Diapositiva 1 - Fabbrica Intelligente
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Diapositiva 1 - Fabbrica Intelligente
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] Cluster Tecnologico Nazionale Fabbrica Intelligente Imprese, università, organismi di ricerca, associazioni e enti territoriali: insieme per la crescita del Manifatturiero Agenda • Overview del progetto • OR1. Smart Monitoring and Planning • OR2. Smart Maintenance • OR3. Smart Product/Services • OR4. Virtual Product and Production System www.fabbricaintelligente.it [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 Politecnico di Milano (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 M. Taisch, G. Ripamonti A. Loleo Politecnico di Milano 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. M. Taisch, G. Ripamonti Politecnico di Milano A. Loleo Siemens 11 Dicembre 2014 Partners M. Taisch, G. Ripamonti Politecnico di Milano A. Loleo Siemens 11 Dicembre 2014 Obiettivi di ricerca e partners • OR1. Smart Monitoring and Planning Atomos, Brembo, eXactls, GFCC, HylaSoft, INFINITY, IROI, POLIMI, S&DM, Siemens, UNIGE, Whirlpool • OR2. Smart Maintenance Agomir, Hyla Soft, Infinity, MERMEC, PoliMi, PortaSol, SCM, UNIBO, UNIGE, Whirlpool • OR3. Smart Product/Services Carpigiani, PoliMi, UNIBO, Whirlpool • OR4. Virtual Product and Production Systems CNR-ITIA, IMA, PoliMi, SACMI, UNIBO, UNIGE M. Taisch, G. Ripamonti Politecnico di Milano A. Loleo Siemens 11 Dicembre 2014 Agenda Cluster Tecnologico Nazionale Fabbrica Intelligente Imprese, università, organismi di ricerca, associazioni e enti territoriali: insieme per la crescita del Manifatturiero • Overview del progetto • OR1. Smart Monitoring and Planning • OR2. Smart Maintenance • OR3. Smart Product/Services • OR4. Virtual Product and Production System www.fabbricaintelligente.it [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) M. Taisch, G. Ripamonti Politecnico di Milano 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) M. Taisch, G. Ripamonti Politecnico di Milano A. Loleo Siemens 11 Dicembre 2014 Sotto progetto OR1 - Status Sotto progetto “Brembo” Campi di analisi ASSEMBLY 1. Analisi dei processi WORKSHOP FOUNDRY M. Taisch, G. Ripamonti Politecnico di Milano A. Loleo Siemens Application domains 2. Modellazione mediante Plant Simulation 3. Raccolta dati per calcolo KPIs 4. Data Analytics 11 Dicembre 2014 Sotto progetto OR1 - Status 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 M. Taisch, G. Ripamonti Politecnico di Milano A. Loleo Siemens 11 Dicembre 2014 Agenda Cluster Tecnologico Nazionale Fabbrica Intelligente Imprese, università, organismi di ricerca, associazioni e enti territoriali: insieme per la crescita del Manifatturiero • Overview del progetto • OR1. Smart Monitoring and Planning • OR2. Smart Maintenance • OR3. Smart Product/Services • OR4. Virtual Product and Production System www.fabbricaintelligente.it [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 M. Taisch, G. Ripamonti Politecnico di Milano A. Loleo Siemens 11 Dicembre 2014 Smart maintenance Come costruire la piattaforma Smart Maintenance? Il concept della piattaforma M. Taisch, G. Ripamonti Politecnico di Milano 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) M. Taisch, G. Ripamonti Politecnico di Milano A. Loleo Siemens 11 Dicembre 2014 Cluster Tecnologico Nazionale Fabbrica Intelligente Imprese, università, organismi di ricerca, associazioni e enti territoriali: insieme per la crescita del Manifatturiero • Overview del progetto • OR1. Smart Monitoring and Planning • OR2. Smart Maintenance • OR3. Smart Product/Services • OR4. Virtual Product and Production System www.fabbricaintelligente.it [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 M. Taisch, G. Ripamonti Politecnico di Milano A. Loleo Siemens 11 Dicembre 2014 System Architecture M. Taisch, G. Ripamonti Politecnico di Milano A. Loleo Siemens 11 Dicembre 2014 Platform Architecture M. Taisch, G. Ripamonti Politecnico di Milano A. Loleo Siemens 11 Dicembre 2014 Cluster Tecnologico Nazionale Fabbrica Intelligente Imprese, università, organismi di ricerca, associazioni e enti territoriali: insieme per la crescita del Manifatturiero • Overview del progetto • OR1. Smart Monitoring and Planning • OR2. Smart Maintenance • OR3. Smart Product/Services • OR4. Virtual Product and Production System www.fabbricaintelligente.it [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 M. Taisch, G. Ripamonti Politecnico di Milano 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. M. Taisch, G. Ripamonti Politecnico di Milano 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 M. Taisch, G. Ripamonti Politecnico di Milano A. Loleo Siemens 11 Dicembre 2014 Cluster Tecnologico Nazionale Fabbrica Intelligente Imprese, università, organismi di ricerca, associazioni e enti territoriali: insieme per la crescita del Manifatturiero Grazie per l’attenzione www.fabbricaintelligente.it [email protected]