SIMPLE –  Smart Manufacturing Machine with Predictive Lifetime Electronic maintenance

Il progetto Smart Manufacturing Machine with Predictive Lifetime Electronic maintenance (SIMPLE) ha come obiettivo lo studio e lo sviluppo di innovativi prodotti in grado di implementare logiche di manutenzione predittiva, connessi a un’inedita piattaforma altamente flessibile (applicabile, con minimi interventi di configurazione, alle diverse tipologie di prodotto oggetto di studio), dai costi contenuti (tali cioè da non incidere in maniera significativa sul costo totale dell’apparato sul quale verrà integrata), pensata in modo tale da non sconvolgere né complicare le funzionalità e l’utilizzo dei prodotti ed esportabile, in generale, anche ad altri contesti industriali in quanto applicabile a qualsiasi apparato distribuito sul territorio.

Il progetto in esame è presentato da 5 grandi imprese, con sede operativa nella regione Marche e ben radicate nel tessuto socioeconomico locale:

• SIGMA, promotrice del progetto in questione e azienda capofila, specializzata nella produzione e gestione di apparecchiature elettroniche quali bancomat, biglietterie automatiche ferroviarie, esazione pedaggi e parcheggi, gestione attese, segnalamento ferroviario, sistemi di sicurezza e sorveglianza.
• Clabo, azienda leader nella produzione di vetrine refrigerate e arredamenti per il food retail.
• Simonelli Group, azienda leader nella progettazione e realizzazione di macchine per caffè espresso.
• Schnell, azienda leader a livello mondiale nella produzione di macchine automatiche per la lavorazione del ferro per cemento armato per il settore delle costruzioni (rebar).
• Pieralisi, leader mondiale nella produzione di impianti e macchine olearie nonché nella produzione di impianti per la separazione centrifuga.

Gli apparati sviluppati grazie al progetto di R&D saranno dotati di apposita sensoristica e, comunicando con la piattaforma, trasferiranno i dati necessari affinché la stessa, dopo averli elaborati, possa prevedere in anticipo gli eventi che potrebbero pregiudicarne il funzionamento.

Il monitoraggio remoto identifica e tiene traccia dello stato operativo corrente e dei parametri di funzionamento di un apparato; la manutenzione predittiva invece analizza i trend, trova le correlazioni ed individua dei modelli che sarebbero molto difficili o addirittura impossibili da individuare altrimenti, focalizzando l’attenzione su eventi futuri e non ancora accaduti: mentre la tele assistenza ed il controllo da remoto rappresentano, per alcune delle proponenti, una realtà oramai consolidata, la manutenzione predittiva è una novità per tutte.

La predictive maintenance rappresenta un’alternativa più vantaggiosa rispetto alle pratiche oggi comunemente seguite per ripristinare la funzionalità e l’efficienza di macchinari ed attrezzature. Allo stato attuale, la manutenzione più seguita è la manutenzione correttiva o a guasto, che consiste nell’intervenire, con riparazioni o sostituzioni, solo a seguito del verificarsi di un malfunzionamento per ripristinare lo status quo ante. Questo tipo di manutenzione presenta dei limiti intrinseci dovuti principalmente al fatto che, molto spesso, comporta costi elevati per mancata produzione derivanti dal fermo macchina, nonché costi dovuti alla riparazione del macchinario stesso. Una politica di manutenzione meno seguita è quella preventiva ciclica: dopo aver individuato i componenti critici di un apparato, si provvede alla loro sostituzione secondo uno scadenzario periodico, indipendentemente dalle loro condizioni reali. Ciò permette di limitare i costi delle perdite di funzionalità a seguito di guasti, di programmare meglio l’utilizzo degli operatori addetti, di organizzare il magazzino ricambi e di ridurre i tempi di fermo impianto ma, d’altro canto, può portare ad effettuare interventi non necessari sacrificando una parte della vita utile del componente ed inoltre, per motivi di tempo e denaro, non riguarda tutti i componenti dell’apparato, lasciando quelli meno a rischio alla manutenzione correttiva. La manutenzione predittiva risulta essere la strategia di manutenzione che offre i maggiori vantaggi, in quanto: permette di minimizzare i costi di manutenzione ed i tempi di inattività della macchina, offre la possibilità di attivare nuovi business perseguibili grazie alla possibilità di pianificare in modo ottimizzato il servizio di assistenza, permette di organizzare al meglio l’intervento in termini di approvvigionamento del componente sostitutivo e di programmare il fermo di produzione necessario per la realizzazione della manutenzione, rendendolo così meno impattante sui ritmi produttivi, permette di sfruttare al massimo la vita utile di ogni componente di un apparato, evitando costi per manutenzione non realmente necessaria. Nonostante ciò, la Predictive Maintenance è ad appannaggio di pochissime aziende, principalmente in ragione del fatto che le soluzioni esistenti sono fortemente personalizzate, coperte da massima riservatezza e basate su grandi capacità di calcolo che richiedono strutture tecnologiche adeguate, ovviamente costose e, dunque, possibili solo per enti, grandi organizzazioni o multinazionali.

Scopo del progetto è quello di sviluppare un sistema altamente innovativo proprio perché economico ed universale, che sia in grado di effettuare delle correlazioni intelligenti per permettere di prevedere in anticipo possibili malfunzionamenti dei prodotti. Il sistema di manutenzione predittiva utilizzerà i dati provenienti dalla periferia, correlando le grandezze misurate e stimando la probabilità che avvenga un guasto tramite tecniche di machine learning e deep learning. A tal proposito verrà sviluppata una piattaforma software volta al monitoraggio da remoto dei parametri macchina più indicativi dello stato di funzionamento degli apparati, i quali verranno individuati grazie alle analisi ed agli studi che saranno effettuati da ogni partner, inerentemente al proprio prodotto, nelle fasi iniziali del progetto. Al fine di rendere il sistema quanto più possibile flessibile nell’ambito del progetto, lo stesso verrà implementato e validato sulle diverse realtà di cui i partner sono i leader indiscussi. La piattaforma software potrà comunicare con gli apparati distribuiti nel territorio tramite uno o più protocolli di comunicazione che emergeranno dalla fase di studio; i prodotti delle aziende facenti parte del partenariato saranno i casi applicativi su cui verrà applicata e validata la piattaforma.

Il progetto verrà avviato con lo studio e la definizione dei parametri e delle grandezze, tipiche di ciascuna macchina prescelta, maggiormente rilevanti ai fini della manutenzione predittiva. Nello specifico verranno svolte le seguenti attività:

• Approfondita analisi della macchina in termini dei suoi principi di funzionamento, delle segnalazioni di eventuali criticità o problematiche specifiche, e delle casistiche delle rotture della stessa; questi dati di campo e l’analisi di eventuali dati storici delle macchine saranno valutate in termini di coerenza rispetto alla manutenzione predittiva.
• Definizione di un modello strategico manutentivo idoneo e, di conseguenza, dell’elenco dei parametri da monitorare e le modalità con le quali intercettare i guasti.
• Studio della architettura hardware con tutto quanto riguarda la scelta dei sensori; fondamentale sarà la definizione delle tipologie, delle caratteristiche e del posizionamento degli stessi al fine di poter rilevare in modo ottimale ed attendibile i parametri precedentemente definiti e reputati utili. Sarà indispensabile quindi definire il sistema di integrazione e di connessione dei sensori applicati per poter raccogliere in modo utile tutte le informazioni acquisite e poterle successivamente processare in attesa di essere trasmesse alla piattaforma centrale.
• Studio del traduttore, cioè di un sistema in grado di adattare i dati provenienti da ciascuna macchina, secondo protocolli accettati dalla piattaforma centrale, realizzando in questo modo una gestione omogenea per tutti i casi di studio definiti.

Al termine della fase di ricerca saranno poste milestones intermedie, in quanto le attività si completeranno con una validazione di concetto delle ipotesi di riconoscimento guasto implementato sui singoli simulacri realizzati. Solo a questo punto avrà inizio la fase di sviluppo all’interno della quale si andranno a realizzare i primi prototipi completi e ad integrare gli stessi con la piattaforma di manutenzione predittiva. Nel dettaglio, le attività eseguite saranno:

• Realizzazione prototipale dei sistemi di monitoraggio per ciascuna delle macchine scelte da ogni azienda partner: in tale fase avverrà quindi il posizionamento dei sensori prescelti nonché la revisione completa delle macchine dal punto di vista meccanico ed elettronico così come definito nell’ambito della precedente fase di studio.
• Realizzazione delle schede elettroniche per integrazione e connessioni dei sensori di rilevamento al fine di poter predisporre la successiva fase finale del processo dei dati acquisiti su ciascuna macchina monitorata.
• Controllo, verifica e validazione dei sistemi prototipali realizzati.

A queste attività si aggiungerà quella legata alla realizzazione prototipale del traduttore, fase questa fondamentale per rendere fruibili da parte della piattaforma tutti i dati acquisiti dalle macchine cosi strumentate e monitorate.

La fase finale di validazione della piattaforma prototipale per manutenzione predittiva così realizzata, sarà messa in atto dalla azienda capofila e permetterà di chiudere le attività di iniziale ricerca industriale e la successiva fase di sviluppo sperimentale costituenti il presente progetto.

Da quanto sopra esposto si evince chiaramente che il punto di forza dell’innovazione contemplata nella realizzazione del programma che le cinque aziende intraprenderanno è lo sviluppo di soluzioni flessibili e standardizzabili applicabili a qualsiasi apparato distribuito sul territorio. Si tratta di un progetto molto ambizioso che si inserisce in maniera decisamente innovativa nel panorama nazionale e internazionale di riferimento, in quanto consentirà di sviluppare una nuova best technology italiana inerente sia la piattaforma che i nuovi prodotti ad essa connessi rispetto al miglior stato dell’arte nazionale ed internazionale.

Parte Simple, 5 aziende in rete per i sensori che prevengono i guasti – Il Sole 24 ORE