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L’algoritmo brevettato massimizza l’efficienza dell’operatore

Rockwell Automation ha utilizzato un algoritmo e FactoryTalk® DataMosaix™ per avvisare Twinsburg Operations di un calo delle prestazioni dovuto all’usura degli utensili, consentendo un’azione rapida e una produzione senza problemi

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ingegnere donna addetta alla produzione di circuiti stampati
Rockwell Automation

Questa storia riguarda noi! Rockwell Automation, Inc. è leader mondiale nell’automazione industriale e nella trasformazione digitale. Connettiamo l’immaginazione delle persone al potenziale della tecnologia per espandere ciò che è umanamente possibile.

Kai Lin
Kai Lin
Software Architect, Rockwell Automation
Kai has over 25 years experience in manufacturing data analytics and artificial intelligence, from process optimization to manufacturing intelligence. Working with our customers to turn manufacturing data into actionable knowledge by providing expertise in data collection, integration, organization and visualization.
Connetti:
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Problema
  • Identificare il deterioramento delle prestazioni del processo dovuto all’usura delle macchine utensili prima che causi interruzioni della produzione
Soluzione
  • FactoryTalk® DataMosaix™ 
Risultato
  • Rilevamento precoce di un elemento usurato con un anticipo di 30-60 giorni 
  • Percentuale di guasti migliorata fino al 22%
  • Risparmio di 45.000 USD con la riduzione della manodopera 
  • 9 milioni di USD di ricavi realizzati in meno tempo

Qual è l’aspetto positivo di avere una gomma a terra? In genere, il problema viene immediatamente segnalato. Sul cruscotto viene visualizzata una spia di avvertenza, oppure si avverte una differenza quando si guida. Si ripara o si sostituisce lo pneumatico e si continua a guidare senza problemi. Il problema rimane confinato allo pneumatico.

Non è così per molti processi produttivi. Spesso, quando un pezzo di utensile inizia a usurarsi, gli operatori non si rendono conto che è necessario intervenire finché non si verifica un’interruzione più significativa del processo. Ciò potrebbe significare che parti aggiuntive della linea sono soggette a interruzioni. I prodotti della linea possono essere danneggiati. La produzione può essere interrotta.

Se gli operatori fossero stati in grado di identificare il singolo problema prima, avrebbero potuto intervenire. Al contrario, il produttore subisce tempi di fermo, sprechi di materiale e perdite di produzione. 

Rockwell Automation, in particolare l’Architetto software Kai Lin, e gli Ingegneri di processo PBCA Miki Cvijetinovic e Gregory Vance, sapevano che questo era un problema per i nostri clienti e decisero di fare qualcosa al riguardo. Sperimentarono una soluzione nell’impianto di produzione di Rockwell Automation a Twinsburg, Ohio.

Problema

Ecco un’istantanea di ciò che comportano le nostre operazioni di assemblaggio elettronico negli stabilimenti Rockwell Automation:

  • 4.000 progetti di circuiti stampati unici prodotti ogni anno
  • 9 milioni di componenti installati al giorno
  • 23 milioni di giunti saldati al giorno
  • 14.000 pannelli prodotti al giorno

La nostra sede di Twinsburg ha 8 linee di produzione. Twinsburg è un grande stabilimento produttivo e, come in tutti gli stabilimenti, sono numerosi i processi che potrebbero avere un impatto sulla produzione. Per il nostro progetto pilota abbiamo scelto di concentrarci sul processo di stampa degli stencil.

Comprensione del processo

Una lamina stencil presenta delle aperture incise al laser, sotto le quali viene inserito un circuito. Quindi, la lamella di una racla spinge la pasta saldante dalla parte anteriore a quella posteriore dello stencil, riempiendo le aperture con la pasta saldante che si depositerà e aderirà al circuito stampato. Al termine della corsa, il circuito viene trasferito e quindi ispezionato. Il circuito successivo viene stampato nella direzione opposta con un’altra lamella. Ogni parte di questo processo genera dati sulle prestazioni.

Più complesso di quanto sembri

Come in qualsiasi processo produttivo apparentemente semplice, ci sono complessità nascoste. In primo luogo, il processo di stampa degli stencil è complesso e presenta molte variabili indipendenti. Ciò rende difficile per il personale di assistenza rilevare l’usura o il peggioramento delle prestazioni degli stencil e delle racle, soprattutto quando tale usura è difficile da vedere a occhio nudo. Inoltre, l’inizio del processo e le lunghe pause durante il processo modificano l’efficacia del trasferimento della pasta, rendendo difficile analizzare l’usura a lungo termine degli utensili.

Inoltre, gli stencil più sottili o con rivestimenti speciali hanno una durata diversa, il che rende ancora più imprevedibile l’usura che ne consegue. E mentre ogni fase del processo genera dati sulle prestazioni, il personale di assistenza non è in grado di raccogliere e analizzare questa enorme quantità di dati (IT, OT e ingegneria) in tempo reale.

Il personale dell’assistenza aveva bisogno di un modo migliore per raccogliere e analizzare i dati in tempo reale sulle prestazioni delle proprie macchine ed essere avvisato immediatamente di eventuali anomalie o danni alle stesse. Questo è stato il caso d’uso perfetto per il nostro algoritmo di rilevamento delle anomalie, il cui calcolo poteva essere effettuato e visualizzato tramite FactoryTalk® DataMosaix™ pochi secondi dopo l’ispezione della stampa.

Soluzione

I nostri team di progettazione e software hanno adottato un approccio algoritmico a questa sfida. Hanno creato un algoritmo brevettato di rilevamento delle anomalie, di proprietà di Rockwell Automation, che monitora gli strumenti nel processo di stampa di stencil e invia i dati sulle prestazioni al personale di assistenza. Successivamente, hanno implementato delle notifiche su quell’algoritmo in modo che il personale dell’impianto potesse ricevere avvisi immediati sulle anomalie senza dover eseguire noiose analisi post hoc.

Etichette e sensori necessari

In primo luogo, il team di progettazione ha aggiunto tag di identificazione a radiofrequenza a ciascuno dei nostri stencil e lamelle, insieme a un sensore per rilevare la direzione in cui il portale si stava muovendo. Il team ha raccolto i dati e li ha confrontati con i numeri di serie delle schede a circuito stampato inserite nelle macchine, acquisite da un controllore a logica programmabile (PLC) esistente. Inoltre, ha collegato i dati allo stencil e alla racla corrispondenti per ottenere i dati prestazionali su anomalie, difetti e controllo della pasta saldante.

Raccolta dati elegante e contestualizzazione

In seguito, ci siamo rivolti a FactoryTalk DataMosaix. FactoryTalk DataMosaix è un’applicazione SaaS progettata per acquisire grandi volumi di dati grezzi da diverse fonti, contestualizzarli in un’unica piattaforma e renderli utili per le applicazioni utilizzate dai team di gestione operativa.

Perché FactoryTalk DataMosaix è stato selezionato per questo progetto? I tipici strumenti di BI non fornivano una sufficiente modellazione delle relazioni tra dati e la possibilità di eseguire questa contestualizzazione in tempo reale. Ad esempio, Power BI richiedeva che qualcuno eseguisse l’analisi manualmente. 

Per l’impianto di Twinsburg, questa analisi è stata condotta mensilmente. Con FactoryTalk DataMosaix, l’analisi poteva essere eseguita in tempo reale, un requisito necessario per informare immediatamente il personale dell’impianto di eventuali anomalie nelle prestazioni.

Inoltre, FactoryTalk DataMosaix tiene traccia dell’intero ciclo di vita delle lamelle delle racle e degli stencil durante i loro spostamenti all’interno dell’impianto. In genere, quando uno stencil viene utilizzato su una linea, i suoi dati vengono tracciati. Quando viene ripreso e inserito in un’altra linea in un secondo momento, i dati relativi al runtime e alle prestazioni precedenti dello stencil non vengono considerati, aumentando così la probabilità che il personale non rilevi potenziali problemi di prestazioni.

Utilizzando FactoryTalk DataMosaix, abbiamo tracciato i dati su un grafico che identificava il rischio di guasto delle macchine. Questo metodo analitico è un “modo davvero elegante per esaminare le prestazioni della linea”, afferma Kai Lin, Architetto software di Rockwell Automation. “Si tratta davvero di capire se la linea sta migliorando o peggiorando.”

Avvisi in tempo reale su Teams

Infine, il team ha creato un canale su Microsoft Teams a cui chiunque nell’impianto poteva iscriversi e ricevere notifiche in tempo reale di anomalie o difetti delle macchine. Gli avvisi potevano essere generati in diversi modi. Il nostro team ha scelto di utilizzare Microsoft Teams perché è il sistema gestionale che il team stava già utilizzando.

Ecco come funzionava il processo. Quando la macchina di ispezione della pasta di saldatura rilevava un problema con un circuito, l’operatore doveva controllarla o pulirla manualmente, causando ritardi o potenziali errori di giudizio. Oggi, monitorando le prestazioni delle attrezzature di lavorazione (racla e stencil), l’algoritmo attiva avvisi in caso di percentuali di guasti insolitamente elevate delle schede, inducendo gli operatori a fermarsi e a indagare tempestivamente sul problema.

Grazie alla soluzione implementata, gli operatori possono identificare rapidamente l’apparecchiatura che causa i guasti, mentre in precedenza la natura dell’ambiente di produzione rendeva difficile identificare la radice del problema.

Era giunto il momento di scoprire se la soluzione funzionava. L’impianto ha lanciato l’algoritmo FactoryTalk DataMosaix e il progetto Microsoft Teams alla fine del 2023 e ha raccolto dati per circa 70 giorni.

Risultato

Riduzione delle ispezioni non riuscite

Vi sono stati diversi casi in cui il team di progettazione e il personale dell’impianto hanno ricevuto una notifica su un’anomalia o un difetto dello stencil e sono stati in grado di reagire di conseguenza. Anziché attendere il guasto (o sostituire inutilmente gli stencil in base a una data di calendario), l’algoritmo ha dato agli operatori un preavviso di 30-60 giorni per segnalare il guasto dello stencil. Per giunta, dopo la sostituzione o la riparazione dello stencil danneggiato in ogni caso, la percentuale di guasti è migliorata del 22%.

Miglioramento della produttività degli operatori

Inoltre, gli operatori delle macchine sono diventati più produttivi. Ora che il personale di supporto viene avvisato dei problemi relativi agli stencil prima che influiscano sul resto della linea di produzione e dispone di dati significativi con cui lavorare, gli operatori hanno meno distrazioni e possono essere più efficienti.

Ritorno sull’investimento per Twinsburg e altro ancora

Dopo una valutazione di quattro mesi presso il nostro stabilimento di Twinsburg, abbiamo calcolato che il risparmio annuo di manodopera era notevolmente superiore ai costi, con un ritorno sull’investimento di circa il 200%. Con la pianificazione di ulteriori casi d’uso, siamo certi che il ritorno sull’investimento di FactoryTalk DataMosaix aumenterà ulteriormente, giustificando questa spesa annuale.

Interruzione dei ricavi

Infine, il miglioramento della percentuale di guasti e la massimizzazione della produttività corrispondono a guadagni in termini di fatturato. In particolare, questo ha permesso all’impianto di realizzare 9 milioni di USD di ricavi in meno tempo, grazie a meno interruzioni.

Il futuro è luminoso... E produttivo 

Cosa riserva il futuro all’algoritmo e all’integrazione di FactoryTalk DataMosaix? I team di progettazione e software stanno lavorando per implementarlo su larga scala a Twinsburg, nonché nei nostri impianti a Mequon, Monterrey e Singapore. Stiamo anche cercando altre applicazioni di questa soluzione all’interno delle nostre operazioni. 

Poiché Rockwell Automation possiede l’algoritmo, i casi d’uso per i nostri clienti sono davvero infiniti. Come afferma Kai Lin, “Quando si pensa a ciò che l’algoritmo fornisce... quindi lo correla davvero al monitoraggio delle prestazioni degli utensili nel processo, vedo un’applicabilità molto ampia nella produzione discreta”.

Pubblicato 26 giugno 2024

Argomenti: Build Resilience FactoryTalk DataMosaix
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