Imprese Intelligenti: dati puntuali e corretti

Monitorare le attività all’interno della fabbrica in modo più intelligente è uno dei principali obiettivi che Derga è stata chiamata a risolvere da uno dei major player italiani nella produzione di prodotti da forno, con oltre 120 anni di storia e tradizione alle spalle.

In tale ottica, la richiesta ha ricompreso il miglioramento qualitativo delle produzioni ed un significativo miglioramento delle performance produttive grazie ad un radicale cambiamento dei propri processi logistico produttivi e dell’impiantistica produttiva.

La strategia di sviluppo ha dovuto quindi considerare la necessità di affrontare una serie di problematiche tecnologiche, condivise oggi da molte aziende: dall’elevata variabilità ed eterogeneità delle tecnologie in campo alla presenza di macchinari/linee preesistenti, dalla necessità di ottenere una rilevazione dei dati mirata ad una analisi critica delle soluzioni tecnologiche all’avanguardia.

Per indirizzare tali tematiche e portare l’intelligenza in azienda, ci si deve avvalere di piattaforme in grado di integrarsi con le diverse tipologie di sistemi operativi a livello di shop floor da un lato e con i sistemi di pianificazione a livello di impresa dall’altra. Chiaramente queste devono poi essere in grado di aggregare i dati secondo logiche definite dagli utenti al fine di calcolare KPI significativi e funzionali ad ottenere un processo di gestione delle performance realmente efficiente.

Per soddisfare l’esigenza del cliente, è stato proposto lo sviluppo di un applicativo MES (su modello Derga) basato su piattaforma MII ed integrato con la suite SAP Leonardo.

Nell’ottica di efficientare ed automatizzare i processi di fabbrica il sistema MES ha rapidamente offerto le seguenti funzionalità:

  • Selezione Dashboard Operatore dipendenti dal ruolo
  • Selezione del turno (selezione automatica in base all’ora corrente e alle configurazioni del turno gestita nell’ERP)
  • Selezione della macchina o la linea di produzione (selezione automatica in base all’assegnazione di un gruppo utenti ad una linea di produzione direttamente nella gerarchia dello stabilimento)
  • Visualizzazione degli ordini di produzione o di processo per la linea o per il turno
  • Selezione e avvio degli Ordini di produzione
  • Dichiarazione/modifica/eliminazione di importanti elementi (se non acquisiti automaticamente dalle macchine) quali:
    • Fermi macchina e tempo di attività (fermi macchina con relative cause)
    • Tempi (macchina, configurazione, manodopera, energia)
    • Cali di velocità
    • Rendimento della macchina, gli scarti, i rottami, la qualità e i difetti
    • Consumi e versamenti da produzione

Per produrre la comunicazione tra tecnologie gestionali e le macchine presenti nelle linee produttive e di raccoglierne i dati rendendoli disponibili in un formato omogeneo – e non dipendente dai singoli apparati a bordo macchina – ci si è avvalsi di tecnologia IoT.  In particolare, in questo progetto la componente IoT si trova a fare da tramite per la comunicazione tra il supervisore di linea MES (MII) e le macchine, ad applicare alcune logiche di coordinamento e sincronizzazione a basso livello, a mettere a disposizione dell’utente la supervisione dello stato dell’impianto tramite i dati raccolti real-time, l’invio e la storicizzazione degli stessi dati su cloud. Tale tecnologia è oggi disponibile nella piattaforma SAP Leonardo, in particolare SAP IoT Services prodotto della parte Foundation e cuore delle applicazioni IoT, che si occupa della storicizzazione dei dati provenienti da tutti gli apparati connessi e li mette a disposizione dei prodotti SAP o di un qualsiasi sistema terzo.

Infine, la stessa tecnologia ha anche il compito di collezionare dati ambientali quali la temperatura esterna ed  interna alla fabbrica, il grado di umidità dell’ambiente, il grado di luminosità dei singoli ambienti di lavoro, i consumi energetici degli impianti o il livello di pressione residua presenti negli accumulatori di aria compressa.

Gli obiettivi derivanti da tale raccolta dati sono molteplici: le informazioni raccolte possono fornire utili indicazioni per un corretto settaggio degli impianti tali da garantire una uniforme qualità del prodotto, oppure possono essere usate per ottimizzare i consumi energetici o ancora possono essere utilizzate per sfruttare fattori ambientali che incidono sul processo, sul benessere delle persone, sul consumo di risorse e più in generale sulla qualità del prodotto.

Fausto Casartelli
Derga Consulting