23 Lug Monitoraggio e Digitalizzazione nello Stampaggio Plastico: Il Progetto DIMO (Digital Moulding)

Il progetto DIMO ha affrontato una sfida legata alla produzione tramite pressa industriale ad iniezione plastica con svuotamento di gas. La tecnologia annessa a questa tipologia di presse industriali viene adoperata per la fabbricazione di diversi prodotti e componenti plastici quali: maniglie per i frigoriferi, involucri di prodotti elettronici, accessori in plastica etc…
Se da un lato la tecnologia adoperata è fondamentale per una produzione industriale di prodotti e componentistiche plastiche. Tuttavia, è emerso un problema significativo legato alla variabilità della qualità dei prodotti finiti che portava con sé un’inconsistenza nella qualità stessa dei prodotti con implicazioni non solo in termini di sprechi, ma anche sul piano dell’efficienza complessiva e della soddisfazione del cliente.
Il progetto DIMO si è posto l’obiettivo di indagare a fondo la natura di questa variabilità nella qualità in fase di produzione, applicando un approccio olistico per la risoluzione del problema. L’approccio scelto ha richiesto di adoperare sensori avanzati per monitorare il processo produttivo, e raccogliere un’ampia gamma di dati; dati che sono stati integrati con le informazioni provenienti dal Programmable Logic Controller (PLC).
Il cuore del processo, una volta raccolte le varie informazioni provenienti dai sensori e dal PLC, ha riguardato l’analisi incrociata di questi dati con il registro giornaliero della macchina. L’obiettivo ultimo è stato l’individuare correlazioni tra le variazioni nei dati di monitoraggio e la quantità di scarti registrati, per rilevare relazioni sottostanti che finora sono sfuggite all’attenzione, contribuendo così a comprendere meglio le ragioni di questa variabilità; nell’ottica non solo di una migliore comprensione dei meccanismi di produzione, ma anche per poter ottimizzare il processo produttivo, riducendo gli sprechi.

OPERAZIONI SVOLTE E METODOLOGIA

Le operazioni svolte riflettono la metodologia e il percorso compiuto nell’affrontare la sfida del progetto DIMO seguendo un approccio progressivo, con il fine di comprendere al meglio le sfide derivanti dalla variabilità del processo di stampaggio.
Il percorso delle operazioni si è svolto nel seguente modo:

1. Studio e Analisi Iniziale del Processo di Stampaggio: Questa fase ha consentito di ottenere una comprensione dettagliata dei vari aspetti del processo, individuando i parametri critici e le possibili cause della variabilità nella produzione.

2. Scouting Tecnologico: Questo passaggio ha coinvolto la ricerca e la valutazione delle tecnologie disponibili per il monitoraggio del processo di stampaggio. L’obiettivo era individuare strumenti avanzati e sensori adatti a raccogliere dati precisi e significativi che potessero contribuire alla comprensione della variabilità.

3. Progettazione del Digramma del Flusso Dati: Questa fase ha definito quali parametri e metriche dovevano essere monitorati per ottenere una visione completa e accurata del processo di stampaggio. La progettazione del tracciato ha svolto un ruolo chiave nell’assicurare la raccolta mirata e significativa dei dati.

4. Acquisto, Montaggio e Configurazione dell’Hardware: Questa fase ha coinvolto l’acquisizione e configurazione dell’hardware necessario (sensori, dispositivi di monitoraggio etc…), e il successivo monitoraggio del corretto funzionamento dei dispositivi in relazione al processo di stampaggio.

5. Implementazione dell’Infrastruttura Software e del Database: Questo passaggio ha riguardato lo sviluppo e l’installazione di software personalizzati per la raccolta, l’elaborazione e l’archiviazione dei dati. Inoltre, è stato creato un database in cui i dati raccolti sarebbero stati archiviati in modo organizzato e accessibile.

6. Integrazione Completa del Sistema: L’ultimo passaggio ha riguardato l’interconnessione tra sensori, dispositivi di raccolta dati e l’infrastruttura software, garantendo che i dati raccolti fossero trasmessi in modo affidabile e immagazzinati nel database.

Uno dei passaggi fondamentali per la buona riuscita del progetto DIMO all’interno della metodologia sopra riportata ha riguardato la definizione del diagramma del flusso dati, ovvero il percorso attraverso il quale vengono raccolti, elaborati e archiviati i dati provenienti dai sensori e dal PLC di una pressa industriale, successivamente al suo revamping.
Di seguito la struttura grafica e i principali passaggi del diagramma del flusso dati.

DIAGRAMMA FLUSSO DATI

1. Sensori e PLC del Revamping della Pressa: Il flusso dati si origina dai sensori collocati sulla pressa e dal PLC, raccogliendo una vasta gamma di parametri quali: temperatura, pressione, velocità etc…

2. Gateway di Raccolta Dati: I dati raccolti dai sensori e dal PLC vengono mediati ed inviati da un gateway che funziona da hub per la ricezione e aggregazione dei vari parametri oltre che da integratore di semplici funzioni statistiche (max-min, media, varianza etc…)

3. Trasmissione dei Dati al Database: I dati filtrati e aggerati dal gateway vengono tramessi e archiviati su un Database centralizzato.

4. Interfaccia API: L’interfaccia API (Application Programming Interface) ha funto da ponte tra il gateway e il database situato su una macchina virtuale consentendo una comunicazione strutturata e bidirezionale.

5. Registrazione nel Giornale Macchina e Digitalizzazione: L’operatore registra nel giornale macchina il numero di pezzi difettosi e la natura specifica di ogni guasto. Questo giornale rappresenta un registro manuale dei difetti riscontrati durante la produzione. Queste informazioni vengono trasformate in formato digitale attraverso un processo di digitalizzazione.

6. Integrazione dei Dati dal Giornale Macchina: I dati digitalizzati dal giornale macchina vengono integrati nel flusso di dati complessivo. Questo passaggio consente di collegare le informazioni dettagliate fornite dall’operatore con i dati tecnici provenienti dai sensori e dal PLC.

Questa strutturazione del diagramma del flusso dei dati ha permesso di ottimizzare l’aggregazione e elaborazione dei dati. Assicurando che i dati fossero acquisiti e gestiti in modo accurato, contribuendo ad una migliore comprensione del processo produttivo.

RISULTATI

Il monitoraggio digitale del processo di iniezione e l’analisi dei dati sono fondamentali nei processi di produzione industriale odierni, poiché forniscono preziose informazioni sulla produzione. La digitalizzazione dell’acquisizione manuale dei dati può semplificare il lavoro degli operatori e contribuire a migliorare i livelli di produzione dell’azienda, riducendo difetti e sprechi.

Il progetto DIMO ha dimostrato come un approccio integrato e data-driven possa affrontare con successo le sfide legate alla variabilità della qualità dei prodotti nel processo di stampaggio a iniezione plastica. Attraverso l’uso di sensori avanzati, la raccolta e l’analisi dettagliata dei dati, e l’integrazione di informazioni provenienti dal Programmable Logic Controller (PLC), è stato possibile identificare le correlazioni sottostanti tra le variazioni dei parametri di produzione e la quantità di scarti. Questo ha permesso una comprensione più approfondita dei meccanismi di produzione e ha fornito le basi per ottimizzare il processo produttivo.

L’implementazione del diagramma del flusso dati ha giocato un ruolo cruciale nell’assicurare l’accuratezza e la gestione efficace dei dati raccolti, migliorando la capacità di monitoraggio e controllo del processo. Il futuro lavoro potrebbe prevedere l’integrazione di modelli basati sui dati per identificare e affrontare difetti in tempo reale, stabilendo un monitoraggio continuo e migliorando ulteriormente l’efficienza e la qualità della produzione. In sintesi, il progetto DIMO ha posto le basi per un utilizzo più efficace della tecnologia nel monitoraggio e nell’ottimizzazione dei processi industriali.

PROJECT INFO

• Sponsored by: Regione Veneto
• Action: Piano Sviluppo e Coesione, sezione speciale, AREA TEMATICA PSC 1 – RICERCA E INNOVAZIONE – DGR n. 1800 del 15 dicembre 2021
• Year: 2023-2024
• Partner: AzzurroDigitale srl, MSQUARE DYNAMICS srl and M3E srl
• Service: IOT and Data Analytics
• Sector: Industrial Engineering
• Project Coordinator: AzzurroDigitale srl
• Total Cost: 233.888€

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