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Come scegliere i sensori giusti per migliorare la qualità della produzione



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L’acquisizione dei dati e la loro elaborazione sulla linea di produzione attraverso diverse tipologie di sensori permettono di estrarre informazioni ad alto valore aggiunto sullo stato del processo e dell’output. Per ottimizzare questa raccolta servono le competenze giuste e il giusto interlocutore

Pubblicato il 1 dic 2023



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Per restare al passo con la rivoluzione tecnologica che, a ritmi serrati, sta cambiando il volto delle aziende, l’applicazione della sensoristica avanzata alle linee produttive delle industrie risulta essere la scelta vincente. Infatti, l’implementazione di soluzioni tecnologiche all’avanguardia e in continuo aggiornamento, come i sensori ma anche i robot e i software per l’analisi dei dati, consente di creare nuove forme di competitività e valore.

Sensori per il picking: i nuovi orientamenti del mercato

L’implementazione di soluzioni automatizzate ed efficienti permea la progettazione degli impianti industriali, sia per favorire la redditività d’impresa che per garantire la sicurezza della qualità del processo produttivo. Dall’automazione di processo a quella di fabbrica il passo è breve, considerata anche la centralità dell’automazione di logistica nell’organizzazione dell’azienda.

Nella logistica come nella gestione del magazzino, il picking, ossia il prelievo parziale di prodotti o colli di unità per la loro movimentazione all’interno del magazzino o verso l’esterno, è determinante nell’abbattimento del time to market e dei costi di magazzino, oltre che nell’ottimizzazione dello stoccaggio e dei flussi logistici.

Automatizzare il picking “è ormai una priorità per tante aziende”, spiega Alessandro Canciani, Sales Manager Logistic Automation di SICK. L’esigenza più diffusa è quella di “replicare le stesse percezioni degli operatori nella scelta dei materiali, in produzione come in logistica”.

Per farlo “risulta fondamentale abbinare la robotica a sensori di visione artificiale: se si riesce ad associare sistemi in 2D e/o 3D ad alta risoluzione ad algoritmi e software di intelligenza artificiale, in grado di replicare il processo di scelta compiuto da un operatore, il risultato saranno prestazioni di produzione e logistica più elevate rispetto a quelle ottenute con il lavoro manuale”. Il throughput atteso, rimarca Canciani, è “più alto del 20-30%” a seguito dell’efficientamento non solo della produzione ma anche delle attività del personale dipendente”.

Criteri di scelta per i sensori

Oggi la gamma di sensori tra cui scegliere è molto ampia, ma spiccano quelli intelligenti, che elaborando gli input ricevuti dall’ambiente fisico circostante sono capaci di eseguire diagnosi in real time e differenti funzioni predefinite.

Ad esempio, si va dai sensori di visione largamente impiegati per il controllo qualità nel settore dei beni di consumo, ai sistemi di sicurezza per AGV (Automatic Guided Vehicle) impiegati nella logistica fino ai sensori che consentono di utilizzare i servomotori come fonti di dati per il monitoraggio la manutenzione predittiva della macchina.

Esistono alcuni criteri da seguire per selezionare i sensori più rispondenti alle specifiche esigenze: “Alta definizione delle immagini, velocità di elaborazione del dato, compressione del data streaming, tecnologia per il rilevamento di un elemento e fattori ambientali (ad esempio, l’intensità della luce): questi sono determinanti nella scelta di un sistema di visione piuttosto che di un sistema basato sulla tecnologia laser”.

Per soddisfare ogni richiesta, l’elemento essenziale risulta il potersi “affidare a un unico fornitore che dispone di differenti tipologie di soluzioni e può garantire quell’integrazione dei dati, ossia la data fusion, che oggi è l’elemento discriminante per distinguersi sul mercato”.

Alla luce delle potenzialità derivanti dall’utilizzo dei dati, avere un unico interlocutore, oltre che snellire i processi di scelta e alimentare un rapporto consulenziale di fiducia, garantisce anche “continuità nel tempo per l’aggiornamento della parte hardware e software”. “Ciò garantisce un business model vincente”, rimarca Canciani.

Nuove competenze e integrazione in Cloud

La formazione e il continuo aggiornamento risultano strategici “per assicurare ai clienti un’integrazione di tipo verticale della sensoristica con le piattaforme esistenti in azienda”, aggiunge Canciani. Per garantire questo lavoro “occorre possedere, combinare e aggiornare le giuste competenze IT e software” così da riuscire a supportare il “processo di trasformazione digitale in azienda”.

Altrettanto fondamentale risulta “l’adozione di un ‘linguaggio’ condiviso che consenta di fare l’upgrade di un sistema o di un impianto esistente”, stimolando “un dialogo tra il Cloud e i sistemi locali già adottati”. Ciò per evitare che il dato “sia gestito esclusivamente in locale, anche grazie a sistemi di automazione presenti sul campo, e favorire la sua circolazione sull’ERP aziendale”.

L’integrazione della sensoristica nella catena di produzione è strategica in tal senso, perché consente di migliorare non solo la qualità del processo, ma anche l’efficienza del prodotto: “SICK ha realizzato una serie di soluzioni hardware e software – come Condition Monitoring per il monitoraggio di vibrazioni, urti e temperatura – che sono integrabili a quelle esistenti e consentono di raccogliere i dati di processo dalle applicazioni fatte più di recente o in passato”.

Ridurre guasti e costi di funzionamento con dati di stato precisi, che variano secondo valori limite configurabili per valori di vibrazioni, urti e temperatura, favorisce l’interpretazione intuitiva dei dati, grazie a valori pre-elaborati persino nell’intervallo di frequenza, e l’elevata sicurezza di funzionamento.

Questo business model, prosegue Canciani, contempla “una parte software per monitorare da remoto performance di dettaglio, creare dashboard di dati facilmente interpretabili dal cliente e, in relazione a ciò, prevedere pacchetti di assistenza predittiva piuttosto che di manutenzione ordinaria in modo da garantire un’efficienza ordinaria alle macchine, già vendute o che sono in previsione di entrare in esercizio”.

Inoltre, l’analisi dei dati, che rappresentano un patrimonio inesauribile di informazioni, consente “direttamente ai tecnici presenti nel sito di monitorare in tempo reale lo stato di benessere della macchina o dell’impianto” per “avere piena chiarezza sulle dinamiche e necessità dell’impianto”. Una grande opportunità, sia per un’azione predittiva che tempestiva, con grossi benefici anche in termini di risparmio per l’azienda.

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