SOMMARIO

CAP.1 VENDOR DI MACCHINE: COME DIVERSIFICARE LA PROPRIA OFFERTA pag.3

CAP.2 MISURARE L'EFFICIENZA DI UN SISTEMA PRODUTTIVO....................... pag.6

CAP.3 POLITICHE INNOVATIVE DI GESTIONE E MANUTENZIONE................... pag.8

CAP.4 SERVIZI ASSOCIATI E TOOL DI DIAGNOSTICA....................................... pag.11

CAP.5 NUOVE FIGURE PROFESSIONALI RICHIESTE.........................................

pag.14

CREDITS……………………………………………………………………………………………...……... pag.16

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1. Vendor di macchine: come diversificare la propria offerta

Sulla base di quello che è lo scenario attualmente offerto dal mercato nazionale e internazione, i

produttori di macchinari industriali, per risultare sempre più competitivi saranno ben presto

chiamati ad affrontare una nuova sfida: diversificare sempre più la propria offerta commerciale e

proporre contemporaneamente dei sistemi che siano in grado di garantire sia alti standard di

affidabilità che elevati gradi di flessibilità, associati ad una forte automazione.

Analizzando il trend degli ultimi anni si può facilmente constatare come il mercato globale sia stato

caratterizzato da una serrata concorrenza, anche da parte delle economie emergenti.

In un contesto simile, la differenziazione del prodotto ottenuta grazie ad una continua opera di

ricerca, innovazione e sviluppo deve necessariamente garantire un vantaggio sia rispetto ai vari

competitor europei che extra-europei.

Figura 1 - Dotare il proprio sistema produttivo di sistemi intelligenti interconnessi (Fonte: Mobinius.com)

Gli utilizzatori di macchinari hanno quindi la possibilità di accedere ad un mercato in cui i vendor di

riferimento non sono più locali ma "internazionali" e di conseguenza le politiche concorrenziali

sono caratterizzate da una notevole riduzione dei margini di profitto ottenibili sulle vendite.

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Davanti ad una situazione del genere risulta molto evidente come sia necessario focalizzare gli

investimenti (in termini di ricerca e sviluppo) non solo sulle macchine e sul miglioramento delle

prestazioni, ma anche sull'ingegnerizzazione delle attività e dei processi tipici del post vendita, che

sono poi in grado di garantire dei profitti extra.

Durante la fase di acquisizione di un macchinario, sempre più gli utenti sono orientati a dirigere la

propria scelta non più basandosi solo ed esclusivamente sul prezzo di vendita, ma considerando

anche altri aspetti come ad esempio i servizi associati, che possono impattare sull'utilizzo e sul

ciclo di vita del macchinario stesso.

1.1 Total Cost of Ownership (TCO) Al fine di orientare al meglio la propria scelta, tra i fornitori si sta diffondendo sempre più la

pratica di valutare il cosiddetto Total Cost of Ownership (TCO), che rappresenta un valido driver

per la selezione mirata dei vendor di macchine industriali.

L'approccio TCO è basato sulla considerazione che il costo totale di utilizzo di un'apparecchiatura

IT non dipende solo dai costi di acquisto, ma anche da tutti quei costi che intervengono durante

l'intera vita di esercizio dello strumento.

Per la valutazione del TCO non sono presi in considerazione esclusivamente i costi di acquisizione

di un'attrezzatura o di un macchinario, ma vengono inseriti anche altri parametri, come:

i costi operativi: in termini di energia, manodopera, materiali, etc.

i costi di manutenzione: se sono strettamente legati sia agli interventi di manutenzione

preventiva ciclica che ai tassi di guasto)

costi di dismissione/disinstallazione

Utilizzando il TCO è possibile avere una visione a 360° di tutti quelli che sono i costi da dover

sostenere durante il ciclo di vita di un macchinario: in questo modo il solo prezzo d'acquisto

assume una valenza molto meno rilevante, in relazione ai vari costi che si possono venire a

generare.

Sulla base di queste considerazioni, i produttori di macchinari più lungimiranti hanno deciso di

investire su due aspetti di fondamentale importanza:

il primo consiste nel dotare le macchine di sistemi intelligenti: queste sono in grado di

effettuare un monitoraggio in real-time (RT) del funzionamento (con controllo anche da

remoto) con lo scopo di prevenire guasti.

Il secondo punto, invece, si focalizza nell'associare alla vendita del macchinario alcuni

servizi di assistenza e manutenzione durante la vita utile, garantendo in questo modo

specifici valori prestazionali e sviluppando una contrattualistica legata al raggiungimento di

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determinati obiettivi. Tutti aspetti molto importanti che si traducono poi anche in una

maggiore fidelizzazione del cliente.

Dotare i macchinari di un'intelligenza integrata all'interno del software di controllo, vuol dire

equipaggiarle di un'adeguata sensoristica e della relativa capacità di calcolo in grado di rielaborare

tutti i segnali provenienti dalla macchina e dai suoi componenti più critici.

In questo modo l'operatore sarà messo nella condizione ottimale di poter correggere le eventuali

deviazioni dalle condizioni standard di funzionamento e/o intervenire preventivamente per evitare

dei guasti.

Queste applicazioni rientrano di fatto nel contesto relativo allo sviluppo dei paradigmi

dell'Internet of Things (IoT) tipici dei sistemi manifatturieri, in cui sono proprio le macchine ad

avere un'intelligenza diagnostica integrata e a comunicare direttamente il loro "stato di salute"

agli operatori di macchina.

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2. Misurare l'efficienza di un sistema produttivo

Il monitoraggio in real-time (RT), associato all'intelligenza integrata presente all'interno del

software della macchina, consente di prevenire le perdite insite ai sistemi produttivi che ne

riducono drasticamente l'efficienza, come: i fermi inattesi, i guasti e la produzione di scarti o di

pezzi difettosi che necessitano di lavorazioni.

Il livello di efficienza dei sistemi produttivi viene spesso misurato attraverso l'Overall Equipment

Effectiveness (OEE), che rappresenta uno dei principali indicatori usati per monitorare sia le

prestazioni dei singoli macchinari che degli impianti.

L'OEE è un indice espresso in punti percentuali e rappresenta il rapporto tra il livello di produzione

vendibile effettivamente realizzato e la produzione idealmente realizzabile.

Viene utilizzato come strumento di misurazione nel TPM (Total Productive Maintenance) e nei

programmi di Lean Manufacturing, dove riesce a fornire un'importante chiave di lettura

dell'efficacia delle misure adottate fornendo al tempo stesso un supporto per la misurazione

dell'efficienza.

Figura 2 - L'indicatore l'Overall Equipment Effectiveness (Fonte: Altizon.com)

L'OEE a sua volta si compone di altri tre sotto-indicatori:

1. Disponibilità totale del sistema: è la frazione del tempo allocato in cui l'impianto è

effettivamente disponibile per effettuare una produzione, al netto delle varie fermate

spesso dovute a guasti macchina, interventi manutentivi, scarti in seguito al

malfunzionamento, attrezzaggi macchina e scarti in seguito a riattrezzaggi. Viene anche

indicata con il termine Available Time o Scheduled Time.

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2. Qualità totale del sistema: rappresenta la velocità con cui l'impianto sta lavorando come

frazione rispetto a quella di progetto. Questo indicatore è influenzato dalla numerosità dei

difetti qualitativi e degli scarti di produzione rispetto al numero totale dei prodotti

realizzati.

3. Performance di sistema: tale indicatore viene influenzato dalle perdite dovute

all'insaturazione degli impianti e ad una riduzione della cadenza produttiva.

Per aumentare l'efficienza totale degli impianti e quindi di conseguenza incrementare i risultati in

termini di Overall Equipment Effectiveness (OEE) occorre intervenire sui tre gli indicatori con

l'intento di ridurre al minimo tutte quelle perdite che ne riducono il valore.

Attraverso l'ausilio di sistemi integrati per il monitoraggio e la previsione dei guasti sarà possibile

ottenere un aumento della:

disponibilità: grazie alla riduzione dei fermi macchina inattesi e all'ottimizzazione degli

interventi manutentivi

qualità: dovuto alla riduzione degli scarti realizzati

performance: grazie al mantenimento delle condizioni ottimali di funzionamento dei

componenti analizzati

Lo sviluppo di questi sistemi sottolinea l'importante passaggio evolutivo fatto nella gestione della

manutenzione, col passaggio dalle politiche manutentive di tipo correttivo alla Manutenzione su

Condizione e Manutenzione Predittiva.

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3. Politiche innovative di gestione e manutenzione

Lo sviluppo di politiche di gestione e manutenzione sempre più avanzate sono in grado di

assicurare alle macchine numerosi benefici, quali:

una maggiore vita utile

il mantenimento della qualità dei prodotti realizzati

la prevenzione dei guasti e dei malfunzionamenti

la massimizzazione dell'efficienza produttiva.

Riuscire ad individuare precocemente le anomalie incipienti consente di ottenere una migliore

gestione dell'esercizio e delle manutenzioni, evitando al tempo stesso importanti ripercussioni di

tipo economico ed ambientale.

La tendenza è dunque quella di sfruttare il più possibile il fatto di poter valutare i segnali

provenienti dalle macchine e di rilevare automaticamente lo "stato di salute" di uno o più

componenti prevedendone così l'evoluzione futura.

Così facendo gli interventi di manutenzione sono limitati ai soli momenti in cui vengono raggiunte

delle specifiche condizioni di degrado o in cui la previsione delle condizioni di salute consente di

pianificare un intervento tale da minimizzare il tempo di fermo e quindi aumentare la flessibilità

del sistema stesso.

In un contesto simile si inserisce di diritto la Manutenzione Predittiva, un tipo di manutenzione

preventiva che viene effettuata a seguito dell'individuazione di uno o più parametri che vengono

misurati ed estrapolati utilizzando appropriati modelli matematici allo scopo di individuare il

tempo residuo prima del guasto.

La Manutenzione Predittiva richiede un massivo utilizzo di tecnologie ICT e consente di:

ottenere i dati provenienti dai sensori intelligenti integrati nelle macchine

creare appropriate catene di misura

gestire la rete di comunicazione tra le apparecchiature e il sistema di controllo.

Quello dello sviluppo delle tecnologie ICT è sicuramente un aspetto di fondamentale importanza

dato che si richiede di: implementare nuove e sempre più efficienti tecniche manutentive, creare

nuovi servizi in grado di utilizzare tecniche diagnostiche e di prognosi avanzate, così da poter

offrire anche una sorveglianza e diagnosi a distanza, nonché una migliore operatività per gli

operatori della manutenzione.

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L'innovazione successiva, che è alla base del modello della cosiddetta Fabbrica Intelligente o

Industria 4.0, prevede il passaggio a una diagnosi proattiva, la quale garantisce un continuo

adattamento delle condizione operative dei sistemi produttivi, ottimizzando sia l'efficienza del

sistema analizzato che la qualità del prodotto.

Figura 3 - Il processo di digitalizzazione promosso dal modello dell'Industria 4.0

Lo sviluppo di un sistema diagnostico avanzato può essere schematizzato considerando i seguenti

fattori:

1. i sensori: questi possono beneficiare dei recenti sviluppi nei dispositivi MEMS permettono

la misurazione di numerosi segnali elettromeccanici a costi sempre più ridotti;

2. il processamento dei segnali che si è evoluto verso tecniche di analisi a tempo variabile;

3. la modellizzazione di algoritmi decisionali: ovvero nuovi metodi computazionali e di

intelligenza artificiale (attualmente in fase di sviluppo) per l'applicazione dei processi

decisionali (ad esempio: pattern recognition, reti neurali, tecniche avanzate di data mining,

etc.).

3.1 I sensori MEMS Per quanto riguarda il discorso legato alla sensoristica, i recenti progressi tecnologici hanno

permesso di ridurre notevolmente sia le dimensioni che il costo dei sensori (che solo fino a

qualche anno fa risultavano fuori budget per il mondo dell'industria).

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Ne sono un esempio lampante i sensori MEMS (Micro Electro-Mechanical Systems), che sono

stati riconosciuti come una delle tecnologie più promettenti del XXI secolo, capaci di rivoluzionare

sia il mondo industriale che quello dei prodotti di largo consumo.

Questi microsistemi elettromeccanici non sono altro che un insieme di dispositivi di varia natura

(meccanici, elettrici ed elettronici) integrati in forma altamente miniaturizzata su uno stesso

substrato di materiale semiconduttore (ad esempio silicio) che coniugano le proprietà elettriche

degli integrati a semiconduttore con proprietà opto-meccaniche.

I sensori MEMS, grazie alle loro dimensioni e ai costi molto contenuti, possono essere utilizzati

all'interno dei sistemi industriali al fine di aumentare la conoscenza del processo. Un classico

esempio di sensore di questo tipo è l'accelerometro, il quale consente di rilevare e/o misurare

l'accelerazione, effettuando il calcolo della forza rilevata rispetto alla massa dell'oggetto

monitorato.

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4 - Servizi associati e tool di diagnostica

Oltre a tutti i vantaggi di cui possono beneficiare gli utilizzatori di macchinari all'interno dei sistemi

produttivi, vi è la possibilità, da parte dei costruttori di macchine, di offrire dei servizi associati in

grado sia di generare una maggior competitività sul mercato che di fornire un servizio efficiente al

cliente.

Infatti, uno degli aspetti più critici da parte dei costruttori di macchine consiste proprio nel dover

definire i reali bisogni dei propri clienti e offrire di conseguenza un service ad-hoc capace di

incrementare i ricavi associati al macchinario venduto.

Per creare e poi sviluppare un piano di service in grado di rappresentare sia un vantaggio

competitivo per l'azienda che un valido elemento di business viene richiesto un adeguato

contenuto informativo capace di caratterizzare il funzionamento dei macchinari e l'impiego storico

delle spare parts.

La conoscenza dei segnali e dei componenti critici costituiscono elementi di primaria importanza ai

fini della corretta definizione dei piani di manutenzione e della relativa contrattualistica da

proporre agli utenti.

Allo stesso modo, la possibilità d'intervenire da remoto viene garantita da un robusto ed efficiente

scambio di dati e informazioni tra la macchina e l'operatore, il quale deve poi ripristinare le

condizioni ottimali di funzionamento.

Tutte le attività di manutenzione e di gestione degli impianti non devono quindi essere più

considerate in termini d'intervento all'occorrenza di un guasto o in base alla stima di vita del

dispositivo. Al contrario, devono essere invece viste come un'azione fatta in funzione delle reali

condizioni operative del dispositivo stesso.

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Nello specifico, tutti i vantaggi ottenibili sono a beneficio sia dei vendor di macchinari che dagli

stessi utilizzatori.

4.1 Vantaggi per i vendor di macchinari

Per le aziende produttrici dei macchinari, la disponibilità di un tool di diagnostica in grado di

rilevare in maniera preventiva l'insorgere di guasti e l'ingegnerizzazione dei servizi ad esso

associati, consente di:

accrescere la competitività sul mercato grazie allo sviluppo di sistemi capaci di integrare le

classiche funzionalità produttive dei macchinari venduti;

associare un servizio di assistenza post vendita allo scopo di mantenere ottimali le

condizioni di buon funzionamento dei macchinari. Attraverso la raccolta e l'elaborazione

dei dati provenienti dalle singole macchine è possibile mettere appunto dei piani di

manutenzione preventiva con periodicità idonee e ottimizzare così l'utilizzo delle macchine

stesse;

creare un business associato alla vendita del macchinario che si sviluppa durante tutto il

ciclo di vita di quest'ultimo. Inoltre, grazie all'ingegnerizzazione dei servizi associati, si

possono definire dei piani d'intervento preventivo e allo stesso tempo organizzare tutte le

risorse necessarie sia in termini di personale che di parti di ricambio;

diminuire il numero di trasferte dei propri manutentori e assistenti, migliorando così la

loro capacità di bilanciare in maniera equilibrata il lavoro (inteso come carriera e ambizione

professionale) e la vita privata (famiglia, svago, divertimento).

prevenire l'insorgere di guasti riducendo sensibilmente l'intervento di assistenza tecnica

della ditta produttrice (e quindi anche i "pronto intervento")

pianificare meglio gli interventi quando questi si rendono necessari

4.2 Vantaggi per gli utilizzatori Per quanto riguarda invece gli utenti, ovvero tutti coloro che acquisiscono i macchinari e li

utilizzano all'interno dei propri sistemi produttivi, i benefici ottenibili sono:

utilizzo di macchinari dotati di un'intelligenza integrata in grado di controllare il sistema

produttivo stesso e di ridurre sensibilmente tutte le varie inefficienze che si possono venire

a creare durante l'uso della macchina (guasti, riduzione della velocità, produzione di pezzi

difettosi);

diminuzione del parco ricambi associato da tenere come scorta, per garantire dei rapidi

interventi di ripristino, in conseguenza della riduzione del numero dei guasti. Il fatto di

disporre di macchinari in grado di comunicare il proprio "stato di salute" consente di

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migliorare la pianificazione degli interventi di sostituzione dei componenti usurati con

conseguente riduzione delle spare parts;

possibilità di distribuire maggiormente i costi fissi di produzione: questo grazie

all'incremento della disponibilità impiantistica e alla riduzione di scarti o pezzi difettosi

prodotti;

miglioramento dei tempi di risposta nel soddisfare tutte le richieste di produzione: questo

avviene in merito all'aumento delle performance delle macchine unito ad una migliore

condizione lavorativa degli operatori, che in questo modo affrontano meno situazioni

stressanti (come ad esempio i fermo inattesi per guasto, l'incremento del numero degli

straordinari per sopperire alle inefficienze dei sistemi produttivi);

aumento della sicurezza degli impianti e dei sistemi, grazie ai vari strumenti di diagnostica

che sono capaci di prevedere il futuro stato di salute dei macchinari;

un contributo importante alla sostenibilità dei processi e dei prodotti.

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5. Nuove figure professionali richieste

Per integrare le macchine con sistemi intelligenti si rende spesso necessario sviluppare degli

algoritmi ad-hoc che siano in grado sia di analizzare i vari segnali proveniente dalle macchine che

di rilevare in maniera affidabile lo stato di salute dei singoli componenti dell'intero sistema

produttivo.

Parliamo quindi di vere e proprie applicazioni che devono esser sviluppate con tutte le peculiarità

tipiche del contesto in cui dovranno poi essere utilizzate.

Questo aspetto penalizza il concetto di riusabilità, molto caro agli amanti dell'ingegneria del

software e limita talvolta le possibili economie di scala che si possono creare di fronte alla

standardizzazione di una soluzione, che invece è necessario adattare per ogni singola applicazione.

Inoltre, viene richiesta una formazione specifica sulle tecnologie abilitanti con relative soluzioni

adattate ai contesti aziendali d'interesse.

Figura 4 - Richiesta di nuove figure professionali specializzate

Il fattore umano riveste comunque un ruolo fondamentale nell'opera di selezione e integrazione

della tecnologia, stabiliti attraverso dei criteri di: accessibilità, robustezza e funzionalità.

Se le macchine e i processi diventano sempre più "intelligenti" anche gli utenti dovranno per forza

di cose modificare il loro modus operandi.

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Quindi da tecnici dovranno trasformarsi in progettisti e da esecutori diventare co-decisori,

lasciandosi così alle spalle le attività laboriose, rischiose e ripetitive, a favore di una maggiore

responsabilità decisionale.

Dinanzi a questo scenario, la formazione di alte professionalità costituisce un requisito

assolutamente essenziale per poter competere in un contesto ormai sempre più dinamico che

richiede numerose skills e specializzazioni.

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CREDITS:

Fonti utilizzate:

Sistemi & Impresa (N.2 - marzo 2017) - Manutenzione Predittiva (Emanuele Dovere, Enrico

Cagnoni)

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Questo white paper è stato realizzato da Martino Bufano.

Laureato in Ingegneria Informatica (presso l'Università "Alma Mater

Studiorum" di Bologna) e con un Master in Web Communication e Social

Media (conseguito presso l'Università degli Studi di Parma) collabora con

aziende, come consulente esterno, nelle vesti di: SEO Analyst, Web

Developer, Social Media Manager e Web Writer.

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