Sistemi informativi ed infrastrutture informatiche per la gestione della tracciabilità metrologica e l’analisi del drift strumentale negli impianti industriali

This thesis addresses the engineering challenges of instrumentation maintenance processes in major-accident hazard industrial plants, with specific reference to Combined Cycle Gas Turbine (CCGT) power plants. The analysis adopts a Bottom-Up methodology: starting from the physical examination of measurement errors and the electronics of industrial transmitters (Drift Analysis), it proceeds to define the IT architectures required for their management. The core of the work focuses on the case study of the PCQM (Power Central Quality Manager) software solution, a system evolved over twenty years of actual operation. Through the analysis of this "living laboratory," personally developed and maintained by the author, the thesis explores the challenges of metrological data Digital Preservation, demonstrating that structured historicization of calibration records is a necessary condition to ensure probative validity and long-term traceability. Finally, by applying statistical methodologies to the historical dataset, the work defines specifications for the evolution towards an agnostic and scalable model (IPQM – Industrial Plant Quality Management). In particular, it outlines the minimum requirements for adopting predictive maintenance strategies, separating the analysis logic from specific technological implementations to support Asset Management decisions potentially superior to those based solely on the professional's experience.

Il presente elaborato affronta le problematiche di ingegnerizzazione dei processi di manutenzione strumentale in impianti industriali a Rischio Incidente Rilevante, con specifico riferimento alle centrali termoelettriche a ciclo combinato. L'analisi adotta una metodologia Bottom-Up: partendo dalla disamina fisica dell'errore di misura e dell'elettronica dei trasmettitori industriali (Drift Analysis) si risale verso la definizione delle architetture informatiche necessarie alla loro gestione. Il cuore del lavoro verte sul caso di studio della soluzione software PCQM (Power Central Quality Manager), un sistema evolutosi in un ventennio di esercizio reale. Attraverso l'analisi di questo "laboratorio vivente" realizzato e mantenuto personalmente dall’autore, la tesi esplora le sfide della Digital Preservation del dato metrologico, dimostrando come la storicizzazione strutturata delle verifiche sia condizione necessaria per garantire la validità probatoria e la tracciabilità nel lungo periodo. Al termine del lavoro, applicando metodologie statistiche al dataset storico, si definiscono le specifiche per l'evoluzione verso un modello astratto e scalabile (IPQM – Industrial Plant Quality Management). In particolare, vengono individuati i requisiti minimi che permettono di adottare strategie di manutenzione predittiva, separando la logica di analisi dalla specifica implementazione tecnologica al fine di supportare decisioni di Asset Management potenzialmente migliori di quelle basate solo sull’esperienza del professionista.