Casi studio food beverage

INSPIRING SOFTWARE Applicazioni nell’industria

alimentare, di confezionamento e

imbottigliamento

Giulia Raffaello, Marketing & Export, Inspiring Software

Ottobre 2011

http://www.inspiringsoftware.com/

Sommario

Caso studio 1: Con la apps What IF un noto produttore di caffè

valuta il ritorno d’investimento su macchina tostatrice Scolari

Caso studio 2: Con la apps FMECA un noto produttore di birra

definisce le migliori politiche manutentive su Riempitrice Sidel

Caso studio 3: Con la apps CONSUMPTION MONITORING un

noto produttore alimentare riduce con efficacia i costi energetici

2


Caso Studio 1:

Con la apps What IF un noto produttore di caffè valuta il

ritorno d’investimento su macchina tostatrice Scolari

3


1. Con la apps What IF un noto produttore di caffè valuta

il ritorno d’investimento su macchina tostatrice Scolari

Contesto:

1. rottura gravosa senza preavviso di un

cuscinetto del musone, che ha comportato la

mancata accettazione del carico di caffè in

tostatura.

2. Alti costi di manutenzione (> 50 k euro) e ancor

maggiori costi di fermo produttivo (> 100 k euro)

La manutenzione suggerisce di equipaggiare la

tostatrice con monitoring predittivo H24

4


Con la apps WHAT IF:

1. Opero scomposizione funzionale della tostatrice per in 4 macroaree

2. Definizione parametri di criticità per ottenere un valore di Criticità Globale per ciascun componente,

Anche il management non tecnico può visualizzare facilmente l’impatto del monitoraggio predittivo sull’affidabilità della tostatrice

5




La criticità del sistema prima e dopo, in uno degli scenari proposti

6




CONCLUSIONI

Con la apps WHAT IF:

o Faccio un investimento mirato in termini economici (quanti punti

monitorare)

o Opero la scelta tecnica migliore (quali punti, con quale frequenza e

con quale impatto sul mio sistema)

7




Caso Studio 2:

Con la apps FMECA un noto produttore di birra definisce

le migliori politiche manutentive su Riempitrice Sidel

8


• Macchina a Pcocesso Intensivo

• Macchina altamente critica

• Macchina altamente complessa

TOTAL RELIABILITY

Min [ t, c] Max [Q, standard]

Produttività nominale

65000 bottiglie/ora

Sciacquatrice

Riempitrice

Tappatrice

Con la apps FMECA un noto produttore di birra

definisce le migliori politiche manutentive su Riempitrice

Sidel

9


Pareto

FMECA

Tree-structure

Weibull

Feasibility study

FMECA Workflow



Sidel

10


Pareto

FMECA

Tree-structure: scomposizione funzionale e denominazione assets

Weibull

Feasibility study

FMECA Workflow



Sidel

11




Sidel

12

Scomposizione Funzionale Albero Asset


FMECA Workflow



Sidel

13

Pareto

FMECA

Weibull: Da storico guasti a stima del MTBF (Mean Time Between Failure)

Feasibility study





Sidel

14

Analisi Weibull MTBF


FMECA Workflow



Sidel

15

Pareto

FMECA: Esplosione della struttura asset, selezione parametri criticità, RPN


Feasibility study





Sidel

16

FMECA: Esplosione della struttura

127 136 138 152 155 174 177 187 201 205 207 215

301 318 322 345 368 399 421

498

586

36 27 7 7 40

84 12 23 29 31 14 6 13 5 10 5 14 8 5 18 7

MTBF N°accadimenti guasto


FMECA : Parametri di Criticità



Sidel

17




Sidel

18

FMECA : RPN (Risk Priority Number)


FMECA Workflow



Sidel

19

Pareto: Da RPN (Risk Priority Number) a 20% degli asset critici

FMECA : Esplosione della struttura asset, selezione parametri criticità, RPN


Feasibility study





Sidel

20

FMECA : Pareto Analysis




Sidel

21

Il 20% degli asset critici sono

candidati per il monitoring in h24

tramite analisi vibrazionale

Predictive Diagnostics Diagnostic rich trends, waveform and spectrum data to get to the route cause of the fault

Adaptive Monitoring Adjustment of monitoring strategy based on changing conditions (i.e. load or speed)

Vibration Alarm Instantaneous notification of vibration alerts

24 parameters per point of measurement

FMECA : Pareto Analysis


FMECA Workflow



Sidel

22

Pareto: Da RPN (Risk Priority Number) a 20% degli asset critici

FMECA : Esplosione della struttura asset, selezione parametri criticità, RPN


Feasibility study: Fattibilità Tecnico/Economica dell’installazione



Studio di Fattibilità



Sidel

23


Installazione Accelerometri



Sidel

24


Primo risultato: Detezione di un difetto di Gabbia su un cuscinetto della stella d’ingresso



Sidel

25


Prossimi passi: Implementazione del Troubleshooting



Sidel

26


Caso Studio 3:

Con la apps CONSUMPTION MONITORING un noto

produttore alimentare riduce con efficacia

i costi energetici

27


28

Contesto stabilimento produttivo con 471.050 mq per una produzione

totale di 25.967 ton.

Problemi riscontrati:

1. Inefficienza nel gestire i dati senza uno

strumento dedicato

2. Difficoltà a rielaborare ed analizzare le

troppe informazioni

3. Incapacità di ottimizzazione dei costi

Obiettivi => verificare risparmio sui costi delle risorse

=> monitorare consumi nelle diverse fasi produttive


produttore alimentare riduce con efficacia i costi energetici


29

Monitoraggio

Consumi

Walkthrough

Contatori

CONSUMPTION MONITORING Workflow




30

Monitoraggio

Consumi

Walkthrough: visita allo stabilimento e identificazione aree energivore

Contatori





31

Monitoraggio

Consumi


Contatori: Posizionamento contatori per monitoraggio energy drivers

caratteristici





32

Monitoraggio Consumi: monitoring e reporting consumi, caratterizzare tutti i

componenti per definire assetto ottimale


Contatori: Posizionamento contatori per monitoraggio energy drivers

caratteristici





33

Screenshot monitoraggio consumi




34

Screenshots monitoraggio consumi




CONCLUSIONI

Con la apps Consumption Monitoring il noto produttore di

alimentare:

o Conosce il costo energetico per unità prodotta e per

gestione delle utilities

o Prevede e controlla i consumi energetici

o Riduce il fabbisogno energetico, i costi manutentivi e gli

sprechi

35




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