Il progetto finanziato dalla Commissione Europea mira a ridurre fino ad eliminare i fermo macchina causati da improvvisi guasti negli impianti di produzione. Coinvolti 17 partner europei, che rappresentano Industria e Università. Tra loro Holonix, spin-off del Politecnico di Milano, e per le aziende Sacmi, Cds, Gestamp, Philips
Le strategie di manutenzione preventiva progettate per i processi di produzione di massa altamente ripetitivi, basati su componenti predefiniti e modelli di comportamento delle macchine, non sono più all’avanguardia e sono necessarie strategie di manutenzione predittivo-prescrittive. Al fine di trovare una soluzione sono stati riuniti 17 partner europei, che rappresentano Industria e Università, con un’ampia esperienza in tecnologie all’avanguardia e una presenza attiva nel settore manifatturiero europeo. L’obbiettivo è Zero-imprevisti-guasti e l’aumento della vita operativa delle fabbriche.
Tra i partner di questo progetto, che si svilupperà fino al marzo del 2022, c’è Holonix, uno dei 21 spin-off ufficiali del Politecnico di Milano, nata nel 2010 presso il Dipartimento di Ingegneria Gestionale, dopo anni di ricerche a livello internazionale condotte dai suoi fondatori. L’obbiettivo di Holonix è quello di supportare le aziende nell’innovare i loro prodotti, processi e servizi (produzione, logistica, manutenzione, assistenza etc..), implementando un approccio Internet of Things che liberi valore aggiunto nella conoscenza del ciclo di vita del prodotto. Uno di questi progetti è appunto Z-Bre4k, che sta affrontando ora la sua fase più importante, dopo il completamento delle attività del primo anno.
A partire dall’autunno 2017, i partner del progetto Z-Bre4k, tra i quali Sacmi, Cds, Gestamp e Philips, hanno lavorato alle specifiche dei tre casi d’uso, elaborando una serie di requisiti che le diverse Z-Strategies copriranno. Sulla base di tali requisiti, i partner tecnici hanno affrontato la definizione dell’architettura di Z-Bre4k e definito i diversi componenti, tra cui: soluzioni di acquisizione dati e monitoraggio delle condizioni, simulatori di apprendimento automatico per la manutenzione predittiva, connettori IDS e FIWAR, modellazione semantica, framework di visualizzazione e sistema di supporto decisionale. Queste attività hanno avuto un duplice obiettivo: predisporre il corretto funzionamento di ogni componente all’interno dei diversi casi d’uso e consentire contemporaneamente la loro ulteriore integrazione nell’architettura di Z-Bre4k. A tal proposito, il secondo anno di Z-Bre4k costituisce il fondamento del progetto, dato che l’integrazione del software si verificherà nei prossimi mesi.
Tre diversi casi demo
Alcune attività hanno già avuto inizio nei tre diversi casi Demo, che coprono i settori di imballaggio (Sacmi e Cds), automobilistico (Gestamp) ed elettrodomestici (Philips).
Sacmi e Cds
Sacmi e Cds hanno già condotto una FMECA (l’Analisi dei modi, degli effetti e della criticità dei guasti) relativa al loro caso d’uso e hanno definito le tecnologie di rilevamento e degli allarmi coinvolti per ciascuna modalità di guasto. Inoltre, Holonix ha installato il Gateway di acquisizione dati, in cinque macchine per lo stampaggio a compressione, rendendo disponibile lo streaming online per l’analisi dei dati.
Philips
Philips, dopo la definizione delle modalità di guasto e di degrado degli utensili, ha concentrato lo sforzo nello sviluppo di un connettore IDS, nella costruzione di diversi algoritmi di manutenzione predittiva e nella creazione di alcune regole da implementare nel DSS (Decision Support System). Il prossimo passo sarà la valutazione iniziale della soluzione fornita da Philips.
Gestamp
Gestamp invece, ha lavorato all’evoluzione della linea per la produzione dei telai, finalizzando le presse per lo stampaggio, le fonti di energia per la saldatura e le apparecchiature in linea per l’ispezione della qualità metrologica. Lo scopo principale delle modifiche effettuate è stato quello di raccogliere maggiori informazioni sulle macchine da utilizzare per lo sviluppo di strategie di manutenzione predittiva. A questo proposito sono stati installati nuovi estensimetri nella pressa per lo stampaggio e sono stati implementati un broker e una soluzione Ad-Hoc per raccogliere i segnali di saldatura in tempo reale delle fonti di energia. Inoltre, un nuovo sensore InfraRed è stato sviluppato per ottenere ispezioni di qualità online che potrebbero essere correlate a malfunzionamenti del sistema. Infine, il controllo qualità laser, è stato anche utilizzato per sviluppare strategie di manutenzione.
Come si apprende dalla newsletter di Holonix , Z-Bre4k si troverà ad affrontare una fase critica durante il 2019, poiché le attività relative all’apprendimento automatico saranno eseguite a pieno regime con flusso di dati continuo, mentre i diversi componenti della piattaforma verranno integrati e testati prima della sua completa implementazione in officina.
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La soluzione Z-Break
La soluzione Z-Break comprende l’introduzione di 8 strategie scalabili a livello di componenti, di macchine e sistemi :
la previsione del guasto (Z-PREDICT);
l’individuazione precoce di un guasto in corso o imminente (Z-DIAGNOSI);
la prevenzione dell’insorgenza, della creazione e della propagazione del guasto nel sistema produttivo (Z-PREVENT);
la stima della vita utile residua degli assets (Z-ESTIMATE);
gestione delle strategie dei punti precedenti attraverso la modellazione di eventi, monitoraggio KPI e supporto decisionale in tempo reale (Z-MANAGE);
sostituzione, riconfigurazione, riutilizzo, dismissione e riciclo di componenti/attività (Z-REMEDIATE);
sincronizzazione delle azioni di riparazione, pianificazione della produzione e logistica (Z-SYNCHRONIZE);
preservare la sicurezza, la salute e il comfort dei lavoratori (Z-SAFETY).
