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MARZO 2020 AUTOMAZIONE OGGI 420 104 AO TUTORIAL possibile ridurre le scorte e gestire al meglio il consumo energe- tico grazie alla gestione del flusso di dati tra le macrofunzioni di elaborazione degli ordini (1), pianificazione della produzione (2), controllo della produzione (3), controllo di energia e materiali (4), gestione dell’approvvigionamento (5) del modello a flusso di dati (si veda Figura 2). Gli stessi dispositivi smart con il controllo e il monitoraggio in tempo reale delle prestazioni delle apparecchiature diventano uno strumento indispensabile per aumentare l’efficienza globale OEE e migliorare la manutenzione predittiva, grazie all’integra- zione verticale con i sistemi ERP. In questo ambito applicativo il ruolo dei sistemi MES diventa fondamentale perché all’aumen- tare dell’intelligenza distribuita tra l’IIoT e i relativi dispositivi connessi serve uno strumento in grado di organizzare i dati e assicurare che gli stessi siano disponibili dove e quando servono e, soprattutto, siano utili e contestualizzati in base al ruolo lavo- rativo. La rapida disponibilità di questi dati permette di prendere decisioni tempestive che impattano sul processo produttivo in corso, per esempio per reintegrare le scorte dei materiali al mo- mento opportuno, o applicare interventi di manutenzione pre- ventiva evitando fermi macchina. Con la realtà virtuale e aumentata è possibile creare istruzioni di lavoro visuali e dettagliate per gli operatori sulla linea di produ- zione e guidarli nelle diverse fasi di lavorazione, oppure suppor- tare da remoto i tecnici della manutenzione durante la ricerca dei guasti, gestendo il flusso di dati tra le macrofunzioni di controllo della produzione (3) e gestione della manutenzione (10) del mo- dello (si veda Figura 2). L’introduzione della robotica collaborativa con i cobot nella fab- brica 4.0 offre la flessibilità richiesta dal mercato per adeguarsi a esigenze di produzione sempre più diversificate e personalizzate. La ricerca pubblicata in Ieee.org con il titolo ‘Manufacturing Execu- tion System Specific Data Analysis-Use Case With a Cobot’ ( https:// ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8457197 ), combina tecniche di data mining e deep learning con un sistema MES per analizzare e migliorare le prestazioni di velocità e robu- stezza di un robot collaborativo in una linea di produzione. L’additive manufacturing o stampa 3D è un’altra tecnologia abi- litante dell’industria 4.0 che permette di realizzare prodotti dalla geometria estremamente complessa, praticamente senza vincoli e ad alta personalizzazione. Per la produzione additiva sono di- sponibili sul mercato diversi software MES dedicati, tuttavia per sfruttare appieno le potenzialità offerte da questa tecnologia in rapida evoluzione è necessario impiegare metodi e strumenti di progettazione del prodotto e del relativo processo di produzione (Dfam - Design for additive manufacturing method) che tengano conto delle peculiarità della produzione additiva sin dalle prime fasi di progettazione del prodotto. La ricerca ‘A Proposal of Manu- facturing Execution System Integration in Design for AdditiveManu- facturing’ pubblicata dal Politecnico di Torino e dal Cern ( www. researchgate.net/publication/282281087_A_Proposal_of_Manu- facturing_Execution_System_Integration_in_Design_for_Addi- tive_Manufacturing ), illustra una soluzione per l’integrazione tra Dfam e sistemi MES che ha l’obiettivo di aumentare la disponi- bilità delle informazioni di feedback dalle macchine additive con l’acquisizione, l’analisi e la sintesi in tempo reale dei dati di processo e prodotto. La disponibilità di questi dati permette di migliorare la qualità del processo, le prestazioni del prodotto e la risposta a eventuali criticità sia in fase di prototipazione, sia di piena produzione. Con il cloud anche il software MES diventa una soluzione SaaS (Software As A Service), ovvero un servizio, accessibile da un browser Internet. In questo caso sarà il fornitore di servizi a occu- parsi dell’installazione e della gestione degli aggiornamenti, del backup, dell’assistenza ecc., mettendo a disposizione le proprie risorse IT e la propria infrastruttura per semplificare le operazioni del cliente. Non solo vantaggi L’impiego intensivo delle tecnologie 4.0 non presenta solo van- taggi, rimangono infatti diversi punti da considerare: l’aumento continuo dell’interconnettività incrementa i rischi di cybersecu- rity. Inoltre, le tecnologie 4.0 richiedono nuove competenze non ancora disponibili e una certa flessibilità operativa che deve supe- rare la resistenza al cambiamento. Infine, l’introduzione massiva dei cobot richiede uno studio sulla riconversione dei ruoli lavora- tivi tradizionali. • L’integrazione di MES e strumenti di gestione dei Big Data permette di disporre di informazioni utili al miglioramento della strategia decisionale aziendale La rapida disponibilità dei dati permette di prendere decisioni tempestive che impattano sul processo produttivo in corso Foto tratta da www.pixabay.com Foto tratta da www.pixabay.com