Revamping di un macchinario
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14 Dicembre 2020L’intelligenza artificiale nelle attività produttive è importantissima per le aziende perché consente di soddisfare innumerevoli esigenze e permettendo loro di essere più competitive.
L’intelligenza artificiale è una disciplina che studia come costruire macchine o programmi che possano comportarsi in modo intelligente. Questo significa che le macchine devono riuscire a portare a termine dei compiti tipicamente dell’uomo, come la risoluzione dei problemi. Inoltre le macchine devono imitare comportamenti umani come la percezione, il riconoscimento vocale, delle immagini ai fini di prendere delle decisioni logiche sul da farsi.
Il machine learning è un altro esempio di intelligenza artificiale che mira a fornire ai sistemi, tipicamente gli algoritmi, la capacità di apprendere dalla propria esperienza. Come si può comprendere questo processo è reso possibile dall’esame di dati precedenti che permettono al sistema di fare l’analisi ed estrarre la sintesi.
Come si applica tutto questo nelle attività produttive?
Sicuramente il primo step da affrontare è quello di raccogliere dei dati oggettivi. La raccolta dei dati può avvenire solo tramite la moderna tecnologia che utilizza strumenti, utensili e macchinari che si interfacciano con un software e che possono ordinare i dati in maniera statistica.
Questi strumenti fanno parte della grande famiglia Industria 4.0.
Analizzando i dati si possono verificare le anomalie dei parametri. L’acquisizione dei dati è un processo molto importante perché da dati di scarsa qualità o significatività non possono che risultare conclusioni altrettanto scarse. Esso richiede strumenti di misurazione adeguati, strutture di interconnessione e programmi dedicati. Solo così i dati fluiscono agevolmente dalla macchina al computer e possano analizzarli. Inoltre questa fase richiede del tempo perché per poter costruire un modello adeguato è in genere necessario avere una grande quantità di informazioni sulle condizioni in cui si verifichino i guasti. I tempi di raccolta dei dati possono durare da qualche settimana a qualche mese, a seconda della complessità del macchinario.
Quali sono gli scopi ottenibili da queste attività?
Gli scopi che si possono raggiungere sono molteplici e molto importanti:
1. Riduzione dei costi
Miglioranto l’efficacia e l’efficienza della fabbrica si migliora il prodotto e il processo, si riducono pertanto i costi. Tramite l’esame dei dati si possono esaminare eventuali tempi morti, capirne le cause, verificare i tempi necessari per svolgere le operazioni, capire se esistono utensili in grado di avere cicli di lavoro più brevi. Si possono identificare gli sprechi cercando strategie per ottimizzare il flusso produttivo.
2. Evitare i fermi di produzione
Si evitano i fermi di produzione tramite la pianificazione ossia l’implementazione della manutenzione predittiva.
Evoluzione del concetto di manutenzione
La manutenzione sui macchinari che veniva tradizionalmente svolta era la manutenzione correttiva (detta anche reattiva), ossia la manutenzione svolta all’insorgere della rottura.
Il fatto di conoscere il numero dei cicli per il quale per prodotto è stato creato oppure la durata di quel determinato ricambio od utensile ha reso possibile l’identificazione di nuove strade più moderne ed economiche per affrontare i problemi: la manutenzione preventiva e predittiva. Questi ultimi tipi di manutenzione esaminano i dati statistici relativi ai vari componenti. Tramite questo esame vengono pianificati nel tempo gli interventi in via preventiva evitando tutti gli inconvenienti derivati dall’imprevisto: mancati accantonamenti alla spesa, fermi di produzione in attesa della riparazione e così dicendo.
Qual’è la differenza fra manutenzione preventiva e predittiva?
La manutenzione preventiva è quella che mira a prevedere i guasti prevedendo interventi prima del raggiungimento dei cicli che portano a fine vita quel componente, quella predittiva è l’ultima nata che consiste nel monitorare i parametri del componente mettendo in relazione una variabile fisica o chimica con lo stato della componente al fine di prevedere quando quel particolare inizia a guastarsi.
Quanto posso risparmiare?
La manutenzione predittiva consente di risparmiare il 8-12% dei costi rispetto ad una manutenzione preventiva ed una manutenzione preventiva consente di risparmiare il 30-40% dei costi rispetto ad una manutenzione correttiva.
3. Qualità
Monitorando le anomalie dei vari processi è possibile fare controllo di qualità direttamente durante le lavorazioni senza ulteriori controlli. Le fasi di collaudo vengono superate dai controlli just in time che gli utensili e le attrezzature svolgono in fase di lavorazione.
4. Competitività dell’azienda
Un’azienda che risparmia sui costi e velocizza i tempi di produzione è un’azienda vincente al passo con i tempi. E’ un’azienda competitiva con le risorse giuste per crescere.
Come si può realizzare tutto questo?
Automation group è bene felice di mettere a disposizione del Cliente la propria esperienza aiutandolo a valutare costi/benefici. Riguardo agli strumenti che possiamo proporre abbiamo:
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