matrice di rischio incrociando i dati di Severity e Increasing Annual Frequency. Infine, ad ogni item è stata associata la massima fra le criticità dei suoi modi di guasto e sono stati identificati come critici gli item appartenenti alla zona rossa (livello di criticità 1, rischio alto) e arancione (livello di criticità 2, rischio medio-alto) della matrice.

Figura 1: matrice di rischio esemplificativa per l’approccio utilizzato

Conclusioni

Lo studio FMECA eseguito è stata l’occasione per svolgere un’importante e significativa sistematizzazione dei dati e delle informazioni nell’ambito dell’ingegneria di manutenzione per gli impianti. Partendo dai P&ID e dal database manutentivo presente su SAP PM si è prima definito l’Asset Register dei vari impianti, che comprende gli item sottoposti alla studio, per poi passare alla successiva fase di analisi di criticità tramite lo studio FMECA.

Tale studio ha permesso inoltre l’identificazione degli item particolarmente critici dal punto di vista della produzione, tramite la matrice di rischio Asset, nonché di verificare la corrispondenza fra gli item a P&ID e gli item di campo.

Tale risultato consente di concentrare le risorse manutentive sugli item il cui guasto ha maggiori conseguenze in termini di produzione; garantendo l’implementazione di un processo di maggiore efficacia ed efficienza.

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