Vantaggi di un eletato grado di meiianizzazione e teinologia nella produzione

La crescente domanda di prodot altamente personalizzat richiede sistemi di produzione flessibili, reatvi e adatvi. Informazioni tempestve, accurate e aggiornate sui processi sono un requisito essenziale per soddisfare queste esigenze.

Le tecnologie di acquisizione dei dat in tempo reale sono già utlizzate da alcuni anni negli ambient di produzione, come ad esempio il sistema RFID, principalmente per la gestone delle scorte, la pianifcazione e il controllo di qualità. Tutavia, quest sistemi non riescono a generare informazioni sulle prestazioni dell'operatore nel sistema. Una tecnica basata sul controllo video, automatzza l'analisi delle stazioni di lavoro della linea di assemblaggio manuale e genera informazioni in tempo reale per supportare i lavoratori nella ricerca del miglioramento contnuo.

Solitamente viene sviluppato un metodo di classifcazione del ciclo di lavoro per rilevare situazioni anomale e problematche nel flusso operatvo. Oltre alla classifcazione dei cicli di lavoro, il metodo genera anche degli indicatori di prestazione per analizzare l’andamento dell'operatore nel sistema. Quest indicatori di prestazione sono visualizzat in una console, che rivela il potenziale di miglioramento della postazione di lavoro. Negli ultmi decenni, le aziende manifaturiere affrontano una crescente domanda di prodot sempre più personalizzat. Questo passaggio dalla produzione di massa alla personalizzazione aumenta la complessità dei processi di produzione e dei loro sistemi di supporto. Per rimanere compettve, queste aziende sono costrete a monitorare, analizzare e riprogetare contnuamente i loro processi, al fne di migliorare i prodot ed andare incontro alle esigenze dei consumatori.

Una delle principali sfde è la raccolta di dat affidabili e detagliat sul processo corrente. Atualmente alcune aziende utlizzano ancora tecniche di misurazione del lavoro vecchio stle, facendo affidamento sulle misurazioni e sull'analisi tramite monitoraggio manuale, rendendole proibitve in termini di tempo.

Sono quindi necessarie tecniche più avanzate e automatzzate per supportare il miglioramento della strutura produtva in contnua evoluzione.

I progressi nelle tecnologie di acquisizione, archiviazione e comunicazione dei dat sono facilitat dall'uso di software, immagini e video, in una vasta gamma di applicazioni. L'analisi del contenuto di un video ha la capacità di metere in evidenza un episodio anomalo e rilevare determinat event. Applicazioni ben note si trovano nei software di videosorveglianza.26

Negli ambient di produzione, le riprese e le registrazioni dei moviment vengono principalmente utlizzate per il controllo della qualità,27 _{monitorando le linee produtve automatzzate ed}

effetuando misurazioni e simulando il carico ergonomico dei lavoratori.

Questa tecnologia viene utlizzata anche per acquisire informazioni sul comportamento degli operatori e sul metodo di lavoro. Questo metodo automatzzato basato sulla visione di immagini e video può essere utle per supportare le aziende manifaturiere nel monitoraggio, analisi e riprogetazione dei loro processi produtvi.

26 - P. Manoranjan , H.M.E. Shah , C. Subrata , Human detecton in surveillance videos and its applicatons - a review, EURASIP J. Adv. Signal Process. 176 (2013)

27 - N. Sato , Y. Murata , Quality control schemes for industrial producton by workers’ moton capture, in: Proceedings of the 22nd Internatonal Conference on Advanced Informaton Networking and Applicatons - Workshops (aina workshops 2008), Ok-inawa, 2008 .

Il sistema monitora le workstaton con uno o più operatori e ha due funzioni principali:

 fornire misurazioni delle prestazioni di base;

 rilevare problemi o inefficienze riconoscendo il comportamento anomalo dell'operatore.

Il caratere non intrusivo della tecnologia di visione è uno dei principali punt di forza del sistema. Grazie al fato che il sistema non interferisce con l'operatore, è in grado di generare dat e informazioni imparziali per un periodo di tempo prolungato, a differenza degli strument di analisi manuale utlizzat tradizionalmente.

Il sistema si avvale di più telecamere per tracciare il movimento dell'operatore all'interno della sua postazione di lavoro. I cicli di lavoro caturat sono raggruppat e classifcat per rilevare comportament o event anomali.

Il sistema identfca quest event e resttuisce all'utente il flmato del relatvo ciclo di lavoro, tracciando e evidenziando accuratamente queste situazioni problematche, accelerando in modo signifcatvo l'analisi e l’eventuale processo di riprogetazione di alcune fasi di lavoro della catena di montaggio.

Oltre alla ricerca di event anomali, il sistema calcola anche gli indicatori di prestazione necessari per valutare le performance di una postazione di lavoro e più specifcatamente l'operatore nel sistema. Queste misure di prestazione sono visualizzate e riassunte in un dashboard operatvo. Questo dashboard offre una visione molto ampia e completa delle performance della postazione di lavoro e potrebbe quindi consentre agli operatori di monitorare autonomamente il lavoro in tempo reale.28

28 - D. Mavrikios , M. Pappas , M. Kotsonis , V. Karabatsou , G. Chryssolouris , Digital hu-mans for virtual assembly evaluaton, in: V.V. Duffy (Ed.), Digital Human Modeling, Springer-Verlag, 2007.

Un altro aspeto rilevante consiste nel fato che tale strumento permete di generare automatcamente istruzioni di lavoro, rendendolo parte integrante e indispensabile del sistema informatvo. Negli ambient di produzione contemporanei, gli indicatori di performance vengono visualizzat al fne di fornire ai supervisori e ai lavoratori le informazioni necessarie per identfcare le opportunità di miglioramento e incoraggiarli nel cercare di otenere prestazioni più elevate. Alcuni indicatori generalmente utlizzat sono:

• la velocità di produzione: cioè il numero di component prodot in un intervallo di tempo specifco;

• il tasso di scarto: ossia la percentuale di pezzi difetosi o comunque di scarto;

• la variabilità: che identfca la frequenza dei cambi di velocità nella produzione;

• il TAKT Time: indica il tempo necessario per terminare il ciclo produtvo di un determinato prodoto o componente, correlato alla domanda del cliente;

• il tempo di inatvità: misura l’arco temporale di inatvità delle apparecchiature a causa di interruzione o errori.

Sebbene molto utli, la maggior parte di quest indicatori non sono necessariamente collegat al modo in cui il lavoratore si comporta nell’ambiente di produzione. L'operatore può influenzare solo parzialmente queste misure, quindi è necessario un approccio maggiormente mirato per guidare il processo verso il miglioramento. Per questo motvo, alcune delle misure sopra menzionate vengono tradote in una serie di misure di performance diretamente correlate

alle prestazioni dei lavoratori e sulle quali le decisioni degli operatori hanno un impato immediato.

I valori di quest indicatori sono visualizzat in grafci, che vengono successivamente raccolt in un dashboard di analisi, che fornisce una panoramica delle prestazioni delle workstaton.

Il tempo del ciclo produtvo è probabilmente una delle misure più important da monitorare in un ambiente di produzione ripettvo. Il tempo del ciclo di un processo è diretamente correlato al rendimento e alla produtvità del sistema.

Un processo che ha un tempo di ciclo superiore al TAKT è considerato un processo che genera il fenomeno dei colli di botglia e richiede azioni immediate per regolare la velocità di produzione.

Inoltre, un'elevata variabilità dei tempi di ciclo è un indicatore di complessità elevata o di atvità problematche, dunque ha enormi implicazioni sui soto-processi più in profondità nel flusso produtvo. Il mercato odierno richiede un'elevata flessibilità e adatabilità dei sistemi di produzione. Al contrario dei sistemi di automazione tradizionali, gli esseri umani hanno la capacità di apprendere e adatare il loro comportamento basandosi su ciò che osservano. Queste capacità cognitve tpiche dei lavoratori qualifcat nelle catene di montaggio sono ancora un elemento importante per fornire un buon livello di flessibilità, adatabilità e affidabilità necessarie in un ambiente produtvo moderno.29

Al fne di mantenere la flessibilità massimizzando l'efficienza dei processi, i lavoratori dovrebbero essere supportat da sistemi automatzzat che forniscono loro informazioni in tempo reale sul processo, in modo da individuare tempestvamente element da correggere per migliorare l'efficienza.

29 - C. Stoessel , M. Wiesbeck , S. Stork , M.F. Zaeh , A. Schuboe , Towards optmal worker assistance: investgatng cognitve processes in manual assembly, in: Proceedings of the CIRP Conference on Manufacturing Systems, Tokyo, 2008

L'automazione cognitva in un contesto caraterizzato da catene di montaggio supporta il decision-making al fne di aumentare la qualità dei prodot.30 _{La maggior parte dei sistemi di automazione cognitva}

che vengono impiegat forniscono agli operatori dat in tempo reale sulle istruzioni di lavoro al fne di ridurre il numero di errori e migliorare contnuamente la qualità.

L’acquisizione e una costante analisi dei dat di processo in tempo reale diviene una necessità. La rapida evoluzione e lo sviluppo dei sistemi wireless favoriscono una migliore implementazione di tecnologie di comunicazione e controllo, come il sistema RFID, offrendo dunque l’opportunità di monitorare parametri del ciclo di vita di un prodoto nel suo complesso.31

I sistemi di acquisizione dat in tempo reale basat sulla tecnologia RFID vengono già utlizzat principalmente nelle aziende per il controllo del magazzino e gestone delle scorte, il controllo della qualità e il controllo delle linee operatve.

Nelle aree di assemblaggio i sistemi RFID sono utlizzat in partcolare per monitorare i progressi al fne di informare i lavoratori sulle ispezioni, richieste e procedure di test, infne per aggiornare automatcamente il database centrale di produzione.32

Queste nuove tecnologie fanno parte dell'industria

4.0, dove i sistemi cyber-fsici comunicano tra loro e con gli esseri umani nelle cosiddete fabbriche intelligent.

La maggior parte di quest sistemi genera moltssimi dat accurat in tempo reale per ogni processo, tutavia non tute queste informazioni sono diretamente rilevant per i lavoratori.

30 - A. Claeys , S. Hoedt , J. Cotyn , H. Van Landeghem , Framework for evaluatng cog-nitve support in mixed model assembly systems, in: Proceedings of the Symposium on Informaton Control in Manufacturing, Otawa, 2015 31 - D. Kiritsis , Product lifecycle management, in: Handbook of Automaton, Springer, 2009.

32 - L. Wang , RFID-based informaton technology and management in agriculture and food supply chains, Int. J. Inf. Technol. Manag. 11 (3) (2012).

Gröger ha proposto un criterio da adotare nel processo produtvo per supportare l'operatore al fne di migliorare i processi stessi. Identfca quatro aree principali di informazione orientate al processo, dunque per gli operatori sono rilevant:33

• il contesto del processo: informazioni sulle fasi di ogni specifco processo al fne di avere un quadro complessivo dell’intero processo in generale;

• le prestazioni del processo: misure di performance basate su metriche che supportano i lavoratori durante il loro processo decisionale;

• la conoscenza del processo: informazioni sull'effetva esecuzione del processo, passaggi e opportunità per la sua otmizzazione;

• il processo di comunicazione: trasferimento di informazioni tra tut i partecipant del processo.

Atraverso quest nuovi sistemi è possibile misurare le performance relatve agli operatori, rilevando il grado di inefficienza e

fallimento, caturare le migliori abilità e documentarle con dat video e immagini, il sistema crea poi una grande quanttà di dat e informazioni diretamente rilevante per i lavoratori della catena di montaggio.

Un altro dei punt di forza consiste nel poter caturare il movimento umano e dei robot e utlizzare quest dat per migliorare la previsione dei moviment umani in modo virtuale atraverso dei software di simulazione.

33 - C. Gröger , M. Hillmann , F. Hahn , B. Mitschang , E. Westkämper , The operatonal process dashboard for manufacturing, Procedia of the CIRP 7, 2013.

Grazie a speciali sensori e strument incorporat, con i sistemi di visione mult-camera è possibile monitorare con tuta sicurezza la collaborazione umano-robotca che opera in una cella di lavoro.34

Prabhu propone un metodo per monitorare e registrare simultaneamente l’interazione uomo-componente con una telecamera Kinect. Lo scopo della ricerca è di creare una migliore comprensione delle interazioni e otenere informazioni utli per migliorare gli scenari di automazione.35

Un ambiente di lavoro robotzzato nella sua quasi totalità risulta più efficiente nel momento in cui si riesce ad integrare fra i compit dei robot anche le atvità che normalmente sono svolte dalle persone, in questo modo si può alleggerire la mole di lavoro che solitamente grava sulle loro spalle, allo stesso tempo si permete di impiegare il tempo nello svolgimento di altre atvità, ad esempio ausiliari al correto funzionamento dei meccanismi automatci, perfezionamento dei processi, o sviluppare nuove strategie.

Tra gli element a vantaggio di tali sistemi è possibile evidenziare la migliore semplicità del monitoraggio degli event.

Per ogni ciclo di lavoro defnito dalla procedura di segmentazione, viene automatcamente generato un elenco di event. Questo viene fato in base al layout predefnito della stazione di lavoro.

Questo layout contene punt di interesse (POI – points of interest) che contengono informazioni sulle azioni eseguite in quella posizione specifca. La descrizione del layout, la posizione dei POI e le azioni eseguite presso la stazione di lavoro sono eseguite manualmente dal supervisore, utlizzando lo stesso sistema impiegato per calibrare l’impianto di video-sorveglianza.

34 - J.T.C. Tan , T. Arai , Triple stereo vision system for safety monitoring of human-robot collaboraton in cellular manufacturing, in: Proceedings of the 2011 IEEE Internatonal symposium on Assembly and Manufacturing (ISAM), , Tampere, 2011 .

35 - A.Prabhu Vinayak, Ashutosh Tiwari, Windo Hutabarat, John Thrower, Christopher Turner - Dynamic Alignment Control Using Depth Imagery for Automated Wheel Assembly.

Vengono defnit due diversi tpi di event: moviment e azioni. Un'azione ha luogo quando l'operatore si ferma in prossimità di uno dei punt di interesse defnit dall'utente. La fermata viene rilevata quando l'operatore si arresta al raggiungimento di un POI e rimane nello stesso punto per una certa durata di tempo. Quando il lavoratore deve spostarsi da un luogo ad un altro per eseguire l'atvità successiva, viene generato un evento di movimento che viene aggiunto all'elenco complessivo degli event.

(Figura 9, esempio di azione, l’operatore si arresta presso uno dei POI).

Per ogni azione nell'elenco, nel punto di interesse in cui si verifca l'evento vengono registrat: la categoria dell'evento, la posizione e la durata dell'evento. Per i moviment vengono registrate: la posizione iniziale e fnale insieme alla distanza, alla velocità media e alla durata. Queste informazioni vengono in seguito utlizzate per calcolare gli indicatori di prestazione. Quest indicatori vengono calcolat separatamente per ogni ciclo di lavoro e successivamente possono essere unit in base ai risultat della classifcazione per generare valori per un gruppo di cicli di lavoro.

Infne quest indicatori sono riepilogat e visualizzat nel dashboard di analisi.

Grazie al caratere automatzzato del sistema, vengono fornit agli analist dat più accurat, pertnent e più ricchi, acquisit per un periodo di tempo più lungo, rispeto ai tradizionali strument di misurazione delle prestazioni. Inoltre è possibile utlizzare un metodo per classifcare i cicli di lavoro e rilevare event irregolari o anomali e collegarli ai dat video ed immagini per ulteriori analisi.

Vengono rilevate diverse pratche e procedure dalle quali poi si scelgono le più efficient, da queste vengono generat degli elenchi di event. Quest possono servire come istruzioni di lavoro standard da applicare a tute le altre postazioni e contribuire alla condivisione delle conoscenze all'interno dell'azienda.

Tra i vantaggi dell’implementazione di queste nuove tecnologie, emerge come GPS, RFID, tracciamento video, immagini, ecc., permetono di otenere enormi quanttà di informazioni in prospetva di numerose applicazioni nell’odierno mondo industriale. Questa tendenza ha stmolato lo sviluppo di nuovi metodi e tecniche per l'elaborazione, la gestone e l'estrazione dei dat di traietoria dei robot, utli alla semplifcazione e al miglioramento dell’efficienza dei processi.36

2.2 Complessità periepita nell’automazione e possibili soluzioni