OMERA Industry 4.0 Evolution System: il processo a portata di mano

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Maurizio Salvatori
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1 Lamiera 2017 OMERA Evolution System: il processo a portata di mano ing. Franco Fabris Technical sales manager

2 L azienda OMERA è un produttore italiano di macchine per la lavorazione della lamiera. Anno di Fondazione: 1951 Sede: provincia di Vicenza Fatturato annuo: 20 milioni euro. Nr. 100 dipendenti Progettazione e produzione di presse idrauliche, presse meccaniche, macchine rifilatrici e bordatrici, cesoie e punzonatrici, linee automatiche di produzione. TIMAC (automazioni e macchine speciali); OMERA MAWE (D, rifilatrici speciali ), FAIB (stampi automotive) Il know how tecnico su prodotto e processo, oltre che un approccio fortemente evolutivo nei campi dell oleodinamica, della meccanica, dell elettronica e della componentistica, consentono ad Omera di sviluppare soluzioni customizzate per ogni specifico bisogno, in una strategia orientata alla totale soddisfazione del cliente.

3 Our way to On Board Force/Stroke Monitoring SCADA HMI CNC control & CD CAM Interface Since 1951 we have been taking care of your needs Hydraulic Motion Control High Level Oscilloscope High level Force monitoring OMERA industry 4.0 Evolution System Production statistics & DB interface

4 Come? Come posso essere competitivo nel mercato globale? Quali sono i punti di forza che caratterizzano intrisecamente la mia azienda? Come posso essere flessibile e reattivo ai bisogni del mercato? Come posso migliorare la mia efficienza operativa?

5 I cambiamenti chiave PRODUTTIVITA : Controllo fine dei parametri critici di processo. Miglioramento della qualità del prodotto. Miglioramento del time to market. FLESSIBILITA : Approccio flessibile alla domanda del mercato. Riduzione dei fermi macchina per cambio di produzione. Ottimizzazione e automazione delle fasi di attrezzaggio e setup. GESTIONE ENERGETICA: Contenimento dei processi energivori. Riduzione della potenza totale installata. Contenimento dei costi globali di investimento. AFFIDABILITA : Miglioramento dell indice Main Time To Failure (MTTF). Miglioramento dell indice Mean time to Repair (MTTR). Miglioramento della vita media degli stampi. Riduzione dei costi legati alla manutenzione e al magazzino parti di ricambio. OMERA Evolution System: Un approccio semplice per accedere in maniera tempestiva e pertinente alle informazioni di processo.

6 Architettura interconnessa PLC based data on board SQL Server Data Storage SCADA connection to PC SCADA Diagnostics & Statistics Smart Diagnostic Tablet WEB servers Clouds

Monitoraggio e adattività Il monitoraggio di processo è uno dei requisiti fondamentali della rivoluzione in chiave Industria 4.0.

campionamento di 2 ms. Puo essere impostata e memorizzata una banda di controllo in modo da definire dei limiti di processo.

7 Monitoraggio e adattività Il monitoraggio di processo è uno dei requisiti fondamentali della rivoluzione in chiave Industria 4.0. L architettura di base si fonda su uno scambio di dati e informazioni fra i PLC di macchina / linea produttiva e un PC supervisore equipaggiato con un software SCADA. I dati relativi al monitoraggio di processo come ad esempio forza di lavoro e posizione possono essere acquisiti con un intervallo di campionamento di 2 ms. Puo essere impostata e memorizzata una banda di controllo in modo da definire dei limiti di processo. Vengono impostate delle azioni correttive di tipo adattivo introducendo regolazioni automatiche sul setup della pressa. I dati relativi ai controlli manutentivi possono essere acquisiti con un tempo di campionamento piu elevato e salvati in un file CSV per effettuare delle analisi statistiche..

comparabile al 100% Una banda limite di controllo profilo puo essere impostata in funzione della lavorazione.

8 Monitoraggio e adattività Il Camera Profile Acquiring consente di effettuare una analisi di profilo on board. La stazione di controllo CPA puo essere installata in prossimità della stazione di lavoro, servita dalla automazione di linea, ed effettuare il controllo su un campione comparabile al 100% Una banda limite di controllo profilo puo essere impostata in funzione della lavorazione. Vengono impostate delle azioni correttive di tipo adattivo introducendo regolazioni automatiche della posizione della slitta portautensile. Così come per gli altri parametri di processo, i dati relativi alla acquisizione di profilo possono essere salvati in un file CSV in modo da consentire analisi statistiche.

Big Data tools sono disponibili per la gestione di grandi moli di dati.

9 Analisi statistica Contatori e Statistiche di base per controllo di processo. OEE ed efficienza di macchina / linea. Valori medi, CP / CPk o altri indicatori KPI sono disponibili per analisi statistiche. Big Data tools sono disponibili per la gestione di grandi moli di dati. Una interfaccia operatore customizzata puo essere sviluppata a richiesta. Strumenti statistici avanzati ANOVA, DOE o tools di regressione possono essere sviluppati su richiesta con l obbiettivo di ottimizzare processi particolarmente complessi.

Realtà aumentata Scambio dati verso PLC e PC via

HMI semplici ed intuitivi per visualizzare e

impianti, i valori dei parametri impostati e la loro

procedure e note, come documentazione PDF, pagine

manutenzioni, interventi, Guida e supporto efficace

10 Realtà aumentata Scambio dati verso PLC e PC via wireless. HMI semplici ed intuitivi per visualizzare e monitorare in tempo reale lo stato di macchine ed impianti, i valori dei parametri impostati e la loro effettiva misura, le prestazioni e/o gli allarmi, direttamente sugli smart devices. Accesso contestualizzato e pertinente a documenti, procedure e note, come documentazione PDF, pagine WEB, SQL data, video e la storia di setup, manutenzioni, interventi, Guida e supporto efficace al team di manutenzione per una diagnosi mirata e una riduzione drastica dei tempi di fermo macchina. Possibilità di vedere dentro e oltre la macchina.

11 Conclusioni Overall Equipment Effectiveness (OEE) = Disponibilità x Prestazioni x Qualità Disponibilità Prestazioni Qualità Tracciabilità di problemi nascosti /non evidenti. Evidenza delle derive di processo. Possibilità di una efficace manutenzione predittiva e miglioramento del servizio. Miglioramento della affidabilità. Raccolta e disponibilità di informazioni e dati pertinenti ad una analisi efficace. Possibilità di confronto tra macchine in linea, macchine o linee simili, persone o materiali in modo da supportare la presa di decisioni. Auto-apprendimento. Controllo delle derive di processo per mezzo di correzioni e regolazioni automatiche adattive sui parametri critici.

12 Conclusioni La rivoluzione 4.0 per i costruttori Macchine Service Ricambi

13 Grazie Mobilis in Mobile (moving in a moving thing) Jules Verne - Vingt mille lieues sous les mers Ci prendiamo a cuore i tuoi bisogni e le tue idee nella consapevolezza di essere originali, unici e in movimento in un mercato in evoluzione.

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