L’intervento di Christian Blobner, Direttore International Business Development Fraunhofer-Institut, presso Fornitore Offresi 2018
Fornitore Offresi, il Salone della Meccanica di eccellenza, tenutosi dal 15 al 17 febbraio 2018 a Lariofiere, quest’anno ha puntato molto sulla dimensione internazionale, con un attenzione particolare al mercato tedesco. Durante la manifestazione è stato organizzato un lunchtalk all’interno del quale – a partire dall’esempio del Fraunhofer Institut, a cui si ispira la via italiana del “Piano Impresa 4.0” – esponenti del sistema imprenditoriale e della ricerca, tedesco e locale, si sono confrontati su strategie, modelli e soluzioni che puntano a un obiettivo comune: aumentare la competitività grazie a innovazione e tecnologia, a saperi e competenze, a relazioni e interconnessioni.
Triwù ha seguito l’appuntamento, intitolato “ITALIA GERMANIA: OBIETTIVO 4.0. Strategie, modelli e soluzioni a confronto“, e ha ripreso l’intervento di Christian Blobner, Direttore International Business Development Fraunhofer-Institut.
>>>> Di seguito, riportiamo una traccia in italiano sua presentazione <<<<
Sono felice di presentare, in questo forum, ciò che stiamo facendo al Fraunhofer Institute dal punto di vista della ricerca e in collaborazione con enti pubblici e aziende private.
Prima di tutto però, un’introduzione generale sul Fraunhofer Institute che fa parte della Società Fraunhofer, il centro di ricerca applicata più grande d’Europa. Abbiamo 17 istituti in tutta la Germania con differenti specializzazioni: alcuni si occupano della produzione, altri si concentrano sulla microelettronica, l’ICT, “Life sciences” e tanto altro. Si tratta di un’organizzazione di ricerca molto diversificata ed è da sottolineare come i fondi per le nostre ricerche, assai cospicui, siano conquistati con molto lavoro, dal momento che circa il 70% delle risorse derivano dalla vittoria di call lanciate dal governo tedesco, dall’Unione Europea e da imprese private.
La risposta alle call si configura quasi come un lavoro di consulenza e richiede competenze molto diversificate che hanno origine nella storia del Franuhofer; nel 1949 fu fondato per supportare le PMI tedesche, spesso prive, ieri come oggi, delle necessarie risorse, competenze e infrastrutture.
Nella sede del Fraunhofer di Magdeburgo lavorano circa 190 dipendenti che gestiscono un budget per la ricerca di 20 milioni di Euro l’anno. Gran parte di questo budget proviene direttamente dal settore industriale, il restante deriva dalla ricerca pubblica. Il nostro focus però è sicuramente sull’industria. Siamo operativi praticamente in ogni continente del mondo eccetto l’Antartide, ma solo perché non ci sono tanti clienti in quella zona… Per il resto siamo quasi dappertutto; in particolare, abbiamo progetti anche a Bangkok, in Thailandia, per la creazione di una sorta di ponte verso il mercato asiatico e cinese.
Cosa serve per creare un’azienda o una fabbrica
Abbiamo competenze specifiche che rispecchiano le skills necessarie all’interno di una fabbrica: robotica e automazione; taratura e processi di misurazione; assistenza di sistema e processi di ottimizzazione. In questi campi di ricerca stiamo lavorando sui sistemi e l’ottimizzazione dei processi produttivi; qui vorrei concentrarmi in particolare sui Sistemi di Smart Working. Il nostro focus è capire come integrare al meglio i lavoratori in un ambiente di lavoro sempre più automatizzato.
Il nostro obiettivo non è portare i robot nella fabbrica ed estromettere l’elemento umano, ma aiutare i lavoratori a lavorare meglio sfruttando le opportunità offerte dall’automazione, dai supporti fisici e dai sistemi di assistenza. Complessivamente quindi, nella nostra visione, l’elemento umano rimane al centro dei processi produttivi.
All’interno dell’Industria 4.0 il nostro approccio si concenta sull’utilizzo di dati lungo tutto il processo produttivo o di una singola macchina. L’idea, in questo senso è che attraverso l’analisi dei big data si ottengano benefici concreti lungo l’intero processo produttivo, lavorando per esempio sui punti di contatto tra analisi e gestioni dati e automazione. La nostra competenza di sviluppa nella descrizione dell’interazione delle diverse competenze, e nella descrizione di come i dati possono essere usati nei diversi step del ciclo di produzione (dalla progettazione al testing, passando per la fase di preprototipazione a quella di trasferimento tecnologico). Sintetizzando – e questo potrebbe risultare quasi “offensivo” per i teorici dei big data – noi usiamo questi dati in operazioni “pratiche”.
I progetti
Uno dei nostri progetti, in questo senso, consiste in una collaborazione con Lanxess (formalmente una società della Bayer). Lanxess aveva tecnologie molto innovativi e sono venuti da noi con una richiesta molto centrata sulla loro posizione di marketing. Ci hanno detto che loro non avevano ancora un prodotto specifico, ma che avevano bisogno delle macchine per andare sul mercato il prima possibile. Così, senza che neanche loro sapessero quali caratteristiche dovesse avere questo futuribile prodotto, noi abbiamo accettato di costruire le macchine per produrlo. Per farlo abbiamo usato un sistema totalmente virtuale, descrivendo come sarebbe apparso il sistema e quello che avrebbe dovuto fare. E a ogni step della produzione, abbiamo processato tutti i dati generati: così da avere un sistema parallelo di produzione virtuale da un lato, e la macchina “reale” che costruiva il prodotto dall’altro.
Il nostro primo progetto risale al 2011; quando il dibattito sull’Industria 4.0 in Germania era ancora all’inizio, noi stavamo producendo macchine che erano già (di fatto) 4.0. E questa collaborazione con Lanxess ci ha permesso di costruire una macchina 4.0 e di sviluppare una sorta di “gemello digitale” della macchina in grado, attraverso sensori e attuatori, di recepire e elaborare tutti i dati della macchina reale e riprodurli. Il risultato è un DIGITAL TWIN che riesce a simulare perfettamente quella reale e che diventa le base per testare cambiamenti nella produzione, nella manutenzione predittiva e nell’assistenza per gli operatori.
Premontaggio a errori zero
Abbiamo realizzato un altro progetto, per un’azienda che necessitava di un lavoro manuale prima della fase di automazione. Qui l’operatore doveva costruire un set di strumenti e assemblarli su piattaforma, che avebbe lavorato in seguito in modo automatizzato. La soluzione è stata quella di fornire all’azienda un sistema di realtà aumentata con telecamere in grado di “sorvegliare” il posto di lavoro, producendo una traccia luminosa su un monitor per gli operatori.
L’analisi di questi dati ha davvero aiutato l’azienda a ridurre costi e tempi e aumentare l’affidabilità. Prima, infatti, il lavoratore doveva sfogliare una pila di fogli per capire come assemblare le parti sulla piattaforma e immaginare un pezzo in 2D in un ambiente 3D, il processo non era esente da errori, mentre con il nostro aiuto “visivo” il processo produttivo è migliorato sensibilmente.
Manutenzione predittiva
Un altro caso: qui abbiamo lavorato su un processo già esistente, per un’azienda che produceva ruote per macchine. C’era un problema di decodifica del disegno tecnico, perché alcune parti (durante il processo) diventavano irregolari. Ci hanno chiesto pertanto di trovare una soluzione di manutenzione predittiva per mantenere e accrescere la qualità durante la produzione. Dovevamo trovare, in pratica, un modo per mettere insieme i dati della produzione con quelli della qualità, incorporando sistemi preesistenti e nuovi sensori, analizzando i dati risultanti e capire l’esatto funzionamento del processo. Il tutto per cogliere facilmente il momento in cui il prodotto si sarebbe distanziato dagli standard qualitativi richiesti.
Collaborazione Uomo – Robot
Prima ho parlato anche di robotica, e infatti uno dei focus di quest’anno è proprio la collaborazione in sicurezza tra uomo e robot e il momento dell’interazione.
In questo caso parliamo, come sempre, di automazione in industrie molto customizzate – come quelle del settore aeronautico. Abbiamo collaborato con Kuka, Airbus e ABB e altre importanti realtà del settore. In questo caso l’ostacolo più evidente per l’automazione è che i “pezzi” sono tutti diversi tra loro ma vanno comunque gestiti tutti. La soluzione adottata è stata la realizzazione di una “piattaforma robotica mobile” progettata per aiutare gli operatori.
Ottimizzare il magazzino, tra Gps e RFID
L’ultimo progetto che voglio presentarvi riguarda la telematica: abbiamo utilizzato dati dei GPS e di produzione per l’ottimizzazione del magazzino. In questo caso abbiamo lavorato per un’azienda di Brandeburgo, la Enercon, produttrice di turbine eoliche. Il loro problema era di non riuscire a trovare le lame della turbine nel loro lotto. Sono grandi e ingombranti, ma difficili da distinguere ad occhio nudo perché enormi e simili tra loro, quindi, la cosa importante era riuscire a rinvenire immediatamente gli 8 componenti diversi, senza errori e anche in assenza dei lavoratori che avevano organizzato il magazzino. La soluzione adottata ha lavorato con RFID e localizzazione GPS e garantisce una organizzazione agile del magazzino che permette a chiunque ne ha l’autorizzazione di rintracciare in tempo reale ogni singolo componente. Il risultato è stato un dimezzamento dei tempi di produzione.
Ovviamente potrei andare avanti con molti altri esempi, ma i progetti che vi ho mostrato oggi dovrebbero avervi chiarito (a grandi linee) il nostro lavoro. Tutto quello che facciamo si inserisce nel contesto della quarta rivoluzione industriale – specialmente nella digitalizzazione dei sistemi, dei singoli processi e delle infrastrutture. E su tutti questi temi abbiamo realizzato progetti specifici, che possono mostrare come sappiamo e possiamo lavorare utilizzando il mondo dei big data per migliorare a 360° le performance aziendali.