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progettare 417 OTTOBRE 2018 75 ne di discontinuità devono puntare a ottimizzare l’integrazione tra i si- stemi fisici (macchine, controllori logici, robot) e i sistemi digitali (reti estese, simulazione di processi, vir- tualizzazione, analisi dati), al fine di rendere disponibili prodotti in gra- do di portare benefici realizzativi agli stessi costruttori, ma anche e principalmente affinché gli utilizza- tori finali ne possano riconoscere e apprezzare i vantaggi e per questo sceglierli - spiega Lucia - oggi la sensoristica disponibile permette di superare molti dei limiti che c’erano per ottenere dati sullo stato della macchina e del processo. Superato quindi il problema generale di come avere i dati, quello che oggi si sta af- frontando è come trasformare questi dati da generici in informazioni utili alla corretta esecuzione del processo e alla predisposizione di ulteriori e successivi miglioramenti per aumen- tare l’autonomia della macchina nel generare efficienza e qualità”. I dati, quindi, da soli non bastano. Ci vuole uno step ulteriore che consenta di passare dal dato all’informazione. Ma come? “Servirà sempre di più comprendere e selezionare applica- tivi software di analytics indirizzati per esempio all’analisi diagnostica, che, a seconda delle applicazioni e dei sistemi produttivi all’interno dei quali le macchine sono inserite, potranno essere orientati alla pre- venzione, alla predizione, alla pre- scrizione o alla proattività”, spiega Lucia. “Il data collecting, cleaning e selection dei parametri di processo e le loro variazioni registrate durante il funzionamento della macchina già oggi consentono di ottenere molte- plici vantaggi perché permettono di individuare e notificare trend critici come ad esempio l’usura dell’uten- sile, e per suggerire o effettuare ne e il digitale (prossima edizione Parma, 28-30 maggio 2019): “Pro- vando a semplificare - ci dice - per le macchine a controllo numerico il concetto di smart machine potrebbe essere declinato come un sistema di lavorazione in grado di eseguire autonomamente funzioni complesse che tipicamente richiederebbero la presenza di un operatore esperto. Parliamo di funzioni come monito- raggio e diagnostica di processo, ottimizzazione dei parametri di fun- zionamento, gestione della qualità della produzione, adattamento dei parametri operativi alle condizioni di funzionamento, valutazione del- la performance operativa, gestio- ne della tracciabilità dei prodotti, flessibilità produttiva, connettività orizzontale e verticale”. L’information-based manufacturing Perché le macchine siano in grado di essere ‘smart’, nel senso sopra decli- nato, è necessario non soltanto che integrino le più avanzate soluzioni di automazione, ma che sappiano ottenere - e utilizzare - le informa- zioni di valore che l’automazione è in grado di generare dalle macchine durante la produzione: “Gli OEM che vogliono ottenere un’innovazio- MACCHINE UTENSILI DOSSIER