Arma universale contro gli arresti delle macchine

Thomas Hilzbrich, Pablo Mayer e Felix Müller (da sinistra) hanno sviluppato la «Ottimizzazione intelligente del sistema» e hanno fondato la start-up plus10 GmbH. (Fonte: Fraunhofer IPA / Foto: Rainer Bez)

Ricercatori del Fraunhofer IPA hanno sviluppato uno strumento di analisi che, grazie ad algoritmi di autoapprendimento, individua difetti in impianti di produzione ad alta velocità, supporta nella risoluzione dei problemi e esegue benchmarking automatizzato delle macchine. Ora gli scienziati si stanno rendendo indipendenti con questa tecnologia.

Soprattutto l'industria farmaceutica e dei beni di consumo, che utilizza impianti di produzione ad alta intensità di capitale, dipende dal massimizzare costantemente la produttività. Altrimenti si rischiano pressioni sui costi e lacune di finanziamento. Tuttavia, nella pratica vale: «Più complesso è l'impianto, minore è la produttività.» Così riassume Felix Müller, responsabile del gruppo di Ottimizzazione Autonoma della Produzione al Fraunhofer IPA. Inoltre, molti impianti di produzione comprendono numerose stazioni e lavorano così rapidamente che le cause degli errori non sono visibili ad occhio nudo.

Con «Ottimizzazione intelligente del sistema», Müller e il suo team hanno sviluppato uno strumento di analisi che riconosce continuamente errori e le loro cause in impianti di produzione collegati e ad alta velocità: un potente connettore accede tramite il protocollo del produttore ai dati del controllo macchina ad alta frequenza. In questo modo si crea una base dati continua, che viene valutata in modo sincronizzato nel tempo da più algoritmi di autoapprendimento. Questi riconoscono dettagliatamente dove si trovano gli errori nel sistema di produzione, come sono collegati e quali priorità hanno nella risoluzione. In questo modo, difetti che portano al guasto dell'intero sistema possono essere risolti più rapidamente o addirittura previsti.

Il sistema impara continuamente

Non sempre è chiaro cosa fare quando si sta per verificare un errore. A ciò si aggiungono messaggi successivi dell'impianto che rendono la situazione ancora più difficile da comprendere per l'operatore. Per questo Müller e il suo team hanno sviluppato Shannon®, un sistema intelligente di assistenza per operatori per impianti di produzione complessi, basato sull'«Ottimizzazione intelligente del sistema». Fino ad ora, spesso spettava agli operatori decidere cosa fare per risolvere un errore. Ora, invece, la macchina interessata invia loro una guida dettagliata passo passo sullo smartphone o tablet. La base dati e le connessioni tra guasti e soluzioni si ampliano continuamente durante il funzionamento dell'impianto.

In questo modo, gli operatori possono creare autonomamente istruzioni, ad esempio per risolvere guasti. Queste istruzioni possono includere testo, foto e video. Inoltre, l'operatore può fornire feedback sulle informazioni fornite, che vengono utilizzate per migliorare il sistema. Gli operatori sono anche attivamente invitati a condividere conoscenze, ad esempio descrivendo eventi rilevati ma sconosciuti. Con il tempo si costruisce così un database di conoscenze chiaro e collegato, composto da errori, eventi e soluzioni. Shannon® è attualmente disponibile come app per tablet e smartphone in diverse fabbriche, dove ha notevolmente ridotto i tempi di risoluzione dei guasti.

Aumento di efficienza fino al 18%

È possibile anche eseguire benchmarking automatizzato delle macchine con «Ottimizzazione intelligente del sistema»: in molte aree di produzione ci sono decine di macchine identiche o simili che eseguono sempre lo stesso ciclo di lavorazione. Un esempio sono le presse ad iniezione, le fusioni a pressofusione o anche le macchine per lo stampaggio a soffiaggio e il thermoformaggio. Sebbene tutte siano costruite allo stesso modo, alcune lavorano più lentamente di altre. Questo è spesso dovuto all'usura di alcuni componenti, a comportamenti variabili dei sensori o a diverse impostazioni degli strumenti e variazioni del materiale.

Nel benchmarking delle macchine, si definisce innanzitutto il processo complessivo di una macchina e si suddivide in singoli passaggi. Successivamente, il connettore ad alta frequenza sulla centralina della macchina crea una base dati che viene valutata da un pacchetto di algoritmi di machine learning. Questo avviene contemporaneamente con tutte le macchine collegate e si fonde virtualmente in un processo ideale. Lo strumento riconosce immediatamente se una macchina funziona più lentamente del previsto e collega questo a una causa tecnica. Gli utenti possono così non solo risolvere i guasti prima che si verifichino, ma anche ottenere un ciclo ottimizzato per le macchine collegate, combinando i migliori singoli passaggi. In base alla macchina, questo ha portato in passato a riduzioni dei tempi di ciclo tra il 2% e il 18%. Anche la macchina più veloce può diventare ancora più veloce. L'applicazione è stata ormai integrata in un software in continua evoluzione chiamato Darwin.

Fondazione di una start-up da parte dei ricercatori

Da diversi fornitori di componenti per l'automotive e da un produttore di presse ad iniezione, Darwin, il benchmarking intelligente delle macchine, è già stato implementato, anche a livello interaziendale. Shannon® viene già utilizzato da grandi aziende automobilistiche e farmaceutiche. Motivo sufficiente per Felix Müller e i suoi due cofondatori Thomas Hilzbrich e Pablo Mayer per avviare un'attività autonoma con «Ottimizzazione intelligente del sistema». La loro start-up, plus10 GmbH, ha uffici attualmente a Stoccarda e Augsburg e inizia oggi la sua attività.