La progettazione delle macchine automatiche è diventata sempre più complessa, le macchine richiedono funzionalità sempre più avanzate, devono esser più facili da usare da parte degli operatori finali (sempre meno specializzati), e con tempi di sviluppo sempre più brevi per soddisfare il time to market di una nuova tipologia di macchina. Per soddisfare queste nuove esigenze è necessario rivedere le metodologie di progettazione, offrendo strumenti per una interazione tra progettisti meccanici ed elettrici, strumenti per abbattere i costi dello sviluppo software, fornire alla macchina nuove funzionalità di diagnostica avanzate per predire i guasti con anticipo, rendere l’interazione tra la macchina e l’utente più user friendly. L’obiettivo del progetto PATTERN è fornire un vantaggio competitivo alle aziende costruttrici di macchine automatiche, utilizzando nuove metodologie di progettazione basate su nuove tecnologie in ottica di digitalizzare la fabbrica.
Applicazioni per manutenzione predittiva
Il progetto PATTERN ha fornito nuove soluzioni per la progettazione delle macchine automatiche: • Tecniche di digital twin: si è definita una architettura per la simulazione hardware in the loop per testare la simulazione della macchina con il reale PLC di controllo nelle stesse condizioni dell’applicazione finale. Un punto importante è stato la definizione della comunicazione tra il PLC di controllo e la piattaforma di simulazione; • Nuove metodologie per lo sviluppo di interfacce HMI analizzando il comportamento dell’utente. Sono stati definiti modelli di interazione uomo-macchina per l’ambito delle macchine automatiche e protocolli di analisi della user experience, considerando i principali percorsi di interazione che avvengono su tale tipologia di macchine; • Sviluppo di librerie software per applicazioni industriali: all’interno del progetto si è dimostrato, partendo da un case study di riferimento testato fino al cliente finale, come sia possibile sviluppare componenti di libreria per la gestione delle motorizzazioni; • Algoritmi per la diagnostica predittiva basati su tecniche di modellazione del comportamento della macchina, per poter effettuare una elaborazione diagnostica a bordo macchina, non dovendo spedire in remoto grosse quantità di dati e potendo gestire sulla macchina reazioni in caso di malfunzionamenti. Tali algoritmi sono stati testati all’interno di una macchina reale messa a disposizione da uno dei partner di progetto.
Le tecniche di Digital twin ancora oggi non vengono utilizzate pienamente nel mondo delle macchine automatiche, sebbene permettano di ridurre i costi di progettazione potendo effettuare test in anticipo. Gli algoritmi di diagnostica predittiva sviluppati si basano su tecniche di modellazione del comportamento del sistema e non su semplici analisi dei segnali.
Le metodologie di progettazione sviluppate all'interno del progetto riguardano il mondo delle macchine automatiche, molte delle tecniche utilizzate come il digital twin e gli algoritmi di diagnostica predittiva possono però essere applicati nei diversi settori dell'automazione ed anche dell'automotive.
Sviluppo di librerie software per il mondo macchine automatiche
Le tecniche di digital twin e le librerie software sono state utilizzate per simulare una macchina confezionatrice, mentre gli algoritmi di diagnostica su una macchina farmaceutica.
Per la parte di librerie software si è lavorato allo sviluppo di componenti di libreria per gestire sistemi di motion ed un algoritmo per la messa in passo di prodotti asincroni mediante una serie di nastri rifasatori. L'algoritmo è stato sviluppato su piattaforma di controllo Siemens, testata all'interno dell'azienda e messo in esecuzione dal cliente finale. L'algoritmo è stato sviluppato in simulazione sviluppando un architettura hardware in the loop, in cui il sistema di simulazione veniva eseguito su piattaforma Twincat mentre il controllo veniva eseguito su piattaforma Siemens. Per la parte di diagnostica predittiva gli algoritmi sono stati testai su una macchina farmaceutica, in cui volutamente non è stato azionato il circuito di lubrificazione, ed è stato possibile rilevare un trend di deterioramento con largo anticipo prima del bloccaggio della macchina. All'interno dell'attività di ergonomia e virtual training sono stati definiti modelli di interazione uomo-macchina per l’ambito delle macchine automatiche e protocolli di analisi della user experience. I protocolli definiti si focalizzano sull’analisi dell’ergonomia fisica e cognitiva durante l’interazione con la macchina, secondo metriche relative a postura, accessibilità, occlusione, carico mentale e supporto all’interazione, e sull’analisi di usabilità, basata su metriche di efficacia, efficienza e soddisfazione.
INTERMECH-Mo.Re. IMA S.p.A SACMI S.C. SITMA S.p.A.
Gli algoritmi di diagnostica predittiva sono stati provati su una macchina in condizioni operative reali, nei prossimi mesi è prevista l'installazione del sistema diagnostico presso cliente. Le librerie software sono attualmente funzionanti su macchine presso clienti, ed il sistema di simulazione è stato utilizzato per lo sviluppo delle librerie.
Esempio di digital twin di un case study sviluppato