L’evoluzione della smart factory? Piccoli passi per grandi risultati

Mitsubishi Electric ritiene che l’evoluzione nel mondo industriale debba avvenire in modo graduale, per piccoli step, come spiega la filosofia SMKL, basata sulla teoria giapponese KAIZEN, in base alla quale le trasformazioni vanno realizzate un passo per volta, senza stravolgimenti, definendo gli obiettivi finali, cercando di rimuovere gli ostacoli strada facendo e sul lungo percorso, con un costante lavoro sulla formazione e sulla visione a tutti i livelli aziendali dell’obiettivo che si desidera raggiungere.

Pubblicato il 06 Mag 2021

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Nonostante gli innegabili vantaggi in termini di produttività e competitività offerti dalla rivoluzione digitale e dall’Industrial Internet of Things, recenti ricerche di mercato rivelano che solo una piccola percentuale delle aziende italiane sta implementando concretamente queste tecnologie all’interno dei propri stabilimenti.

Mitsubishi Electric ritiene che questa evoluzione nel mondo industriale debba avvenire in modo graduale, per piccoli step, come spiega la nuova filosofia SMKL (Smart Manufacturing Kaizen Level), basata sulla teoria giapponese KAIZEN (miglioramento continuo) in base alla quale le trasformazioni vanno realizzate un passo per volta, senza stravolgimenti, definendo gli obiettivi finali, cercando di rimuovere gli ostacoli strada facendo e sul lungo percorso, con un costante lavoro sulla formazione e sulla visione a tutti i livelli aziendali dell’obiettivo che si desidera raggiungere.

Mitsubishi Electric ha da poco compiuto 100 anni di attività e da sempre sviluppa i propri prodotti e soluzioni con uno sguardo attento al mercato e al futuro. Attiva sul tema della Smart Factory da oltre quindici anni, l’azienda offre soluzioni di interconnessione sia tra device che verso i sistemi informatici di fabbrica, grazie alla semplice integrazione dei diversi componenti a livello OT, come PLC, CNC, Servo, Robot con le strutture a livello IT come MES/ERP.

Mitsubishi Electric è in grado di offrire le più avanzate soluzioni per l’automazione industriale e di processo che possono essere completate grazie all’integrazione delle proposte delle aziende partner dell’e-F@ctory Alliance, un sistema di alleanze tra oltre 900 aziende in tutto il mondo in grado di fornire soluzioni a livello di campo, di controllo, di processo e di business intelligence, tutte interoperabili e accomunate dall’adozione di un unico protocollo di comunicazione standard che permette al cliente finale di disporre di una soluzione completa.

Manutenzione predittiva e ottimizzazione dei processi

L’Artificial Intelligence (AI) sarà di grande supporto all’industria del futuro e sarà applicata a tutti i livelli dello Shop Floor. Per questo Mitsubishi Electric sta investendo molto per integrare la propria esperienza nel campo dell’automazione con le nuove tecnologie. Da questa volontà nasce infatti MAISART, il brand di Intelligenza Artificiale di Mitsubishi Electric, il cui nome significa “Mitsubishi Electric’s AI creates the State-of-the-ART in technology”. L’AI sarà applicata a tutti i livelli nella fabbrica del futuro, supporterà la gestione dell’intera fabbrica, arrivando fino al bordo macchina. Se un motore potesse comunicare in anticipo un guasto imminente, la gestione della manutenzione predittiva sarebbe immediata e molto economica.

Mitsubishi Electric ha già portato l’AI nei propri prodotti e soluzioni di automazione. I nuovi inverter FR-E800, ad esempio, integrano funzioni intelligenti che permettono di indentificare in anticipo potenziali guasti sia dell’inverter stesso che delle parti controllate, riducendo i down-time del sistema e permettendo la raccolta in real time delle variabili di consumo, il tutto anche da remoto. I nuovi servo MR-J5 integrano funzioni di manutenzione predittiva in grado di rilevare lo stato operativo delle macchine analizzando i consumi e le vibrazioni della meccanica a cui sono applicati per prevenire anomalie e usure.

MR-J5

Anche le nuove soluzioni di Mitsubishi Electric nel campo dell’Edge Computing integrano l’AI per l’ottimizzazione dei processi e il controllo qualità. Il nuovo MELIPC, soluzione Edge che integra un potentissimo PC industriale con un sistema operativo real-time per offrire un feedback immediato all’impianto, grazie all’analisi dati con strumenti statistici e funzioni embedded di Machine Learning, garantisce il controllo della produzione, fornendo un supporto continuo per ottimizzare la produzione. Gli algoritmi disponibili permettono l’analisi e la diagnostica dei dati in arrivo dal sistema, secondo una formula predittiva, che assicura migliore qualità ed efficienza del processo.

L’intelligenza artificiale nella robotica

Anche per quanto riguarda l’evoluzione delle tecnologie robotiche, uno degli sviluppi più promettenti è l’applicazione dell’intelligenza artificiale. Una delle tendenze più significative nel campo della robotica è l’implementazione di tecnologie avanzate con manutenzione predittiva. Quest’ultima fornisce all’utente un avviso tempestivo relativamente alle parti difettose o deteriorate. La disponibilità di queste informazioni offre al team dedicato al supporto tecnico l’opportunità di eseguire qualsiasi manutenzione con largo anticipo rispetto a qualsiasi guasto effettivo, riducendo i tempi di inattività non pianificati e diminuendo i tempi di inattività pianificati. Queste tecnologie di manutenzione predittiva possono essere migliorate in modo significativo dall’intelligenza artificiale, in cui gli algoritmi di machine learning guidano analisi più approfondite sulle operazioni della macchina, non solo confrontando le prestazioni attuali con un modello prestabilito, ma andando oltre e prendendo decisioni su dati in tempo reale e sulla base di trend storici.

Un esempio di manutenzione predittiva basata sull’AI in pratica è la funzione del MELFA Smart Plus di Mitsubishi Electric, fornita nell’ambito delle ultime serie di robot. Questa nuova tecnologia integrata controlla con precisione il tempo in cui ciascuno componente del robot è in movimento, ricavando i programmi di manutenzione in base alle condizioni operative effettive. Offre inoltre funzionalità di simulazione per prevedere la vita del robot durante la fase di progettazione dell’applicazione e stimare i costi di manutenzione annuali. Ciò offre agli ingegneri l’opportunità di modificare il funzionamento del robot per prolungare il ciclo di vita.

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