Seminario di approfondimento degli strumenti statistici e delle tecnologie partendo dal caso di successo nel settore automobilistico
Il 4 febbraio 2022 alle ore 14.00 si terrà il seminario di approfondimento degli strumenti statistici e delle tecnologie.
Verrà presentato il progetto di Bruschi, curato dal Senior Process Engineer del gruppo Roberto Rodolfo Gaggianesi, con un’introduzione al problema e alle tecnologie di stampaggio. L’ing. Gaggianesi ha avuto modo di elaborare il progetto con l’apporto della società HH & Partners, gestita dall’Ing. Fabio Zurlini, docente universitario di Bologna e massimo esperto in statistica, e dall’Ing. Ciro Caramiello, massimo esperto di fluidodinamica delle superleghe.
Il seminario – Rivoluzione industriale 4.0: da processi reattivi a processi predittivi
Il seminario di approfondimento avrà il seguente programma:
Ing. Roberto Rodolfo Gaggianesi, BB – Senior Process Engineer di Bruschi:
- Introduzione al problema e tecnologie di stampaggio.
Ing. Fabio Zurlini, BPP Director – di HH:
- Regressione multipla e analisi delle varianze.
- Design of experiments.
Ing. Ciro Caramiello Phd – di HH:
- Caratterizzazione delle curve di iniezione, energia, slope attraverso matematiche derivate ed integrali.
- Predictive analytics ed intelligenza artificiale.
Ingegnere Dario Pirollo di Tim:
- Edge computing e industrial 5G.
Il progetto di Bruschi
Il progetto di Bruschi consiste in un’analisi statistica di processo elaborata su un componente automotive di un importante cliente Tier 1 e compiuta attraverso il software statistico Minitab.
Il progetto si distingue per l’uso strategico dei dati ottenuti per trasformare un processo HPDC di pressofusione ad alta pressione in una produzione automobilistica su larga scala, passando da un tradizionale sistema di controllo del feedback reattivo a una prospettiva di apprendimento automatico proattivo.
Il processo HPDC è composto da una serie di fasi diverse. Le prime tre sono le fasi di iniezione. Segue la compressione e infine la solidificazione.
Durante l’impostazione iniziale della macchina è stato eseguito un DOE con il metodo della superficie di risposta per impostare valori ottimali di PV con un approccio di correzione rapida. Ciò ha rivoluzionato la tradizionale configurazione One-factor-At-a-Time ed in seguito sono state utilizzate le curve di iniezione IV per modificare il comportamento della macchina.
Questo secondo passaggio ha superato la logica dello spazio sperimentale combinando un approccio statistico con una comprensione fluidodinamica del sistema per introdurre predittori controllabili basati su IV caratterizzati da parametri descrittivi.
Il nuovo algoritmo introduce un approccio predittivo che trasforma l’attuale logica di feedback.
In conclusione il progetto potrebbe portare a 3 trasformazioni principali nel settore:
- L’utilizzo di un approccio DOE (RSM) invece del tradizionale approccio One-factor-At-a-Time durante il run-off;
- Possibili modifiche dello stampo basate sui dati;
- Passaggio dal tradizionale controllo del feedback a un approccio feed-forward in tempo reale.
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