Diapositiva 1 - Fabbrica Intelligente

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Cluster Tecnologico Nazionale Fabbrica Intelligente
Imprese, università, organismi di ricerca, associazioni e enti territoriali: insieme per la crescita del Manifatturiero
Prof. Marco Taisch
Ing. Gaia Ripamonti
Politecnico di Milano
Ing. Andrea Loleo
Siemens ATS
Progetto 3: Smart Manufacturing 2020
11 Dicembre 2014
Auditorium Gio Ponti - Assolombarda
via Pantano 9 - Milano
www.fabbricaintelligente.it
[email protected]
Agenda
• Overview del progetto
• OR1. Smart Monitoring and Planning
• OR2. Smart Maintenance
• OR3. Smart Product/Services
• OR4. Virtual Product and Production System
[email protected]
ICT Megatrends & Recommendations
Technology Push Perspective
Collaboration
Mobility
Connectivity
Intelligence
• OEM – subcontractor
collaboration through
cloud paradigm
• Trends of contract
manufacturing and
‘product as a service’
• Customer involvement
in product design
• Proliferation of mobile
devices
• ‘On-the-go’ and
‘Always-on’ users
• New businesses
(manufacturing apps &
manufacturing app
store)
• Sensors, controllers,
embedded devices a
commonplace
• ‘Intranet of Things’ to
‘Internet of Things’
• Bidirectional
interaction with realworld objects
• Data analytics and
forecasting on-the-fly
• Leveraging cheaper
storage and low cost
processors
• Better visualization &
intelligence on
manufacturing data
Human–centric Manufacturing
M. Taisch, G. Ripamonti
(C) ActionPlanT 2012
A. Loleo
Siemens
11 Dicembre 2014
Beyond the Shop Floor
Agile
Manufacturing
Systems
&
A Manufacturing
2.0
Enterprise
Collaborative
Networks
People
at Supply
the
forefront
Seamless
Factory
Lifecycle
Processes
 RP4.1
– Cloud-based Manufacturing
Business
Customers
in-the-loop
 RP3.1
– Enhanced
visualisation
of complex
Web
for
Supply
Network
Collaboration
RP1.1
–Integrated
Software
flexible
and
reconfigurable
manufacturing
andfor
production
data

RP2.1
factory
models
for
CEO
RP4.2
– End-of-Life
(EoL)
applications
in a

RP5.1
–– Manufacturing
intelligence
for evolvable
informed
machinery
and
robots
manufacturing
systems

RP3.2
–
New
ICT-facilitated
initiatives
to engage
CIO
network
of
remanufacturing
stakeholders
product
design
RP1.2
–Intelligent
Professional
robots
and for
younger
generation
inservice
manufacturing

RP2.2
maintenance
systems
RP4.3
– Mobile
store
and applications
for anlife
agile

RP5.2
–– Solutions
for
energy-efficient
product
multimodal
Human-Machine-Robot
collaboration
increased
reliability
ofInformation
productionModels for
cycles
RP3.3
– Advanced
and
open
supply
network
RP1.3
–Integrated
Adaptive
process
automationcomputing
and
knowledge
creation
and learning

RP2.3
High-performance
RP4.4
– Connected
objects
for assets andfor in

RP5.3
–– Collaborative
design
environments
control
for
a
sensing
shop
floor
Factory
Life
Cycle
SME
RP3.4
– ICT
to worker-process
interaction
enterprises
insupport
theManagement
supply
networks
involvement

RP1.4
–
Dynamic
manufacturing
execution
and
collaborative
competence
development

RP2.4
monitoring
and
management
in &
VP Sales
RP4.5
–Energy
Complex
Event
(CEP) for
RP5.4
–– Crowd
sourcing
forProcessing
highly
personalized
environments
for
smarter
integration
Sales
Manager
Manufacturing
2.0
enterprises

RP3.5
–
Next
generation
of
recommendation
VP Manuf.
state detection
analytics
in and
supply
networks
productand
design
innovative
RP1.5
–Multi-level
Monitoring,
perception
awareness
systems
for European
workforce

RP2.5
–
simulation
and
analytics
for
RP4.6
– Collaborative
Demand
and Supply

RP5.5
Product
and recycling
simulation
at
the–shop
floorservicing
improving
production
quality
and
throughput
for
RP3.6
–
Tools
for
worker
behaviour
tracking,
Planning,
Traceability,
and Execution
increased
sustainability
RP2.6
RP1.6
–Services
M2M
cloud
connectivity
for
monitoring,
and
analysis

–
for
continuous
evaluation
Plant Manager
RP4.7
– Digital
Rights
Management
(DRM)
of

RP5.6
– ICTand
market-based
costing
andand
Manufacturing
2.0
enterprises
mitigation
of
manufacturing
risks
manufacturability
RP3.7
–
Plug
&
Play
interfaces
for
factory
workers
products
and
code
in
supply
networks
assessment
SALES
& MARKETING
RP1.7
Mass
customisation
and replicative
integration of
in dynamic
work
environments

RP2.7
––Data
On-demand
modular
and
RP4.8
–
Multi-Enterprise
Access

RP5.7
–
collection
andRole-Based
anonymization
during
real-world
resources
models
for
faster organisational
factory
initialisation
product
RP3.8
– (mRBAC)
Linked
knowledge
for
Control
in
Manufacturing
2.0
enterprises
usage

RP1.8
–
Intuitive
interfaces,
mobility
and
rich
connected
enterprises
 RP5.8
RP2.8 –– Mobile
Mobilitymaintenance
suite for comprehensive
factory

user experience
at the shop and
floorservicing cockpit
performance
management
for extended business offerings
Management
Planners
Design Manager
ENGINEERING
MANUFACTURING
FIELD SALES
Orders
returned
CUSTOMER
CUSTOMER
EXTERNAL DESIGNER
A. Loleo
Siemens
SUPPLIERS & SUBCONTRACTORS
11 Dicembre 2014
Obiettivi di ricerca
•
OR1. Smart Monitoring and Planning, dove nuovi metodi di pianificazione, monitoraggio e
controllo delle fabbriche intelligenti della ‘next generation’ verranno sviluppati per una
maggiore “consapevolezza nell’uso delle risorse e dell’energia”.
•
OR2. Smart Maintenance, dove verrà sviluppata una piattaforma integrata, modulare e
scalabile per supportare l’implementazione rapida, costo-efficiente e affidabile di soluzioni
manifatturiere di manutenzione preventiva.
•
OR3. Smart Product/Services, che tratta lo sviluppo di dispositivi ‘smart’ e ‘always
connected’ insieme alla creazione di servizi ICT digitali mirati, con lo scopo di aumentare la
‘user satisfaction’ ed il benessere degli utenti a breve e lungo termine.
•
OR4. Virtual Product and Production System, dove verranno sviluppate nuove e avanzate
metodologie per il prototyping virtuale insieme a innovativi strumenti di ottimizzazione,
applicati ai prodotti e ai relativi processi di produzione con applicazione nel campo delle
macchine per confezionamento e della stampistica per sanitari in ceramica.
A. Loleo
Siemens
11 Dicembre 2014
Partners
A. Loleo
Siemens
11 Dicembre 2014
Obiettivi di ricerca e partners
Atomos, Brembo, eXactls, GFCC, HylaSoft, INFINITY, IROI, POLIMI,
S&DM, Siemens, UNIGE, Whirlpool
Agomir, Hyla Soft, Infinity, MERMEC, PoliMi, PortaSol, SCM,
UNIBO, UNIGE, Whirlpool
Carpigiani, PoliMi, UNIBO, Whirlpool
• OR4. Virtual Product and Production Systems
CNR-ITIA, IMA, PoliMi, SACMI, UNIBO, UNIGE
A. Loleo
Siemens
11 Dicembre 2014
Agenda
[email protected]
Sotto progetto OR1
Obiettivi di ricerca:
 Sistemi avanzati di analisi industriale
 Nuovi metodi di pianificazione, monitoraggio,
controllo ed analisi delle fabbriche intelligenti della
‘next generation’
Applicazioni industriali:
 White goods
 Automotive first tier supplier
Target sottoprogetto OR1
Creazione di uno o più Proof Of Concepts (POCs), dove i vari prodotti/moduli software forniti
dai diversi membri del consorzio vengono integrati al fine di fornire delle soluzioni a reali use
cases industriali nello specifico forniti dagli End Users appartenenti al consorzio di progetto
(Brembo e Whirlpool)
A. Loleo
Siemens
11 Dicembre 2014
Sotto progetto OR1 - Status
Analisi industriale mediante Siemens Value Modeler
 Per analizzare in modo strutturato ed organizzato gli use cases proposti dai Partners
industriali è stato utilizzato Siemens Value Modeler
 Value Modeler consente di “catturare” e formalizzare in modo oggettivo lo stato AS-IS di un
processo produttivo (e non) e di definire lo stato TO-BE, stabilendo una possibile
Manufacturing Transformation Strategy
 Particolare attenzione agli standard industriali (ISA-95, SCOR, ISO22400, BPMN, APQC)
A. Loleo
Siemens
11 Dicembre 2014
Sotto progetto “Brembo”
Campi di analisi
ASSEMBLY
1. Analisi dei processi
WORKSHOP
FOUNDRY
A. Loleo
Siemens
Application
domains
2. Modellazione
mediante Plant
Simulation
3. Raccolta dati per
calcolo KPIs
4. Data Analytics
11 Dicembre 2014
Sotto progetto “Whirlpool”
Production sequencing
Traceability
• Daily finished good production sequencing
• Primary process production scheduling
• Component Traceability
• Finished good traceability
Generalized KPI Management* • Define and capture standard factory KPIs
Efficiency man/machine
Standard communication*
Energy saving
• Monitor the efficiency of the single workstation
• Define a standard comunication with Shop
Floor
• Monitor and optipmize the energy
consumption for factory/line/device
* in coordinamento col sottoprogetto OR2
A. Loleo
Siemens
11 Dicembre 2014
Agenda
[email protected]
Smart maintenance
Perché costruire una piattaforma di Smart
Maintenance?
Obiettivi della piattaforma Smart Maintenance
• Garantire capacità di valutare lo stato di salute degli asset nell’impianto
industriale, sfruttando al meglio la mole di dati potenzialmente disponibile
durante il loro funzionamento
• (secondo la prospettiva dell’end-user) Contribuire alla competitività del
business aziendale con la manutenzione predittiva e con una migliore
integrazione della manutenzione con i processi della fabbrica
• (secondo la prospettiva dell’original equipment manufacturer) Creare le
potenzialità per l’erogazione di servizi di manutenzione smart da parte del
costruttore
A. Loleo
Siemens
11 Dicembre 2014
Smart maintenance
Come costruire la piattaforma Smart Maintenance?
Il concept della piattaforma
A. Loleo
Siemens
11 Dicembre 2014
Smart maintenance
Come costruire la piattaforma Smart Maintenance?
Il concept della piattaforma secondo lo standard MIMOSA / ISO 13374
Gli standard più comuni di MIMOSA (Machinery Information Management Open Systems Alliance): i) OSA-EAI
(Open Systems Architecture for Enterprise Application Integration); ii) CRIS (Common Relational Information
Schema); OSA-CBM (Open Systems Architecture for Condition Based Maintenance)
A. Loleo
Siemens
11 Dicembre 2014
[email protected]
The Project
Carpigiani sta sviluppando una piattaforma i-Maintenance scalabile per collegare
migliaia di macchine intelligenti gelato distribuiti geograficamente.
Ogni macchina avrà un embedded controller basato su Linux e tutti i dati saranno
raccolti in un Carpigiani private-Cloud system.
La piattaforma Carpigiani E-Maintenance, sviluppata con l'Università di Ferrara,
permetterà di ridurre i costi post-vendita, per la diagnosi remota di macchine
problemi operativi, e per consentire prognostico per identificare le macchine e
componenti che rischiano di fallire
A. Loleo
Siemens
11 Dicembre 2014
System Architecture
A. Loleo
Siemens
11 Dicembre 2014
Platform Architecture
A. Loleo
Siemens
11 Dicembre 2014
[email protected]
Sotto progetto OR4
Obiettivi di ricerca:
Avanzate metodologie per il prototyping virtuale insieme a
innovativi strumenti di ottimizzazione, applicati ai prodotti e
ai relativi processi di produzione
Applicazioni industriali:
 macchine per confezionamento
 produzione di stampi per sanitari in ceramica
Target sottoprogetto OR4
Per il sottoprogetto OR4 il focus è centrato sulle tematiche del virtual prototyping. In
particolare l’attività per ora si è concentrata sugli use cases industriali forniti da SACMI.
Si è scelto di utilizzare come piattaforma per lo sviluppo dei modelli e dei prototipi il Virtual
Factory Framework (VFF) sviluppato da ITIA-CNR
A. Loleo
Siemens
11 Dicembre 2014
Sotto progetto OR4
Tramite Virtual Factory Framework è possibile:
 sviluppare una “holistic view” della fabbrica,
considerandone la struttura fisica e la sua evoluzione
nel tempo
 definire un frame work di riferimento per la
pianificazione e l’ottimizzazione delle attività di
fabbrica
 sviluppare un data model estensibile della fabbrica,
che copra prodotti, processi, risorse e business logics
e che sia in grado di interagire con prodotti software di
mercato
 ottenere una reale sincronizzazione fra virtual e real
factory
Siemens Plant Simulation verrà integrato con VFF,
demandando al primo la gestione della simulazione
event-driven 2D, e al secondo la navigazione e la
completa gestione dell’ambiente 3D.
A. Loleo
Siemens
11 Dicembre 2014
“Smart Manufacturing Lab”
E’ in corso di definizione la possibilità di
ospitare in Regione Liguria uno “Smart
Manufacturing LAB” partecipato da
Distretto Tecnologico SIIT/Università
degli Studi di Genova e Imprese del
consorzio inserite nel Cluster, dove i vari
POC e le sperimentazioni effettuate
possano essere integrate, estese e
soprattutto possano fornire una “vetrina”
delle attività svolte verso altre imprese,
enti di ricerca, distretti, secondo una
logica di condivisione delle Infrastrutture
di Ricerca
A. Loleo
Siemens
11 Dicembre 2014
Grazie per l’attenzione
[email protected]

Diapositiva 1 - Fabbrica Intelligente

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