La nostra vasta esperienza nel campo dell'automazione industriale si traduce spesso in assistenza post-vendita e risoluzione dei problemi che si presentano dopo la messa in servizio di un impianto.
Mentre solo pochi anni fa il supporto in loco durante le fasi iniziali della produzione era praticamente indispensabile, oggi, grazie a soluzioni di connettività sempre più avanzate ed efficienti, è possibile fornire un'assistenza efficace anche da remoto. Ambienti di simulazione e gemelli digitali consentono la diagnosi e la risoluzione da remoto dei fermi impianto nel settore alimentare, consentono modifiche software senza rischi e facilitano l'implementazione sicura degli aggiornamenti.
Scenario di esempio
Si consideri, ad esempio, un impianto di produzione di formaggi e latticini, che gestisce tutto, dalla lavorazione delle materie prime al confezionamento primario e secondario del prodotto finito. Il processo complessivo include serbatoi di stoccaggio del latte, linee di produzione per semilavorati e prodotti finiti, impianti di salatura e stagionatura (magazzini di stagionatura), linee di confezionamento e stoccaggio finale. In genere, tali impianti operano con elevata disponibilità e produzione continua, 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Di conseguenza, qualsiasi problema o fermo impianto richiede un intervento tempestivo da parte del personale addetto alla manutenzione, con azioni rapide ed efficaci volte principalmente a ridurre al minimo le interruzioni di processo, che potrebbero avere implicazioni significative per la sicurezza alimentare e la riduzione degli sprechi.
Analisi pratica dei casi
Negli ultimi giorni, una linea di confezionamento ha subito frequenti micro-fermi intermittenti, interrompendo temporaneamente il flusso di prodotto e causandone il parziale deterioramento. Inoltre, i fermi del trasportatore spesso causano disallineamenti dei prodotti in arrivo, molti dei quali non sono più sincronizzati e vengono erroneamente scartati. In questi casi, l'operatore deve intervenire per ripristinare il normale funzionamento, con conseguenti ulteriori ritardi nella produzione e una diminuzione degli indicatori OEE (Overall Equipment Effectiveness).
In questo scenario, il nostro team di supporto svolge un ruolo fondamentale, affidandosi a un'architettura gemella digitale per la diagnosi e la correzione da remoto.
Il gemello digitale comprende:
– Modello di pianta: Layout 3D di trasportatori, etichettatrici, deviatori; cinematica e rilevamento delle collisioni; profili di coppia del motore; modelli di sensori (latenza, soglie e parametrizzazione).
– Soft-PLC: Una replica del programma PLC (librerie e ricette identiche).
– Processo gemello: Dinamica termica dei serbatoi e delle apparecchiature di processo per garantire che qualsiasi modifica non comprometta la sicurezza alimentare.
– Dati storici e istantanee: Registri eventi e “cattura del tempo” dei 180 secondi precedenti ogni arresto.
– Assistenza remota/AR: Sovrapposizione del modello al mondo reale per guidare la risoluzione dei problemi in modo sicuro.
Analisi del problema e passaggi di risoluzione
Ecco come vengono svolte l'analisi del problema, la risoluzione dei guasti e le fasi successive.
- Diagnosi tramite “Replay” sul Digital Twin
Utilizzando il gemello digitale, viene avviata una "riproduzione" dei 120 secondi precedenti il guasto. Il PLC virtuale, una replica esatta del controller della macchina, riproduce la sequenza precisa. La simulazione rivela che, a causa di fattori esterni (ad esempio, umidità superiore a una soglia), la latenza della fotocellula aumenta di circa 30 ms, con conseguente doppia lettura.
- Correzione dei problemi e test virtuali
Vengono applicate modifiche non invasive al sistema gemello, come filtri antirimbalzo sul segnale del sensore e allineamento della lettura del segnale con l'encoder del trasportatore. Vengono eseguiti test automatizzati su numerosi cicli, simulando diversi scenari di fornitura e variazioni dei parametri di processo (temperatura, umidità, ecc.). Queste analisi dimostrano che il funzionamento a lungo termine della macchina si stabilizza e l'efficienza OEM torna ai valori target.
- Formazione degli operatori tramite modello virtuale
Utilizzando un visore 3D, l'operatore acquisisce familiarità con il comportamento alterato della macchina, ricevendo istruzioni in tempo reale da un tecnico sui parametri operativi chiave. Poiché è stata apportata una modifica al nastro trasportatore, anche la procedura di riallineamento della macchina dopo un fermo è cambiata. Attraverso la simulazione, il tecnico remoto guida l'operatore nell'esecuzione dei passaggi corretti per ripristinare la linea.
- Distribuzione della modifica
La modifica viene replicata sul sistema effettivo in modo controllato, senza interrompere la produzione. Un "rollback" allo stato originale può essere eseguito in qualsiasi momento, se necessario.
- Supporto remoto tramite realtà aumentata
L'operatore della macchina indossa occhiali intelligenti e, anche in questa fase, è guidato da un tecnico tramite una connessione remota. Utilizzando la realtà aumentata, l'operatore visualizza in tempo reale sovrapposizioni di dati di produzione: parametri di processo, zone di sicurezza, direzioni del trasportatore e "waypoint" per manovre di riallineamento in sicurezza. Se necessario, l'esperto remoto fornisce istruzioni passo passo e conferma in tempo reale di ogni azione.
Conclusione
In sintesi, abbiamo illustrato come l'assistenza remota avanzata possa essere implementata attraverso soluzioni di digital twin. Queste tecnologie non solo consentono analisi e aggiornamenti sicuri, ma consentono anche agli operatori degli impianti di utilizzare le risorse in modo efficiente e responsabile attraverso esperienze immersive come la visualizzazione 3D e la realtà aumentata.
L’integrazione della tecnologia digital twin e della realtà aumentata rappresenta un salto evolutivo nel supporto agli impianti industriali, garantendo sicurezza, efficienza e formazione continua: una nuova frontiera per accrescere il valore degli operatori e supportare la trasformazione tecnologica delle imprese.
