{"id":2880,"date":"2020-01-29T15:11:56","date_gmt":"2020-01-29T15:11:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.publiteconline.it\/assemblaggio\/?p=2880"},"modified":"2020-03-10T13:34:30","modified_gmt":"2020-03-10T13:34:30","slug":"ora-ledge-computing-e-realmente-al-servizio-della-manutenzione-predittiva","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.publiteconline.it\/assemblaggio\/ora-ledge-computing-e-realmente-al-servizio-della-manutenzione-predittiva\/","title":{"rendered":"Ora l\u2019edge computing \u00e8 realmente al servizio della manutenzione predittiva"},"content":{"rendered":"\n

Una delle principali sfide per le aziende e le societ\u00e0 impegnate nel processo
di digitalizzazione \u00e8 il collegamento della tecnologia operativa (OT) – l\u2019officina per intenderci – con l\u2019infrastruttura IT. Una migliore connettivit\u00e0 tra OT e IT porta a degli indubbi vantaggi migliorando il modo in cui progettiamo, costruiamo e gestiamo servizi e macchine industriali. Quali siano questi vantaggi e soprattutto il come si possano arrivare ad avere lo abbiamo chiesto a Marco Filippis, Export Marketing Coordinator di Mitsubishi Electric<\/strong>, azienda che \u00e8 sicuramente all\u2019avanguardia e sta dimostrando come le sue soluzioni e quelle dei partner e-F@ctory possono aiutare a raggiungere questo obiettivo.<\/p>\n\n\n\n

di Fabrizio Garnero<\/em><\/p>\n\n\n\n

\u201cLa tecnologia pu\u00f2 creare un vantaggio competitivo prevedendo gli interventi di manutenzione e identificando le anomalie per migliorare la produttivit\u00e0 o l\u2019efficienza delle apparecchiature esistenti\u201d esordisce Filippis. \u201cIl primo passo per l\u2019ottimizzazione della connettivit\u00e0 OT \/ IT passa necessariamente dall\u2019elaborazione e dell\u2019impiego di quella grande mole di dati che oggi sono resi disponibili dalle apparecchiature presenti sulle nostre macchine, siano queste robot, macchine utensili o linee di produzione. I dati possono essere pre-elaborati a livello locale e aggregati per creare informazioni preziose, collegando senza problemi il livello di fabbrica con sistemi IT di livello superiore come, piattaforme MES ed ERP. Le aziende con questo tipo di necessit\u00e0 hanno ora a disposizione una nuova soluzione di edge computing denominata MELIPC, presentata alla fiera SPS di Norimberga alla fine dello scorso anno, che consente di ottimizzare i processi e di gestire la manutenzione predittiva o il controllo di qualit\u00e0 con analisi dei dati in tempo reale e feedback tempestivi per l\u2019operatore\u201d. <\/p>\n\n\n\n

Il livello intermedio della piramide<\/strong>
Secondo la sua \u201cvisione\u201d, Mitsubishi Electric considera il mondo industriale in modo piramidale; partendo dal cosiddetto shop floor si arriva al sistema IT passando per il livello intermedio dell\u2019edge computing. Quello che \u00e8 stato fatto negli anni da Mitsubishi Electric \u00e8 stato innanzitutto andare a integrare lo shop floor grazie a una piattaforma d\u2019automazione unica iQ-R che funge da master per tutti i dispositivi di automazione presenti a questo livello. Focalizzando l\u2019attenzione sulla robotica, la prima grande innovazione rispetto agli altri costruttori \u00e8 stata dunque quella di considerare il robot \u201csemplicemente\u201d come uno degli elementi di una soluzione pi\u00f9 ampia nonostante il suo ruolo fondamentale. \u201cQuello che abbiamo fatto adesso all\u2019interno delle smart factory, partendo da questo concetto di integrazione orizzontale sullo shop floor (dove Mitsubishi Electric \u00e8 tecnologicamente pronta da circa una quindicina di anni), \u00e8 invece andare a creare un\u2019integrazione verticale completa che avvicini lo shop floor ai sistemi IT. Per fare questo, nel mezzo, abbiamo rilasciato questo prodotto, che si chiama appunto MELIPC, che integra all\u2019interno algoritmi per la manutenzione predittiva e il controllo qualit\u00e0 creando un\u2019architettura in grado di elaborare i dati provenienti dal campo per restituirglieli con tempistiche vicine al real time affinch\u00e9 si possa intervenire in maniera predittiva, informando, nel contempo, i vari sistemi IT aziendali\u201d.
\u201cBanalizzato all\u2019estremo il discorso, \u00e8 come se avendo dei dati real time che devo restituire in campo per intervenire e correggere eventuali anomalie in maniera molto rapida, \u00e8 possibile farlo acquisendo, tra l\u2019altro, anche tutte le variazioni dell\u2019ambiente circostante grazie a degli algoritmi di intelligenza artificiale che abbiamo messo a punto. Se devo invece andare a trasferire quei dati verso un sistema superiore che pu\u00f2 essere un ERP, il cloud o qualsiasi cosa ci sia a livello IT, li filtro e li trasferisco senza alcun problema\u201d. <\/p>\n\n\n\n

Una nuova consapevolezza nella gestione del dato<\/strong>
MELIPC \u00e8 un prodotto molto potente che riesce a gestire molte pi\u00f9 macchine e quindi non solo robot anche se, calata nel mondo della robotica, questa piattaforma ha una valenza particolare per il semplice fatto che i robot hanno sempre fornito dati all\u2019esterno, \u00e8 per\u00f2 cambiata la consapevolezza legata alla loro gestione. Nelle applicazioni di produzione continua pu\u00f2 migliorare i processi e adattarsi alle variazioni. L\u2019efficienza viene migliorata, generando un modello predittivo, che pu\u00f2 essere aggiornato e perfezionato in base alle nuove caratteristiche del processo. Una macchina per l\u2019assemblaggio o l\u2019imballaggio in un\u2019applicazione per il settore del food & beverage, ad esempio, pu\u00f2 prevedere problemi ed evitare errori, migliorando cos\u00ec la qualit\u00e0. La soluzione MELIPC \u00e8 in grado di riconoscere le anomalie nel funzionamento della macchina in tempo reale, utilizzando l\u2019intelligenza artificiale (AI). In un impianto di verniciatura in ambito automotive, per esempio, pu\u00f2 essere utilizzato per evitare tempi di inattivit\u00e0. Informazioni dettagliate sullo stato vengono riportate al livello di automazione in modo che gli operatori delle macchine possano effettuare interventi di regolazione rapida o interventi di manutenzione proattivi per mantenere l\u2019efficienza e aumentare la disponibilit\u00e0.
L\u2019elaborazione dei dati di produzione pu\u00f2 anche migliorarne la sicurezza e l\u2019integrit\u00e0 del processo. In un\u2019applicazione per il mercato del life science, la soluzione MELIPC pu\u00f2 essere utilizzata per archiviare e analizzare informazioni sensibili a livello di OT, anzich\u00e9 essere inviate nel cloud. Ci\u00f2 fornisce anche una diagnosi in tempo reale molto pi\u00f9 rapida, riducendo costi e requisiti dell\u2019infrastruttura IT. <\/p>\n\n\n\n

Un approccio applicabile e scalabile a qualsiasi azienda <\/strong>
Di tutto ci\u00f2 che concerne il concetto di integrazione, parlando di Mitsubishi Electric, potremmo tranquillamente dire che \u00e8 la diretta conseguenze dell\u2019esperienza diretta maturata presso i suoi stabilimenti produttivi, poi \u201ctradotta\u201d e trasferita verso le realt\u00e0 produttive dei clienti, dalla grande industria alla classica PMI italiana. La componente software pu\u00f2 infatti essere customizzata sulla specifica realt\u00e0 per arrivare ad avere una maggiore padronanza dei mezzi produttivi della fabbrica ed eliminare tutte le inefficienze presenti all\u2019interno dell\u2019azienda.
\u201cIl concetto che Mitsubishi Electric ha voluto sviluppare dopo aver creato un layer che ci permettesse di essere completamente integrati sullo shop floor, \u00e8 quindi legato a una connessione verticale con cui riusciamo a rispondere in modo efficace ed efficiente alle attuali richieste delle smart factory avendo un approccio totalmente personalizzabile e scalabile a seconda delle specifiche esigenze del committente\u201d spiega ancora Marco Filippis. \u201cD\u2019acchito sembrano dei concetti fatti esclusivamente per la grande industria ma vi assicuro che, in realt\u00e0, si tratta di un approccio molto interessante anche per la piccola impresa che forse pu\u00f2 trarne i maggiori vantaggi, ovviamente con una soluzione personalizzata e cucita addosso alle sue problematiche produttive.
A livello di shop floor \u00e8 possibile agire tramite degli hardware e della sensoristica dedicata direttamente sul robot in modo tale che gi\u00e0 sul campo questo sia in grado di adattarsi all\u2019ambiente circostante in cui opera migliorando le performance. Grazie a una piattaforma come MELIPC anche una piccola realt\u00e0, evoluta, ha la possibilit\u00e0 di prendere i dati dal campo per gestirli in remoto con differenti finalit\u00e0 tra cui per esempio quella della manutenzione predittiva, fino ad arrivare al sistema IT dove robot, macchine e impianti vengono visualizzati, analizzati e gestiti al fine di avere una reportistica per pianificare qualsiasi tipo di ottimizzazione, efficientamento e miglioramento sul campo della prestazione produttiva\u201d.
\u201cIn questo contesto – prosegue Filippis – un altro aspetto fondamentale su cui Mitsubishi Electric sta lavorando \u00e8 la formazione, non solo sotto l\u2019aspetto tecnico, ma anche, e direi soprattutto, attuando una \u201cscolarizzazione\u201d del mercato attraverso una fitta attivit\u00e0 comunicativa modulata in base all\u2019interlocutore che si ha di fronte, magari senza dare per scontati alcuni concetti che per societ\u00e0 di un certo livello sono gi\u00e0 di uso quotidiano, mentre per molte di quelle piccole realt\u00e0 che fanno grande il nostro sistema produttivo non \u00e8 cos\u00ec. Nonostante con il Piano Nazionale Industria 4.0 si \u00e8 fatto tanto, la strada da fare \u00e8 ancora molta. Di base, comunque, l\u2019approccio di Mitsubishi Electric \u00e8 applicabile e scalabile a qualsiasi tipologia e livello di azienda\u201d.
La manutenzione predittiva \u00e8 quindi certamente uno di quegli aspetti su cui Mitsubishi Electric punta e continuer\u00e0 a farlo nel prossimo futuro perch\u00e9 \u201criteniamo che il mercato sia ormai maturo e pronto, almeno in gran parte\u201d conclude Filippis. \u201cSiamo convinti che sia quindi alla ricerca di strumenti e soluzioni che possano aiutare l\u2019utilizzatore a capire preventivamente lo stato di salute dei suoi robot e di non trovarsi a dover gestire un\u2019emergenza ma a pianificarne invece gli interventi in modo oculato e intelligente senza ricadute negative sulla produttivit\u00e0\u201d. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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