AS_08_2019

EVENTI primo piano 19 Automazione e Strumentazione Novembre/Dicembre 2019 lano e si interrogano’ attraverso lo scambio di segnali. Questi costituiscono i dati a disposizione delle aziende per ‘scattare la fotografia’ dello stato delle macchine/processi o fabbriche a partire dalla quale è possibile, attraverso un processo di analisi diagnostica (troubleshooting), definire adeguate misure/azioni di intervento. D’altra parte deve essere chiaro che i dati non sono le tecnologie, sono solo il risultato delle misure, più o meno sofisticate, più o meno precise; le tecnologie efficaci sono quelle che permettono di estrarre le informazioni dai dati. È tramite queste che può emergere tutto il valore dei dati. Che poi i ‘Data’ siano ‘Big’ dipende molto dal dominio applicativo e che, come tali, possano portare un valore aggiunto al processo produttivo dipende molto dalla impostazione generale e dalla visione di insieme del processo stesso e dalla capacità di integrare e armonizzare tutti i nuovi strumenti e in particolare le tecnologie abilitanti di I4.0. Ecco perché, al di là della disponibilità di sistemi, stru- menti e algoritmi, “ciò che risulterà decisivo per fare dei Big Data un asset effettivamente utile e vantaggioso per il manufacturing saranno l e skill degli operatori a tutti i livelli”. In questa prospettiva di una ottimizzazione in tempo reale che consideri l’intera visione di insieme del processo di produzione, un aspetto rilevante è quello energetico. Una situazione particolarmente istruttiva è quella dei processi produttivi energivori, come nel caso delle fonderie. Raccontando il caso di Brembo, A. Brusaferri e S. Spinelli del CNR - STIIMA e G. Cannella e F. Negri della stessa Brembo , hanno osservato come in fonderia si sta andando verso situazioni di mass customization e come le perdite energetiche siano cruciali. Il cre- scente sviluppo dei sistemi di generazione da fonti rinnovabili nella smart grid pone nuove sfide alla gestione di processi produttivi energivori: demand response, mercato elettrico, economia circolare nel settore energetico, e più in generale l’evoluzione verso modelli sostenibili di consumo rappresen- tano target chiave da indirizzare. Sono sfide tutta- via che possono trasformarsi in opportunità, adot- tando nuovi approcci di gestione intelligente della flessibilità produttiva ed energetica. Attualmente la supervisione dei processi viene principalmente orientata alla massimizzazione delle performance produttive, mentre i consumi energetici vengono analizzati separatamente e/o ex-post. L’estensiva digitalizzazione dei processi, combinata all’implementazione di complessi sistemi di raccolta e presentazione dei dati, for- nisce poi un supporto fondamentale all’identifi- cazione di strategie di efficientamento. Cionono- stante, l’ottimizzazione congiunta delle perfor- mance produttive e dei consumi energetici può risultare difficile da ottenere in tempo reale in con- testi industriali complessi, caratterizzati da spic- cate caratteristiche di flessibilità; è un obiettivo il cui raggiungimento implica un cambio di para- digma, ovvero l’evoluzione dalle odierne politiche di supervisione eterogenea del processo produttivo e dei consumi energetici verso approcci integrati di nuova generazione. È il caso delle moderne tecniche di supervisione energy-aware in tempo reale di processi produttivi flessibili ed energivori, come quelle descritte dal team CNR-Brembo nei loro principali componenti tecnologici, sottoline- ando l’integrazione nello Scada di stabilimento e mostrando le efficaci interfacce grafiche fornite al responsabile di linea e agli operatori di processo; Grazie a sistemi di questo tipo è possibile esten- dere fortemente la flessibilità energetica rispetto agli attuali programmi di Demand Response su carico prefissato, tipicamente limitato per evitare impatti sostanziali sulla produzione. Un esempio interessante di come l’analisi real- time dei dati di processo possa incidere positi- vamente sulla gestione della qualità in una situa- zione di produzione complessa è stato fornito da R. Iaccarino e F. Roveta di TDK Foil Italy . L’azienda (ex Becromal) è uno dei principali pro- duttori mondiali di fogli di alluminio per conden- satori elettrolitici. Nello stabilimento di Rozzano il foglio grezzo viene sottoposto a trattamenti elet- trochimici multifase con lo scopo di modificarne la superficie a livello microscopico per aumentare la sua capacità elettrica e creare uno strato sta- bile di ossido, garantendo al tempo stesso elevate caratteristiche meccaniche di resistenza e di affi- dabilità. Il processo di lavorazione è complesso ed influenzato da numerose variabili, sia di tipo fisico (velocità delle linee, correnti e tensioni applicate alle celle), sia di tipo chimico (composizione degli elettroliti). Per ottenere una produzione stabile e sempre rispondente agli stringenti requisiti di qua- lità imposti dal mercato, TDK ha avviato a fine 2017 un’iniziativa volta ad un monitoraggio in tempo reale dei parametri di processo e di qualità delle linee di produzione. Il progetto ha applicato il programma Quality Management for Manu- facturing di Process Automation Solutions, che utilizza il software ProFicient di InfinityQS per l’integrazione con l’impianto, l’analisi statistica dei dati e la loro presentazione. L’acquisizione, elaborazione ed analisi in tempo reale di un notevole quantitativo di dati ha pre- sentato alcune criticità: nell’integrazione della piattaforma ProFicient con i sistemi di controllo