di Marco Dè Francesco ♦ Prevenire le interruzioni nel ciclo produttivo e anticipare la manutenzione. Grazie a una piattaforma aperta che analizza i dati trasmessi dalla macchina pronosticando il suo malfunzionamento, il colosso giapponese dell’automazione offre alle imprese la possibilità di realizzare risparmi che possono rivelarsi decisivi
Monitorare i “segni vitali” di una macchina in vista di una manutenzione preventiva e predittiva. E’ un fatto che le aziende manifatturiere dispongono ormai di un vasto patrimonio di dati derivanti da sistemi di sensoristica applicati alle macchine; incrociandoli con altre informazioni utili e individuando parametri appropriati grazie a modelli matematici avanzati, è possibile definire la tempistica più conveniente per la manutenzione e determinare il tempo residuo prima del guasto.
L’azienda che produce la macchina offre parallelamente un servizio; acquisisce spazi a monte e a valle della filiera e quindi un rilievo strategico che si traduce in termini di valore. A ciò corrisponde, per le aziende acquirenti, un concreto vantaggio in termini di risparmio. Il fermo delle macchine, infatti, comporta sia un costo operativo legato alla perdita di produzione che un costo di ripristino funzionale. Una multinazionale dei robot come FANUC dispone di tecnologie in grado di valutare i segnali che definiscono lo stato di salute della macchina e di prendere, nel caso in cui ce ne sia bisogno, adeguate contromisure. Si associa una piattaforma aperta, intelligente, orientata all’ edge heavy e studiata per l’apprendimento approfondito ad una funzione capace di eliminare i tempi di inattività non pianificati.
FANUC, un gigante della robotica
FANUC è uno dei maggiori produttori di robot industriali a livello globale. La società è stata fondata nel 1956 da Seiuemon Inaba, formato all’Istituto di Tecnologia di Tokio (un dottorato in ingegneria) e pioniere del concetto di controllo numerico (CN). Gli Headquarters sono a Oshino, Minamitsuru-gun, prefettura di Yamanashi; in pratica, ai piedi del monte Fuji. La sede, con una superficie di 1,5 milioni di metri quadri, include anche 12 centri di ricerca e sviluppo, edifici amministrativi, alloggi per il personale, strutture ricreative e anche una clinica per i dipendenti FANUC e i loro familiari.
Qualche numero sull’azienda, per capire: un fatturato di 6 miliardi di dollari nel 2015; un risultato operativo di 2,5 e un utile netto di 1,7 miliardi di dollari; oltre 20 milioni di prodotti installati; oltre 6mila dipendenti in tutto il mondo; e 252 uffici locali in 46 paesi. Circa la capacità produttiva: 1,5 milioni di servomotori; 300mila CNC (macchine a controllo numerico); 60mila robot; 60mila robodrill (centri di lavoro verticali di ultima generazione) e 1.920 oscillatori laser. Ha 10 laboratori e un dipartimento di ricerca e sviluppo per gruppo produttivo. Si avvale di un ingegnere di ricerca e sviluppo per ogni due membri di staff. È nella Nikkei top 15.
Fanuc Italia, sede ad Arese (Milano) e fondata nel 1987, ha 112 dipendenti. Per il 2018 sarà ultimato un nuovo impianto, per migliorare il supporto clienti. La struttura contempla 720 metri quadrati di Showroom, 660 di area di formazione, 1.220 di centro tecnico; inoltre lo spare storage dei pezzi sarà raddoppiato rispetto a quello corrente.
FIELD: Fanuc Intelligent Edge Link and Drive
Anzitutto, FIELD. Sta per “Fanuc Intelligent Edge Link and Drive” e consiste in una piattaforma completa e intelligente in cui i dati vengono scambiati in tempo reale e senza soluzione di continuità. Tra gli elementi che la definiscono, anche moduli e strumenti almeno in parte già sperimentati nella pratica. Per esempio, il software di gestione “Linki” che registra, classifica, ospita e valuta i dati macchina all’interno del sistema FIELD. Così, è possibile monitorare i segnali che definiscono lo stato di salute della macchina e prendere, nel caso in cui ce ne sia bisogno, adeguate contromisure.
Questo compito è svolto, in termini di manutenzione preventiva, da Zero Down Time, in sigla ZDT; si tratta di un modulo già sperimentato con successo nell’industria automobilistica. Tra gli elementi di maggior pregio di FIELD, va annoverata la circostanza che si tratta di una piattaforma orientata sull’Edge computing, e quindi di un’architettura orizzontale attivata vicino alla fonte dei dati. Si riduce al minimo il volume e il costo della condivisione dei dati; anzi, buona parte di quelli generati a livello di produzione è processata in loco.
Si fornisce al cloud una connessione sicura. La piattaforma è poi strutturata per l’apprendimento approfondito, che è una classe di algoritmi del machine learning che utilizzano una cascata di molti strati di unità di elaborazione non lineari per l’estrazione e la trasformazione delle funzioni. In pratica, i concetti di alto livello sono definiti sulla base di quelli di basso. Ancora, i dati che da diverse macchine arrivano a FIELD possono essere utilizzati anche per la collaborazione tra attrezzature, per l’ottimizzazione delle prestazioni, e per migliori tracciabilità e controllo qualità.
Una digitalizzazione precoce
«In realtà – afferma il Sales Leader Robomachines di Fanuc Italia Gualtiero Seva – qui in Fanuc l’informatizzazione risale al 1990: ogni progresso dell’automazione veniva preso in considerazione e, se interessante per noi, trovava una propria applicazione. Dal momento che in Fanuc tutto gira a livello digitale, siamo molto avanzati. Così, in un certo senso, si può affermare che FIELD sia il vestito adatto al nostro pubblico, quello da esibire con il mondo esterno; ma riguarda soluzioni già esistenti in Fanuc. Ma una cosa è cambiata di sicuro: la scala dei dati da analizzare, quelli dai quali si recuperano informazioni rilevanti e si estrae il valore al fine di migliorare i processi produttivi.
FIELD – prosegue Gualtiero Seva – è appunto il sistema che consente di collegare le macchine e di trasferire dati a livello superiore. I dati possono riguardare tante cose: dalle vibrazioni all’assorbimento di corrente o di calore e a tanto altro. Comunque sia, grazie a strumenti matematici siamo in grado di valutare se ci sia una correlazione tra una certa causa e un certo effetto. Considerato il trend di una certa variabile, se risulta la deriva di un parametro c’è un’anomalia, che insiste su qualche parte del sistema.
Ed è esattamente qui che entra in gioco la manutenzione predittiva, e cioè la capacità, sulla scorta di trend storici e di accadimenti di varia natura, di pronosticare un malfunzionamento. Talvolta l’operatore si presenta prima che il cliente sia a conoscenza del problema. Del resto, prevenire le interruzioni è un’esigenza molto sentita, soprattutto nel manifatturiero: il fermo di apparecchi avanzati può corrispondere a perdite che si contano al minuto. Pertanto questa strategia corrisponde ad un risparmio per il cliente e a un maggiore valore aggiunto per noi».
FIELD è costituito da hardware e software che consentono di aggiungere più dispositivi di elaborazione esterna alla rete di impianto. «Disporre di un hardware locale – afferma Seva – costituisce di per sé un grosso vantaggio. D’altra parte noi siamo in grado da oltre 20 anni di svolgere un controllo numerico digitale; ora disponiamo, in forma digitale, di una messe di informazioni sorprendente. Per esempio, i nostri motori sono comandati in forma digitale. Il potenziometro non si usa più. Conosciamo tutto, in forma numerica;tutti i parametri di funzionamento, anche la coppia del motore. Insomma, FIELD consente di andare a prelevare tutte le informazioni digitali e di renderle disponibili ad un livello superiore per una sessione di analisi».
Un sistema aperto
Non tutte le industrie, però, sono attrezzate con dispositivi Fanuc. «Vero – continua Seva – ma è possibile un’integrazione, anche se non si consegue un livello così spinto, quello che si otterrebbe con macchinari Fanuc. Se, per esempio, i controllori sono realizzati da terze parti, noi non sappiamo in partenza quanti dati riescano a rilevare. Così, mentre nel caso di dispositivi Fanuc siamo in grado di captare anche la corrente della valvola di raffreddamento, con dispositivi diversi ci si ferma ad un gradino immediatamente inferiore; tuttavia, è sempre possibile rilevare la coppia del motore, i parametri di sema apertoettaggio, e altro».
In estrema sintesi, circa il funzionamento, «da una parte le nostre macchine comunicano con un supervisore, dall’altra forme di intelligenza interna consentono un certo risparmio di tempo – chiarisce Seva -. Per esempio, l’applicazione Fanuc Robotics’ Learning Vibration Control (LVC) consente ai robot di imparare a semplificare il loro movimento per raggiungere velocità complessive superiori. In tutti i casi,- prosegue Seva – tornando a FIELD, è una open platform. Significa, in buona sostanza, che non si tratta di un sistema chiuso, statico; ma è anzi studiato per evolversi: si crea un ambiente dove un operatore può aggiungere una propria applicazione.
Insomma, si tratta di un sistema basato su standard aperti, che consentono di utilizzare il software in modo diverso rispetto alla programmazione originale, senza richiedere modifiche del codice sorgente. Tecnicamente, un terzo operatore può aggiungere funzionalità. Può analizzare le nostre informazioni, e utilizzarle per strategie diverse dalle nostre. Non ci limitiamo ad avvalerci delle nostre idee; ma anzi gli utilizzatori possono sfruttare i nostri dati in modo creativo. E noi offriamo loro dei tool».
I risparmi consentiti dalla manutenzione predittiva
Quanto a ZDT, è un’applicazione legata a FIELD che raccoglie attualmente dati provenienti da oltre 6mila robot in 26 fabbriche. «L’obiettivo – continua Seva – è in questo caso quello di monitorare le macchine per valutare quali di esse presentino problemi operativi; per quelle che non passano l’esame, c’è la manutenzione predittiva. Con ZDT, FANUC memorizza anche dati sull’utilizzo dei robot e invia i promemoria ad intervalli appropriati per garantire che le attività di manutenzione importanti siano completate in tempo. Quanto al rapporto tra FIELD e ZDT, il primo è l’ossatura, il secondo la muscolatura».
Perciò ZDT consente, grazie all’analisi continua dei dati acquisiti: la verifica dello stato interno al robot (meccanica e sistema); quella dello stato esterno dei componenti collegati al robot o dell’ambiente in cui il robot lavora, utilizzando ad esempio anche le immagini raccolte con il sistema di visione. Tutto ciò con il fine ultimo di indicare dove un programma può essere modificato per far lavorare meglio il robot, o di segnalare quale componente può avere più bisogno di manutenzione in quanto più stressato in quella particolare lavorazione.
Pertanto consente di effettuare sostituzioni dei componenti durante manutenzioni programmate, e di non dover subire fermi macchina che accadono sempre nei momenti di punta della produzione. ZDT è dunque una funzione per eliminare i tempi di inattività non pianificati. Quattro le componenti, relative al buon funzionamento meccanico, di processo, di continuità e di sistema. La prima componente, per esempio, è in grado di monitorare la coppia del motore della macchina; quanto alla seconda, è possibile visualizzare i risultati delle rilevazioni; la terza, consente la sostituzione del grasso e delle batteria; infine la quarta, riguarda sia il memory usage che l’alarm information. Il server ZDT raccoglie informazioni di diagnostica, allarmi, informazioni di sistema e sulla manutenzione (ma anche altre indicazioni di rilievo) dai robot; dopodiché illustra e conferma la situazione del robot su PC o smart device.
ZDT è oggi già installata su 7.767 unità; ciò ha consentito, per ora, di effettuare la manutenzione predittiva su 78 unità; e poiché un fermo linea (calcolato considerando sia la mancata produzione che il costo dell’intervento) comporta una perdita di 25mila euro, fatti due conti si realizza facilmente che grazie a ZDT si è realizzato un risparmio di circa 2 milioni di euro.
