“Negli ultimi 5 anni ci siamo dedicati a un aspetto più innovativo, utilizzare le IoT platform per sviluppare servizi basati sui dati”. A fare questa affermazione è Giuseppe Fogliazza, direttore di MCE (Machine Center Engineering), divisione software di MCM, costruttore italiano di macchine utensili, centri di lavoro e sistemi flessibili di produzione. MCE ha un proprio marchio, una propria strategia di marketing e propone servizi software al supporto della produzione manifatturiera anche indipendentemente da MCM. Inoltre, è associato all’ecosistema MindSphere World, insieme di più discipline inerenti al business, che alla base ha un gruppo di aziende che condividono obiettivi e sforzi comuni.
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La manutenzione predittiva che arriva dall’analisi dei dati
A differenza del controllo supervisivo, dove sono più importanti regole, essere in grado di controllare dispositivi o implementare politiche, il focus nello sviluppo di servizi basati sui dati sta nella capacità di analizzare informazioni provenienti dai sensori macchina per estrarre utili indicazioni. “Insieme con i nostri partner di ricerca, in particolare il Politecnico di Milano – ha precisato Giuseppe Fogliazza –, ci siamo dedicati alla manutenzione predittiva e abbiamo sviluppato un prototipo industriale. Ora si è trasformato in servizio ed equipaggia in maniera sistematica tutte le macchine che MCM produce”. Si chiama Flight Recorder ed è un PC industriale ospitato nel cabinet della macchina e connesso al controllo numerico, al PLC e ad alcuni sensori addizionali. Il suo scopo è di raccogliere sistematicamente dati durante le diverse attività della macchina, con l’obiettivo di supportare soprattutto i manutentori.
Una IoT platform che estenda le capacità di analisi
“La nostra ambizione era di costruire una IoT platform in grado di consentirci di estendere le capacità di analisi e di estrazione di informazioni utili – ha sostenuto Giuseppe Fogliazza –. Al momento analizziamo con assoluta attenzione i componenti nobili della macchina, in particolare il mandrino e gli assi di lavoro. Ma analizziamo in maniera un po’ più sperimentale anche tutte le attività di automazione di servizio che, pur non essendo primarie nel processo svolto dalla macchina, diventano molto importanti per garantire la disponibilità della macchina stessa, perché si rompono allo stesso modo. Mi riferisco a tutte le condizioni e alle porte che si aprono per permettere la sostituzione di un utensile, al bloccaggio dell’utensile sul mandrino, al bloccaggio del pallet sulla tavola”.
L’obiettivo del direttore di MCE è di avere una piattaforma che sia facilmente estendibile per aggiungere moduli in grado di rilevare anomalie o di fare predizioni su indici di usura di componenti diversi.
L’esecuzione del processo è più autonoma
In previsione di addizionare una maggiore capacità di analisi dei dati macchina durante la lavorazione, è allo studio un progetto per realizzare i metodi che consentono di fare predizioni sullo stato di salute dell’utensile analizzando i sensori durante la lavorazione macchine. Tale progetto di IoT è finanziato dalla Regione Piemonte e coinvolge il Politecnico di Milano, un cliente piemontese di MCE e altri partner. “Vorremmo realizzare una sorta di supervisore artificiale – ha aggiunto Giuseppe Fogliazza – in grado di sostituire l’operatore che deve stare vicino alla macchina quando esegue le lavorazioni su pezzi molto costosi in modo da evitare di avere scarti e limitare l’utilizzo delle macchine a periodi di tempo in cui l’operatore è disponibile. Tutto quello che abbiamo fatto è stato di cercare di rendere l’esecuzione del processo più autonoma possibile, trasformando l’operatore da persona al servizio della macchina a supervisore del sistema di produzione. Così rendiamo più autonomo l’utilizzo della macchina”. La capacità di realizzare questo tipo di sensore consentirà di raggiungere un risultato economico interessante per il cliente in questione che produce giranti per turbine a gas, pezzi che sono lavorati in cicli molto lunghi e che hanno costi elevati.
Problemi scoperti con un anticipo di due settimane
Grazie al Flight Recorder, MCE è in grado di predire con una buona certezza, per esempio, problemi come il precarico degli assi macchine, precarico della vite e quindi il fatto che l’asse non abbia gioco, che possa lavorare con sicurezza e soprattutto non generi problemi, come per esempio vibrazioni sul pezzo. “Con il nostro sistema di fingerprint siamo in grado di anticipare con sicurezza tali problemi di un paio di settimane – ha sottolineato Giuseppe Fogliazza –. Stiamo però lavorando sulla sensibilità dello strumento per ottenere previsioni dell’ordine di un mese. Questo vuol dire guadagnare 4-5 punti percentuale di disponibilità macchina. L’intervento, che comunque deve essere fatto, viene così pianificato in collaborazione con la produzione e non arriva tra capo e collo perché la macchina non era più in grado di produrre pezzi buoni”.
Un importante cambio di modalità di lavoro
Non ci sono solo più i clienti che telefonano, perché la macchina si è fermata e le liste di allarmi che si sono verificate, ma c’è uno strumento che, raccogliendo i dati, informa con un buon anticipo che qualcosa sta succedendo alla macchina. Questo comporta che il problema non sia più il guasto tecnico, ma che diventi riuscire a formare le persone (manutentori, collaudatori e anche chi sta nell’ufficio tecnico) a capire che c’è un modo nuovo per guardare alle proprie macchine.
“Non sempre siamo in grado di spiegarlo – ha precisato Giuseppe Fogliazza –, ma quando ci riusciamo, come, per esempio, nel caso del precarico della vite, riusciamo a costruire un sistema predittivo che consente di ottenere risultati economici significativi. In questo senso, MCM ha scelto di cambiare il modo di lavorare, modificando le proprie procedure di collaudo e le proprie procedure di manutenzione. Stiamo formando noi i collaudatori perché prima che una macchina esca dal capannone per andare dal cliente deve eseguire un certo numero di cicli di fingerprint. Questo comporta che alcune procedure che in passato erano facoltative ora sono obbligatorie. Stiamo anche sviluppando una versione dell’app su cloud, per semplificare la vita ai manutentori, e stiamo formando queste persone a interagire con la macchina”. Va da sé che il servizio offerto da MCE non si indirizzi solo alle macchine nuove, ma possa essere efficacemente usato anche nel prevenire guasti delle macchine in uso già da anni riducendo così l’impegno economico per mantenerle.
La necessità di essere parte di un ecosistema
La mancanza di standardizzazione ha creato uno scenario di officina molto difficile da integrare, in cui si scalano verso il basso i servizi perché non si riesce a fare niente di meglio. Per il nuovo servizio di manutenzione predittiva, MCE ritiene che sia necessario cambiare lo stato delle cose e accettare di essere parte di un ecosistema nel quale si possa svolgere un ruolo importante rendendo disponibili i dati raccolti dalle macchine. “In pratica – ha puntualizzato Giuseppe Fogliazza – bisogna fare in modo che i dati ottenuti ritornino al cliente, anche in maniera grezza, per poterli far fluire attraverso pipeline di analisi diverse da quella che proponiamo noi. Questo è lo scenario che noi prevediamo e a cui ci di deve adattare. È una parte importante dell’ecosistema, è quello che lo tiene in vita. I meccanismi poi dietro hanno una tecnologia dell’informazione e della comunicazione piuttosto sofisticata, come la possibilità di criptare tutte le comunicazioni, di avere sistemi di autenticazione sicura o la multi tenancy. Ma anche l’obbligo di lavorare con data model che vengono standardizzati e non sono costruiti in maniera limitata per servire una specifica applicazione quanto invece per diventare oggetti che possono essere usati per più scopi. Credo che questo sia il valore che ci può dare una IoT platform”.
Ed è il valore anche che è alla base dell’ecosistema MindSphere World di cui è parte MCE, un ecosistema dove le aziende non operano come compartimenti stagni, ma collaborano mettendo in condivisione la conoscenza per favorire e semplificare il raggiungimento degli obiettivi di business.
