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19 rmo ottobre 2020 i dati della macchina sono tra loro estremamente ete- rogenei: posizioni, assorbimenti e altre informazioni degli assi della macchina, I/O di PLC, consumi energetici, fenomeni vibratori sia nel dominio del tempo sia della frequenza ed altre grandezze che variano a seconda della singola macchina e delle specifiche esigenze del cliente. Tutte queste informazioni, che erano tradizio- nalmente utilizzate solo per eseguire loop di controllo locali, fluiscono oggi dalle macchine fino a un Cloud ser- ver arricchendosi a livello di cella e di officina di nuove informazioni e vanno quindi a formare una base dati il cui contenuto costituisce solide fondamenta per la creazione di nuovi servizi, pensati per migliorare l’espe- rienza del cliente e la disponibilità della macchina. Servizi sviluppati in partnership coi clienti. In tema di Smart Manufacturing, MCM ha collaborato con diversi clienti importanti nella definizione di servizi particolar- mente utili per gli utilizzatori. Tra gli esempi più significativi, vi è un sistema svilup- pato per la manutenzione predittiva degli assi e del mandrino che sfrutta il concetto di ‘fingerprint’, ogni macchina viene periodicamente sollecitata con un test a vuoto predefinito, e un software DataAnalyzer, svi- luppato in collaborazione con il Politecnico di Milano. L’idea alla base di questo sistema è quella di ricercare nei dati di consumo energetico, posizione e vibrazione depositati sul Cloud, eventuali anomalie o derive, se- gnalandole alla manutenzione attraverso una specifica applicazione. Il cliente ha a disposizione lo storico della macchina e può arricchire la propria conoscenza del sistema. Diversi sono i benefici di questo sistema. Ad esempio, grazie a questo servizio, il cliente potrebbe riscontrare un eventuale degrado di una tavola rotante con giorni di anticipo rispetto all’insorgere del problema bloccante, programmando così la fase di manutenzione necessaria alla riparazione. MCM però non si ferma qui e sta sviluppando ulteriori servizi. Per lamanutenzione predittiva, un DataAnalyzer per i sistemi elettro/pneumatici governati da PLC, di cui è in corso la costruzione di un importante database, re- gistrando più di 500 eventi/ora da diverse macchine in lavorazione. Per il monitoraggio di processo, l’acquisi- zione di dati ad alta frequenza durante la lavorazione meccanica permette di migliorare la conoscenza del processo produttivo e guidare l’utilizzatore nell’otti- mizzazione della gestione degli utensili. L’integrazione dei dati del processo di lavorazione con i dati di misura è la chiave per il miglioramento del controllo qualità. Importanza dell’IT per l’integrazione tecnologica. Sul terreno del manifatturiero avanzato la competizione non si gioca solo in ambito di produzione ma anche di analisi dei dati. Se da un lato, oggi le macchine permet- tono di operare con standard che si avvicinano sempre più a quelli che sono i limiti tecnologici dei materiali e degli utensili, dall’altro lato in tema di acquisizione, processamento, interpretazione automatica dei dati e sulle conseguenti decisioni da prendere, il margine di miglioramento è ancora significativo. Proprio per questo, ma soprattutto in modo lungimirante fin dalla sua fondazione, MCM considera l’apporto dell’Infor- mation Technology come un elemento fondamentale per l’integrazione tecnologica. L’azienda piacentina ha incluso da sempre nella propria offerta questa tecno- logia. E nel 1986, in seno a MCM, è nata la divisione IT denominata MCE con l’obiettivo di elaborare e svilup- pare una serie di servizi software dedicati alla supervi- sione della produzione che sono stati organizzati nelle suite jFMX. L’architettura del supervisore jFMX, esclu- sivo MCM, è strutturata su diversi livelli per gestire le crescenti complessità di impianti e di informazioni, fino al possibile coordinamento e gestione centraliz- zata dell’intero workshop. Nella proposta di gestione degli impianti, già ricca di funzionalità di supervisione della produzione a vari li- velli, MCM ha introdotto un nuovo sistema di monito- raggio costituito da differenti sensori e dal dispositivo hardware jNODE FR, su cui la società ha implementato in completa autonomia la piattaforma jFRX per la rac- colta ad alta frequenza e l’aggregazione dei dati della macchina. Provenienti dai diversi componenti e sensori, Il dettaglio del magazzino utensili modulare a terra.