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OTTOBRE 2018 AUTOMAZIONE OGGI 409 53 domanda: “Perché il trasloelevatore in corsia 5 si ferma più fre- quentemente degli altri?” I dati archiviati da ei3 possono costi- tuire le basi per realizzare questo tipo di analisi. La gestione del magazzino ottimizza già i percorsi e le tempisti- che, riallocando in automatico le merci ad alta rotazione nelle posizioni di magazzino che consentono un recupero il più ra- pido possibile. Le tecniche avanzate di analisi apriranno nuove possibilità, per esempio ottimizzando il magazzino non solo in base alla velocità di recupero, ma trovando il giusto compro- messo tra tempi di accesso rapidi e consumo di energia. Con- frontare i dati derivanti da strategie diverse e locazioni differenti aiuta a capire dove i processi funzionano meglio e dove si pos- sono ulteriormente ottimizzare. Gli effetti sul modello di business Logistica 4.0 non significa solo un migliore controllo dei flussi in- tralogistici e un’ottimizzazione dei processi per gli utenti. Anche gli OEM traggono profitto dalle informazioni aggiuntive che si possono raccogliere e analizzare. Possono infatti ottimizzare i loro servizi sulla base dei dati che provengono dalle macchine e ridurre il numero degli interventi in garanzia. L’analisi dei dati sull’utilizzo delle macchine mostra quali siano le loro reali condizioni operative, che spesso differiscono da quanto precedentemente riportato dagli utilizzatori. Di conse- guenza, il funzionamento delle macchine può essere adattato con precisione alle effettive condizioni operative, eliminando o attenuando il più possibile le problematiche e/o i limiti che pos- sono emergere. Gli OEM hanno quindi una grande opportunità di rafforzare le loro relazioni con i clienti, creando delle soluzioni ad hoc e valorizzandole con offerte di servizi aggiuntivi perso- nalizzati. Pronti per la trasformazione digitale Oggi è già possibile realizzare un trasloelevatore come parte di una soluzione digitale. Lenze mette a disposizione tutti i moduli e gli strumenti necessari, dall’automazione e dalla più avanzata tecnologia di azionamento agli strumenti di sviluppo, ai soft- ware necessari e alla connessione al cloud, condividendo con OEM ed end user le competenze necessarie relative ai servizi digitali e a tutti gli ulteriori sviluppi dei modelli di business. • Lenze Italia - www.lenze.com paragonabili a quelli impiegati nei circuiti bancari. Tre sono i data center ei3 a oggi disponibili, ubicati uno in USA, uno in Europa e uno in Asia. Un quarto verrà presto aperto in Germania, per vicinanza ge- ografica con la sede di Lenze. I comandi per il controllo del trasloelevatore, che indicano in quali locazioni andare e quando compiere le missioni, sono solo una parte dei dati disponibili. Altre informazioni provengono invece dall’unità di controllo Lenze e contengono i dati relativi alla corrente del motore, per esempio, o alla temperatura dei drive. Inoltre, è possibile inviare al cloud i dati relativi ai sensori del traslo, anche se di altri produttori. Per evitare la raccolta indiscriminata di quanti più dati di misu- razione possibile, che renderebbe più difficile sia la trasmissione degli stessi, che la loro archiviazione e la successiva analisi, è consigliabile operare un’accurata selezione delle informazioni effettivamente utili da inviare: parliamo di ‘smart data collec- tion’ invece che di ‘Big Data collection’. Dal semplice al complesso I dati presenti nel cloud possono essere analizzati con diverse applicazioni. Il caso più semplice potrebbe essere quando un segnale di allarme viene generato a causa del superamento della soglia di uno specifico valore (condition monitoring), per esempio la temperatura dell’ambiente o di un componente, op- pure perché l’andamento nel tempo di questo valore suggerisce che la soglia potrebbe essere superata a breve (predictive mo- nitoring). In questo modo, il responsabile della manutenzione può pianificare in anticipo queste nuove esigenze, combinan- dole con azioni già pianificate, in un unico intervento di manu- tenzione. Questo permette non solo di ridurre i tempi di fermo del sistema, ma anche di evitare fermi non previsti, impattando positivamente su OEE e ROI. L’analisi dei Big Data offre uno spettro di possibilità molto più ampio di quanto descritto sopra. Una delle tecniche avanzate di analisi si chiama ‘pattern matching’ (abbinamento di mo- delli). Questa tecnica permette, per esempio, di rispondere alla La gestione del magazzino ottimizza già percorsi e tempistiche, riallocando in automatico lemerci ad alta rotazione in posizioni di magazzino ottimali per il recupero