In un periodo in cui tutte le realtà industriali sono sottoposte a una crescente pressione per ottenere risultati sempre migliori utilizzando meno risorse e ottimizzando i consumi, le tecnologie che stanno alla base dell’Industria 4.0 possono essere di grande aiuto per raggiungere i risultati desiderati. Tutto questo vale anche per il settore del tessuto non tessuto.
Il termine Industria 4.0 nasce una decina di anni fa per indicare l'ultimo grande cambiamento nello sviluppo industriale: l’automazione diventa sempre più digitale e le fabbriche sempre più smart, grazie a soluzioni che sfruttano l’intelligenza artificiale (IA) e l’apprendimento automatico (machine learning). L’obiettivo è sviluppare nuovi e più efficienti modelli di business, incrementare la produttività e la qualità dei prodotti stessi, ridurre i costi e i tempi di fermo macchina ed efficientare l’utilizzo delle risorse.
Perché avvalersi del monitoraggio in tempo reale
La tecnologia attuale consente di digitalizzare agevolmente tutti i macchinari di una linea di produzione attraverso l'equipaggiamento di sensori e dispositivi IoT in grado di raccogliere, trasmettere e condividere sul cloud i dati sul loro funzionamento.
Tali dati, una volta storicizzati ed analizzati, diventano fruibili in tempo reale attraverso dashboard interattive che permettono un controllo del processo industriale senza precedenti, con la possibilità di apportare interventi correttivi per la sua efficientazione.
Il monitoraggio in tempo reale di una linea di produzione consente di intervenire tempestivamente in caso di anomalie che possono ridurre la resa della linea fino a provocare fermo macchina imprevisti, con conseguenti perdite di tempo e degrado dei KPI di produzione.
Attraverso il monitoraggio dell'impianto è inoltre possibile massimizzare la resa dei consumi energetici, allocando intelligentemente la produzione secondo il profilo energetico ottimale e parcellizzando tali consumi sul singolo prodotto.
Nel caso della produzione di tessuto non tessuto, l'utilizzo delle tecnologie Industry 4.0 acquisisce primaria importanza a causa dell'estrema delicatezza del prodotto finito e dei parametri di processo che ne regolano la qualità. il monitoraggio costante di questi parametri consente lo studio di fenomeni di correlazione impercettibili a occhio umano e ricavabili solo tramite uno studio accurato del prodotto in laboratorio.
La possibilità di avere un controllo completo del processo consente invece di analizzare in maniera statistica tutte le variabili in gioco riducendo le non conformità in produzione e migliorando il time-to-market nel lancio di nuovi prodotti.
L'introduzione in azienda di un ecosistema Industria 4.0, unito ai vantaggi di una piattaforma basata sul cloud, ci consente di integrare agevolmente i dati industriali ai dati provenienti dall'infrastruttura aziendale. Questo garantisce una visione globale dei processi aziendali e un miglioramento sia di quelli produttivi, grazie ai dati raccolti sulla stessa linea di produzione, sia di quelli relativi all'organizzazione nel suo complesso.
La scalabilità della piattaforma consente di usufruire degli innumerevoli benefici garantiti dall'utilizzo di tali tecnologie indipendentemente dalle dimensioni dell'azienda, che sia una PMI o una multinazionale dislocata su vari continenti, consentendo una visione completa del processo produttivo senza limiti geografici.
7 vantaggi del monitoraggio in tempo reale
Ottimizzazione della produzione
Qualora il comportamento dei macchinari dovesse discostarsi da quello atteso (per prestazioni, consumi o altro) e quindi la produzione non stesse procedendo in maniera ottimale, l’operatore osserverebbe la variazione dei KPI di riferimento.
Tali KPI possono riassumersi principalmente in 3 categorie: disponibilità dell'impianto, velocità di produzione e qualità del prodotto finito. Un controllo di questi tre fattori ha un impatto sull'Overall Equipment Effectiveness (OEE), un indicatore che misura l'efficienza totale di un impianto e rappresenta uno standard anche nella produzione del tessuto non tessuto.
In questi casi il monitoraggio dell'OEE assume particolare importanza in quanto la resa del singolo macchinario può impattare notevolmente sull'intero impianto: per questo la gestione dei KPI e l'implementazione di azioni correttive diventa un fattore critico.
Un’ulteriore soluzione Industry 4.0 offerta da A.Celli specificamente per l’ottimizzazione del funzionamento delle ribobinatrici è il cosiddetto Smart Ramp-up, grazie al quale è possibile aumentare le velocità di produzione e ribobinatura senza rischiare l’insorgenza di fenomeni di instabilità vibrazionale. Tenendo sotto controllo il livello delle vibrazioni tramite i dati ricavati dai sensori IoT, la produzione può così aumentare dal 3% al 5% senza danneggiare la macchina.
Manutenzione programmata e predittiva
I componenti delle macchine sono, ovviamente, soggetti a usura. Considerando il danno economico derivante da un lungo periodo di fermo macchina a causa della rottura improvvisa di un macchinario, è indispensabile agire per far sì che la possibilità che ciò accada sia remota.
La manutenzione programmata in relazione al ciclo di vita nominale di ciascun componente è importante, ma solo con le tecnologie IoT è possibile ottenere dati più approfonditi per implementare attività di manutenzione predittiva e prevenire anche il guasto accidentale.
Analizzando con applicazioni di machine learning i dati ottenuti dai sensori presenti sul macchinario, è possibile ottenere un’indicazione precisa della vita utile residua dei componenti, specialmente quelli considerati critici.
Sarà così possibile ottimizzare le attività di manutenzione e sostituzione dei componenti nel successivo fermo macchina prestabilito, garantendo il funzionamento ottimale della linea e minimizzando il rischio di rotture improvvise.
Monitoraggio da remoto
Un impianto produttivo aderente ai principi dell’Industria 4.0 e perfettamente integrato nell'ecosistema aziendale consente di effettuare il monitoraggio da remoto dei macchinari senza particolari vincoli temporali e spaziali. Grazie a servizi di cloud computing, i dati presenti sulle macchine possono essere raccolti e analizzati ovunque, indipendentemente dalla posizione geografica dell’impianto.
Una sola dashboard può offrire informazioni in tempo reale, 24 ore su 24, sulle condizioni di molteplici impianti in varie parti del mondo, consentendo di comparare differenti scenari e condizioni e adottare in tempo reale le best practices a livello aziendale.
Allocazione in tempo reale dei costi
La possibilità di disporre facilmente di dati provenienti dalle macchine di una linea consente di effettuare analisi fino a poco tempo fa inimmaginabili.
Attraverso la condivisione di dati di produzione in tempo reale con i sistemi informativi aziendali sarà possibile parcellizzare i costi di produzione e di gestione sul singolo metro di bobina prodotto, consentendo un controllo di gestione accurato e preciso.
L'uso di complessi algoritmi di intelligenza artificiale consente inoltre di efficientare il flusso produttivo, valutando in maniera puntuale il best case scenario e regolando i volumi produttivi sulle differenti linee in funzione dell'ottimo desiderato.
Riduzione dell’impatto ambientale
L’ottimizzazione ottenuta attraverso l’analisi dei dati prelevati dai sensori permette di utilizzare al meglio le macchine limitando gli sprechi di energia lungo tutta la linea di produzione. È possibile inoltre usufruire della regolazione automatica di determinati parametri in modo da contenere i consumi sempre entro limiti prestabiliti.
Non solo: tramite specifiche applicazioni è possibile gestire la cosiddetta Smart Carbon Footprint, ovvero un’indicazione delle emissioni prodotte durante la lavorazione delle materie prime e la produzione di carta, due fasi del Life Cycle Assessment (LCA) critiche per il calcolo della CO2 equivalente secondo i parametri di GWP espressi nel protocollo GHG.
Il monitoraggio continuo dei parametri energetici e le rilevazioni di emissioni consentono di avere precise indicazioni sul processo in modo da poter intervenire opportunamente per ridurre l’impatto ambientale.
Controllo qualità
La possibilità di gestire i dati provenienti dall'impianto, unita all'utilizzo di algoritmi proprietari, consente di calcolare e tracciare in tempo reale parametri critici per il tessuto non tessuto, quali ad esempio la densità e allungamento del materiale.
Il monitoraggio in tempo reale di tali parametri, unito alla possibilità di verificare i trend storici, consente di intraprendere azioni immediate che, andando a modificare i settaggi di processo, permettono di preservare la qualità del materiale senza sprecare ore di produzione.
Analisi dei parametri di processo in fase di sviluppo del nuovo prodotto
I dati ottenuti dai sensori e dai dispositivi IoT che sono presenti su ogni macchinario coinvolto nella produzione possono essere opportunamente interpolati, permettendo di realizzare un "digital twin", ossia un gemello digitale, del prodotto.
Questo gemello digitale, opportunamente collegato ai dati del software gestionale, consente di classificare in modo preciso tutta la produzione e le sue caratteristiche intrinseche. La gestione di questa enorme mole di dati attraverso algoritmi di intelligenza artificiale consente di rilevare dei profili ideali e valutare gli scostamenti in fase di tuning della ricetta di lavoro, andando a definire in maniera predittiva se il prodotto ha un'alta probabilità di essere conforme alle richieste del cliente o meno.
Conclusioni
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