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Progettazione di un metodo di analisi delle cause di guasto di una macchina CNC a supporto della manutenzione predittiva = Design of a method of analyzing failure causes of a CNC machine to support predictive maintenance

Daniele Calvo

Progettazione di un metodo di analisi delle cause di guasto di una macchina CNC a supporto della manutenzione predittiva = Design of a method of analyzing failure causes of a CNC machine to support predictive maintenance.

Rel. Franco Lombardi, Giulia Bruno, Emiliano Traini. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2020

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Abstract:

All’interno di un contesto produttivo si ha spesso a che fare con la tematica della manutenzione, il cui approccio, con l’avvento di Industry 4.0, è stato soggetto a cambiamenti. Nella parte iniziale, il lavoro di tesi mira ad acquisire una visione panoramica della manutenzione predittiva e dei trend che la caratterizzano, interessandosi sui principali metodi e strumenti con cui, da letteratura, il problema è affrontato. Nello specifico, ci si focalizza sulla trattazione del problema relativo alle macchine CNC. A tal proposito è trattata la metodologia FMEA, vista all’interno del contesto della manutenzione predittiva delle CNC come un’attività preliminare utile per diminuire i costi da sostenere in fase di condition monitoring. Essa è presentata dal punto di vista teorico e nelle sue varianti legate al tema della manutenzione. Nella parte applicativa, sviluppata relativamente al progetto HOME seguito dal DIGEP, la metodologia FMEA è applicata alla fresatrice oggetto del caso d’uso al fine di individuare i componenti maggiormente critici. Ci si è poi focalizzati su uno di tali componenti della fresatrice, il sistema pignone-cremagliera, sviluppando un modello in grado di fungere da supporto per la gestione degli interventi manutentivi, garantendo l’accuratezza e la precisione delle lavorazioni. Il modello si pone come obiettivo principale quello di individuare tutte le variabili coinvolte nei fenomeni di guasto e le relazioni di dipendenza esistenti tra esse. Inoltre, tale modello è tenuto in considerazione per proporre dei test che siano di aiuto per il costruttore del controllo automatico, identificando i parametri ritenuti rilevanti da monitorare: alcune tra le variabili individuate nel modello, infatti, possono essere viste come driver in grado di segnalare la prossimità del verificarsi del guasto.

Relators: Franco Lombardi, Giulia Bruno, Emiliano Traini
Academic year: 2019/20
Publication type: Electronic
Number of Pages: 120
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-31 - MANAGEMENT ENGINEERING
Aziende collaboratrici: UNSPECIFIED
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/13997
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