I motori asincroni sono progettati per ambienti industriali particolarmente impegnativi. Tuttavia, anche una tecnologia collaudata può presentare dei guasti e, quando un motore è il cuore di un processo critico, un guasto imprevisto può avere ripercussioni su l’intera attività. 

La sfida consiste nell'individuare i segnali di allarme con sufficiente anticipo per poter intervenire. 

In occasione del CWIEME Berlin 2026, il prof. Stjepan Tvorić, direttore del Dipartimento di Ingegneria Elettrica dell’Università di Scienze Applicate di Zagabria, ha illustrato come il monitoraggio predittivo possa trasformare i dati dei motori in una diagnosi precoce dei guasti e in decisioni di manutenzione più consapevoli. 

Avvicinare la manutenzione al motore 

Il monitoraggio predittivo rivoluziona il modo in cui gli ingegneri valutano lo stato di salute dei motori. 

Anziché affidarsi esclusivamente alla manutenzione programmata o intervenire solo a seguito di un guasto, i sistemi di monitoraggio raccolgono continuamente informazioni sulle condizioni di funzionamento. Le variazioni relative a vibrazioni, temperatura e grandezze elettriche possono quindi fornire indicazioni sul fatto che un motore stia deviando dal comportamento previsto. 

Ciò è particolarmente rilevante per i cuscinetti e gli avvolgimenti dello statore. La sessione ha individuato nei cuscinetti una delle principali cause di guasti ai motori, sottolineando perché i parametri meccanici ed elettrici debbano essere considerati congiuntamente anziché separatamente.

Il potenziale vantaggio è evidente: individuare tempestivamente i problemi in fase di sviluppo, pianificare gli interventi in modo più efficace e ridurre il rischio di fermi macchina imprevisti. 

Ottenere un quadro più chiaro grazie ai dati in tempo reale 

Trasformare questo principio in un sistema industriale concreto richiede ben più della semplice installazione di sensori. 

La ricerca presentata al CWIEME di Berlino utilizza un banco di prova dedicato per ricreare le condizioni di funzionamento dei motori e simulare guasti in un ambiente controllato. I sensori rilevano parametri elettrici quali tensione, corrente e potenza, oltre alle vibrazioni meccaniche e allo spostamento dell'albero. 

Il software TwinCAT di Beckhoff viene quindi utilizzato per visualizzare le informazioni in tempo reale. La piattaforma integra funzioni di allerta precoce, archivia i dati storici e supporta il rilevamento delle anomalie rispetto ai valori di riferimento. Ai dati raccolti è inoltre possibile applicare l'analisi FFT a fini diagnostici. 

Questa combinazione è importante perché una singola misurazione raramente fornisce una risposta completa. 

Stabilendo un valore di riferimento per il corretto funzionamento del sistema motorio e monitorando l'evoluzione dei diversi parametri nel tempo, gli ingegneri possono ottenere un quadro più chiaro dell'insorgere di eventuali guasti e stabilire quando sia necessario approfondire le indagini. 

Il monitoraggio industriale deve essere pratico 

Una maggiore quantità di dati non comporta automaticamente una manutenzione migliore. 

Affinché il monitoraggio predittivo possa apportare valore su scala industriale, i sistemi diagnostici devono essere sufficientemente pratici da poter essere implementati su un ampio parco motori. La sessione ha messo in luce i limiti associati ad alcune tecniche esistenti, tra cui il monitoraggio del traferro, e la necessità di approcci più semplici in grado di adattarsi alle diverse applicazioni industriali. 

Esiste inoltre un’importante distinzione tra l’individuazione di un’anomalia e la comprensione del suo significato. 

Le soglie devono rispecchiare le reali condizioni operative. I dati storici devono essere utili, non semplicemente accumulati. Il monitoraggio deve inoltre fornire agli ingegneri informazioni su cui possano agire. 

Ciò rende particolarmente importante lo sviluppo di linee di riferimento affidabili e la simulazione dei guasti. I test controllati consentono ai ricercatori di comprendere in che modo determinati guasti si manifestano nei dati dei sensori prima che tali metodi vengano applicati in ambienti industriali reali. 

Collegare la ricerca alle esigenze del settore industriale 

Il lavoro dimostra inoltre l'importanza di una collaborazione più stretta tra il mondo accademico e quello industriale. 

L'Università di Scienze Applicate di Zagabria sta utilizzando la propria piattaforma diagnostica non solo per sviluppare tecniche di monitoraggio, ma anche per offrire agli studenti di ingegneria un'esperienza pratica nell'uso dei sensori, nell'acquisizione dei dati e nell'analisi dei guasti. 

Questo legame tra ricerca, competenze e applicazione industriale riflette una priorità più ampia per il settore automobilistico. 

CWIEME Berlin offre a queste comunità una piattaforma per lo scambio di conoscenze in materia di progettazione dei motori, produzione e tecnologie digitali. Con l’evolversi delle capacità di monitoraggio, tali collegamenti assumeranno un’importanza sempre maggiore. 

La manutenzione predittiva dipende, in ultima analisi, dalla capacità di trasformare le informazioni in azioni concrete. Nel caso dei motori asincroni, un uso più efficace dei dati in tempo reale potrebbe fornire agli ingegneri la visibilità necessaria per individuare i guasti in anticipo, pianificare la manutenzione con maggiore sicurezza e garantire un funzionamento più duraturo delle apparecchiature critiche.