UTILIZZO DI SENSORI NELLE MACCHINE UTENSILI ANALISI DEI DATI PER IL MONITORAGGIO DEL PROCESSO E DEI CONSUMI ENERGETICI PARTE 1 MONITORAGGIO DI PROCESSO 13 Novembre 2013, Piacenza, Italy Marco Grasso Area 2 Precision Engineering Responsabile Area 2: Giovanni Moroni Supervisione: Bianca Maria Colosimo
22/01/2014 2 La Macchina ad Alte Prestazioni La Fabbrica Intelligente (smart factory) Factory of the Future Fabbrica Intelligente Horizon2020 o 0 Progetto Cluster
22/01/2014 3 Sensorix la macchina ad alte prestazioni Controllo adattativo Monitoraggio In process Supervisione automatizzata Controllo/monitoraggio remoto Diagnostica di processo Auto diagnostica (componenti) Sensorizzare la Macchina Manutenzione su condizione Sicurezza dei processi Comunicazione uomo macchina Monitoraggio dei consumi Comunicazione machine to machine Gestione sostituzione utensili Statistiche di utilizzo e registro eventi
22/01/2014 4 Sensorix la macchina ad alte prestazioni Qualità superficiale Condizioni utensile Sensorizzare la Macchina Altro Deflessione utensile Deformazioni termiche Condizioni componenti, etc
22/01/2014 5 Sensorix la macchina ad alte prestazioni Esempio: monitoraggio di processi di maschiatura Misure Prodotto Segnali in process PROCESSO Misura Diretta Misura Indiretta Livello usura? Qualità della filettatura?
22/01/2014 6 Sensorix la macchina ad alte prestazioni Perchè sensorizzare la macchina*? Copertura spaziale Stesso tipo di sensore montato in punti diversi della macchina Accelerometri Garantire la risposta a instabilità di processo che possono avere diversa origine Implementare strategie di diagnostica Sapere come si comportano diverse parti macchine Possibilità di integrare le diverse fonti x calcolo di indici sintetici Sensore A Sensore B * e/o fare un uso migliore dei sensori già presenti
22/01/2014 7 Sensorix la macchina ad alte prestazioni Perchè sensorizzare la macchina*? Copertura multi dominio Diversi tipi di sensore montati in punti diversi della macchina Sensore di coppia Monitoraggio di diversi fenomeni e grandezze: qualità superficiale, i vibrazioni, i i usura utensile, consumi, errori, etc. Sensore di forza Emissione Acustica Sensore a contatto Accelerometri Risposta a fenomeni su scale e bande differenti Esempio: Accelerometri e AE <5KHz Acc Bandwidth 100 900KHz AE Bandwidth Emissione Acustica Vibrazione * e/o fare un uso migliore dei sensori già presenti
22/01/2014 8 Sensorix la macchina ad alte prestazioni Perchè sensorizzare la macchina*? Migliore comprensione fenomeno Migliori prestazioni di monitoraggio e diagnostica Uso efficace della correlazione tra segnali diversi Sensore 1 Sensore 2 * e/o fare un uso migliore dei sensori già presenti
Piè di pagina 22/01/2014 9 Esempi di applicazioni Forza Z [N] x1 1000 500 0-500 50 100 150 200 250 1000 500?? Forza x1 Z [N] Forza x2 Z [N] 0-500 1000 500 0? 50 100 150 200 250 X 2 0.7 0.6 05 0.5 0.4 0.3 Cluster B1 ( p )? Cluster B3 Cluster B2-500 50 100 150 200 250 0.2 0.2 0.4 0.6 0.8 X 1 S=0.05 S=0.1 S=0.15 Fase 1: Addestramento X 2 0.6 0.5 0.4 0.3 X 2 0.6 0.5 0.4 0.3 X 2 0.6 0.5 0.4 0.3 OK Depurazione Data-Set 0.6 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 X 1 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 X 1 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 X 1 S=0.2 S=0.25 S=0.3 0.6 0.6 0.5 0.5 0.5 X 2 0.4 X 2 0.4 X 2 0.4 Monitoraggio 0.3 0.3 0.3 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 X 1 X 1 X 1
Piè di pagina 22/01/2014 10 Esempi di applicazioni Data Fusion Data Fusion Combinazione di segnali e dati provenienti da diverse fonti di informatione, per ottenere una migliore comprensione di un processo, un fenomeno, un Sistema, etc. S S S S Informazione dal singolo sensore: incompleta DATA affetta da incertezza S FUSION dipendente da condizioni operative non completamente affidabile S (guasti ai sensori) S Dati e segnali grezzi Conoscenza
Piè di pagina 22/01/2014 11 Esempi di applicazioni Data Fusion Fusione a più livelli Risultati analisi, Segnali Segnali Nuove monitoraggio, grezzi trattati variabili diagnosi, Processamento Elaborazione Livello decisionale Acquisizi ione segn nali Allineamento Segmentazione Conversione in formato comune Estrazione e selezione di indicatori (analisi tempo, frequenza, ) Riduzione quantità di dati Stima dello stato (macchina o processo) Classificazione dello stato (monitoraggio e diagnosi) Selezioni delle strategie di controllo e/o reazione a fuori controllo Ricostruzione Supporto decisioni operatore Basso livello Fusione dei dati Alto livello
22/01/2014 12 Esempi di applicazioni Data Fusion Diagnostica dello stato di salute dei componenti critici di macchine Waterjet Progetto in Collaborazione con CMS Tecnocut, ALTAG, Gulliver, Prisma Sensori di posizione Displa acement [mm m] Corsa cilindri [mm] 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 Data point x 10 4 Pressure signal [bar] one [bar] Pressio 3600 3550 3500 3450 3400 3350 3300 3250 3200 3150 Time Sensore di 3100 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 Data point (tempo) pressione Time FUSION DATA PC2 200 100 150 0 50 Diagnosi Cilindro criccato Oifii Orifizio rotto Vl Valvolal criccata/ usurata -200-150 -100-50 0 50 PC1 Condizioni di normale funzionamento
22/01/2014 13 Esempi di applicazioni Monitoraggio dello stato di salute dei componenti critici di macchine Waterjet Progetto in Collaborazione con CMS Tecnocut, ALTAG, Gulliver, Prisma Pres ssure [bar] Pre essione [bar] 3600 3550 3500 3450 3400 3350 3300 3250 3200 3150 3100 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 Data point (tempo) Tempo Analisi Wavelet CMF1 20 10 0-10 60-20 40 0 20 40 60 80 100 Percentage 20 of pumping cycle (%) CMF2 0-20 -40 150-60 100 0 20 40 60 80 100 Percentage 50 of pumping cycle (%) Empirical 0 Mode -50 Decomposition -100 0 20 40 60 80 100 CMF3-150 0 20 40 60 80 100 Percentage of pumping cycle (%) Short Time Fourier Transform Time 18 17 16 15 14 13 12 0 200 400 600 800 1000 Frequency (Hz) Analisi Ciclostazionarietà
22/01/2014 14 Esempi di applicazioni Monitoraggio delle condizioni dell utensile fresatura di materiali hard to cut rrent [A] Y axis Cur X axis Current [A] Spindle Current [A] PROCESS D 10 5 1.114 1.116 1.118 1.12 1.122 1.124 1.126 1.128 1.13 1.132 1.134 x 10 4 100 50 0 1.114 1.116 1.118 1.12 1.122 1.124 1.126 1.128 1.13 1.132 1.134 x 10 4 50 0-50 1.114 1.116 1.118 1.12 1.122 1.124 1.126 1.128 1.13 1.132 1.134 Data point x 10 4 T 2 Control Cha art Q Con ntrol Chart 10 4 10 2 10 0 10 4 10 2 10 0 DATA FUSION breakage 60 70 80 90 100 110 Feature vector index (j) breakage 60 70 80 90 100 110 Feature vector index (j)
22/01/2014 15 Esempi di applicazioni Monitoraggio del processo di foratura di materiali ibridi Progetto in Collaborazione con Dipartimento i di Ingegneria Aerospaziale, Milano Fibra di carbonio Approccio tradizionale Titanio Approccio studiato FBG Thr rust force [N] 120 100 80 60 40 20 0 15 10 5 Sensori Reticolo di Bragg in fibra ottica 0 0 1 2 Wavelength [n nm] lam bda [nm ] (aligned) 0.1 0-0.1-0.2-0.3 14 Time 3 12 10 8 6 Hole ID 4 2 0 500 1000 Time 1500
Piè di pagina 22/01/2014 16 Esempi di applicazioni Problemi di interesse industriale Obiettivi di Ricerca Tenere sotto controllo il tasso di falsi allarmi Garantire corretto compromesso tra tasso di falsi allarmi e reattività ad allarmi veri Garantire robustezza e flessibilità (possibilità di impiego in ampia gamma di applicazioni e condizioni operative) Rendere il sistema user friendly (pochi setting operatore, elevate autonomia, ) Facilità di integrazione Minimizzare tempi e costi della fase di addestramento Fare a meno della fase di addestramento
Piè di pagina 22/01/2014 17 Esempi di applicazioni Forze di taglio Stabilità di processo (vibrazioni, chatter) Condizioni utensile Condizioni mandrino Consumi energetici Misure in-process Misure termiche Tavole dinamometriche Kistler Accelerometri PCB Sensori di corrente/potenza Microfono, Emissione Acustica Mappa termica Termocoppie Misure puntuali Termocamera FLIR a Infrarossi
Piè di pagina 22/01/2014 18 Esempi di applicazioni Sistemi di acquisizione, processamento e analisi in tempo reale dei dati Schede acquisizione e Piattaforma con OS real time National Instrument Strumentazione Macchina con sensori Acquisizione i i segnali in lavorazione Analisi off line Sviluppo algoritmi monitoraggio/diag nostica Validazione realtime Implementazione algoritmi su hardware dedicato Monitoraggio on-line
Piè di pagina 22/01/2014 19 Esempi di applicazioni Collaborazioni di ricerca: verso un prodotto integrabile, flessibile e user friendly Monitoraggio? Prototipo facilmente integrabile Linguaggio semplice Interfaccia uomo macchina user friendly Interessati a partecipare? Multi tasking e flessibile (monitoraggio, i dt datalogging, supervisione processo, etc.) Adattabile e scalabile Supporto a collaudo e manutenzione
Piè di pagina 22/01/2014 20 What s next? Strumenti e algoritmi di fusione efficienti, robusti, affidabili, Architetture di monitoraggio (centralizzate, gerarchiche ) integrate con CN Chiusura loop di controllo / supervisione / gestione della produzione Sensori integrati, miniaturizzati (MEMS), low cost Sensori intelligenti Sensori autonomi (energy harvesting)) Reti di sensori wireless Manutenzione basata su condizione
22/01/2014 21 Fine prima parte Grazie per l attenzione Info: marco.grasso@musp.it info@musp.it www.musp.it http://tecnologie.mecc.polimi.it
UTILIZZO DI SENSORI NELLE MACCHINE UTENSILI ANALISI DEI DATI PER IL MONITORAGGIO DEL PROCESSO E DEI CONSUMI ENERGETICI PARTE 2 MANUFACTURING SOSTENIBILE ED EFFICIENZA ENERGETICA Area 1 Configurazione e gestione dei sistemi integrati di produzione Area 2 Precision Engineering Area 3 Progettazione avanzata, materiali, tecnologie Alessandra Pighi Laboratorio MUSP 13 Novembre 2013, Piacenza
A. Pighi 29/11/2013 2 Agenda Le priorità tecnologiche regionali Quale sostenibilità per il manufacturing? Lo scenario Quali azioni? Ottimizzazione ed Efficienza Energetica
A. Pighi 29/11/2013 3 Le priorità Tecnologiche regionali Meccatronica e Motoristica, Ambiente e Sostenibilità LA STRATEGIA REGIONALE S3 (Smart Specialization Strategy) Programmazione FS 2014-2020 condizionalità ex-ante Politica di sviluppo e di rafforzamento strutturale del sistema produttivo Superamento delle barriere tra ricerca e industria Incorporazione delle tecnologie abilitanti nei processi di innovazione Costruzione di un ecosistema regionale della conoscenza e dell innovazione orientato a rafforzare le specializzazioni e a promuovere la diversificazione innovativa e sostenibile IL PERCORSO
A. Pighi 29/11/2013 4 Le priorità Tecnologiche regionali Meccatronica e Motoristica, Ambiente e Sostenibilità Gruppi di lavoro Gruppi di lavoro trasversali TRAIETTORIA MANUFACTURING SOSTENIBILE (P. Egalini, M. Monno) Agroalimentare Meccatronica e Motoristica Edile e Costruzioni Industrie della salute Industrie Culturali e Creative 350.000 addetti tra industria manifatturiera e servizi collegati ed è pervasivo in tutta la regione ICT Ambiente e Sostenibilità Materiali Sviluppare nuovi sistemi di produzione efficienti, eco-sostenibili ed economicamente vantaggiosi con processi tecnologici a basso impatto Descrizione in sintesi della traiettoria e motivazione della scelta (Sostenibilità come paradigma su cui basare l evoluzione e la crescita del settore senza sottovalutare il proprio ruolo economico) Traiettoria di evoluzione (Direzione dei mercati e Investimenti entro 2020, Declinazione negli aspetti Economici, ambientali e Sociali della Sostenibilità) Analisi SWOT: fattibilità e criticità (Competenze disponibili in Regione; Collaborazioni attive a livello nazionale e internazionale, Readiness del sistema regionale)
A. Pighi 29/11/2013 5 Quale Sostenibilità per il Manufacturing? Ambiente Costi di lavorazione Sostenibilità Sicurezza Consumo Energia Ambientale, Economica, Sociale Salute Gestione dei rifiuti
A. Pighi 29/11/2013 6 Lo scenario L Emilia-Romagna è un importante regione manifatturiera (numero di occupati nel settore circa 1/3 degli occupati totali in regione; PIL derivante dalle produzioni circa 1/4 del totale regionale). Il settore manifatturiero costituisce una parte significativa e attualmente non sostituibile nell economia regionale, nazionale, europea. 18,8 Consumi energia elettrica nell'industria MWh/addetto/anno 20,3 16,8 17,5 La realtà produttiva della regione Emilia- Romagna non è caratterizzata da attività economiche significativamente energivore. ITALIA LOMBARDIA EMILIA ROMAGNA GERMANIA Fonte: elaborazione MUSP su dati Terna, IEA and Eurostat 2009
A. Pighi 29/11/2013 7 Quali azioni? Definizione di un approccio sperimentale per la misurazione e quantificazione dei consumi energetici Experimental Energetic Assessment Quanta energia Dove e Come Componenti e Sottosistemi Quando Fasi produttive e stand-by Perchè Movimento, temperatura, controllo, attriti, perdite elettriche, inerzie
A. Pighi 29/11/2013 8 Ottimizzazione ed Efficienza Energetica Analisi a quattro livelli di consumo e quattro livelli di gestione efficiente dell energia Livello Base Processo produttivo Livello Macro Sistema produttivo Livello Medio Macchina Livello Micro Part Program
A. Pighi 29/11/2013 9 Livello Base, Processo produttivo Valutazione del consumo energetico di ciascuna delle trasformazioni che porteranno le materie prime (o i semilavorati) allo stato di prodotti finiti. Confronto processi produttivi Esempio analisi energetica, utensile maschio per alesatura Approccio black boxes per i n Processi Elettricità Utensili Lubrificanti Acqua Pezzo finito, Semilavorato Pezzo Macchina utensile + Ausiliari Processo i n Fonte: Logisci G., Priarono P. C., Settineri L., Cutting tool manufacturing: a sustainability perspective Politecnico di Torino, Global Conference on sustainable manufacturing, Berlin, 2013 Scarti, Consumo di: Energia Utensili Lubrificanti Acqua
A. Pighi 29/11/2013 10 Livello Macro, Sistema produttivo Valutazione dei consumi di risorse nelle fasi di stand-by e in produzione Solo il 4% dell energia spesa è imputabile alle lavorazioni meccaniche, il 55% è speso in fasi di stand-by. Fonte:
Fonte: Neugebauer R., Wabner M., Ihlenfeld S., Frieß U., Schneider F., Schubert F., Design Principles Inspired by Bionics for Energy Efficient Machine Tools, ICMC 2012 A. Pighi 29/11/2013 11 Livello Medio, Macchina Utensile Valutazione dei consumi energetici della singola macchina (componentistica, sistemi e sottosistemi) Sistemi di carico di base e gli ausiliari generano più del 50% del consumo energetico complessivo delle macchine utensili
A. Pighi 29/11/2013 12 Livello Medio, Macchina Utensile Esempio consumo macchina in configurazione no load operation mode macchina pronta a produrre Centro di lavoro 5 assi di piccola taglia con motori lineari 1% 2% Ventola armadio drives 7% 12% 23% Ventola armadio CN Luci zona lavoro 8% Compressore refr. motori assi Pompa refr. motori assi 7% 20% 5% 4% 11% Centralina idraulica (pompa) Pompa refrigeratore mandrino Compressore refr. mandrino Altro (CN+PLC+ ) Azionamenti Compressore refr. Drives Compressore refr. CN Fonte: Progetto EROD, MUSP
A. Pighi 29/11/2013 13 Livello Medio, Macchina Utensile Configurazzione no load operation mode macchina pronta a produrre Centro di lavoro 5 assi di piccola taglia confronto motori lineari e rotativi Potenza assorbita MU con motori lineari 15% 2% 1% 11% 32% 23% 16% Potenza assorbita MU con motori rotativi 13% 2% 2% 19% 22% 20% 22% Azionamneti gruppo AR Refrig. Assi (non in raffreddamento) PLC Luci, rimanenti consumi quadro elettrico Refrig. mandrino (non in raffreddamneto) Centralina idr. CN Configurazione load operation mode macchina effettua il ciclo, ma non asporta Centro di lavoro 5 assi di piccola taglia confronto motori lineari e rotativi Energia dissipata: motori lineari 13% 9% 75% 3% 19% 1% 1% Energia dissipata: motori rotativi 79% Consumo macchina pronta Asse X Asse Y Asse Z Mandrino Refrigeratori in raffr.
A. Pighi 29/11/2013 14 Livello Medio, Macchina Utensile Finalità e tematiche MUSP Stimare i consumi della macchina per la realizzazione di un componente o un set di componenti già in fase di design Modellazione dei componenti che consumano energia (motori, trasmissioni, azionamenti, compressori, pompe)
A. Pighi 29/11/2013 15 Livello Micro, Part Program Valutazione energetica di ciascuna lavorazione Integrare associare modelli energetici dei vari componenti software per la simulazione della cinematica del part-program Stimare consumo macchina durante l esecuzione di un ciclo di lavoro Confrontare strategie di lavorazione per una feature tecnologica
GRAZIE PER L ATTENZIONE! Contatti: alessandra.pighi@musp.it info@musp.it www.musp.it Alessandra Pighi Laboratorio MUSP 29/11/2013