{"id":870572,"date":"2016-08-04T09:14:14","date_gmt":"2016-08-04T08:14:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www-dev.fagorautomation.com\/finalizzato-il-progetto-power-om\/"},"modified":"2022-09-07T11:39:37","modified_gmt":"2022-09-07T10:39:37","slug":"finalizzato-il-progetto-power-om","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www-dev.fagorautomation.com\/it\/finalizzato-il-progetto-power-om\/","title":{"rendered":"Finalizzato il progetto Power-OM"},"content":{"rendered":"

Dopo quattro anni di ricerca, \u00e8 stato portato a termine il progetto Power-OM<\/strong><\/a> capitanato dal centro tecnologico <\/strong>IK4-Tekniker<\/strong><\/a>, con la participazione, tra gli altri, di <\/strong>Fagor Automation<\/strong><\/a>. Altre imprese che completano il consorzio sono: Goratu<\/a> (Spagna), Artis<\/a> (Germania), Predict<\/a> (Francia), Monition Limited<\/a> (Inghilterra) ed Universit\u00e0 Tecnica di Lulea<\/a> (Svezia).<\/p>\n

\"datos-powerOM\"Con un investimento di 3,8 milioni di euro, finanziato dall’UE attraverso il VII Programma quadro, \u00e8 stato sviluppato un sistema di manutenzione intelligente<\/strong> che si propone di utilizzare il consumo di potenza come tecnica di manutenzione predittiva e in tal modo migliorare la produttivit\u00e0 <\/strong>lavorando su tre aspetti: ottimizzare le strategie di manutenzione, gestire il consumo di energia in modo pi\u00f9 efficiente e migliorare l’affidabilit\u00e0 delle attrezzature e degli elementi critici per ridurre i tempi di inattivit\u00e0.<\/strong><\/p>\n

\"aitor-alzaga\"
Aitor Alzaga, vice direttore della tecnologia IK4-TEKNIKER<\/figcaption><\/figure>\n

Aitor Alzaga, ricercatore di IK4-Tekniker e direttore scientifico del progetto Power-OM, spiega questa rivoluzionaria strategia che valuta lo stato di salute<\/em> della macchina tramite l\u2019esecuzione di cicli di test progettati specificamente per la diagnosi dei componenti critici della macchina, e quindi genera un rapporto di stato della macchina. Dopo l’elaborazione, dal risultato del test, viene generata una “impronta digitale” della macchina per valutare lo stato dei componenti pi\u00f9 critici, in primo luogo mandrino, testa e le guide lineari.<\/p>\n

Il progetto ha inoltre sviluppato una piattaforma cloud<\/em> per raccogliere le informazioni ottenute e che permette quindi di effettuare un’analisi comparativa con altre macchine.<\/p>\n

Attraverso l’integrazione di questo sistema di manutenzione intelligente nell’industria, il progetto aspira a ridurre anche del 75% i guasti imprevisti<\/strong>, ridurre in consumo di energia del 5% e incrementare del 25% la affidabilit\u00e0 di guide lineari e teste di fresatura<\/strong>.<\/p>\n

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