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La messa in funzione di un nuovo forno a spinta presso la sede svizzera ha spinto Novelis a standardizzare l'acquisizione e l'analisi dei dati di processo. Sulla base delle esperienze esistenti, della buona scalabilità e della connettività completa, è stato scelto il sistema iba, che ora fornisce al produttore di alluminio informazioni esclusive sul processo.

Novelis è il principale produttore mondiale di prodotti in alluminio laminati piatti. L'azienda fornisce lamiere di alta qualità all'industria automobilistica e aerospaziale, tra gli altri.
Novelis gestisce impianti di laminazione e riciclaggio tecnologicamente avanzati in Nord America, Sud America, Asia ed Europa. Nello stabilimento di Sierre, in Svizzera, Novelis copre l'intero processo di produzione dell'alluminio, dalla colata alla finitura. La messa in funzione di un nuovo forno di spinta ha dato all'azienda l'occasione di standardizzare l'acquisizione e l'analisi dei dati di un impianto.
"Abbiamo raccolto una varietà di dati nei nostri processi, ma in passato non avevamo utilizzato un sistema unificato per questo. Volevamo risolvere questo problema per semplificare la valutazione dei dati. Volevamo anche creare un set di dati individuale per ogni prodotto, il che rappresentava una sfida con fino a 30 prodotti contemporaneamente nel forno", spiega Bernard Cavin, ingegnere di processo di Novelis responsabile di quest'area.
Cavin, che per molti anni è stato responsabile dei settori di produzione della laminazione a caldo e a freddo, ha fatto tesoro della sua esperienza: anche la sua azienda ha scelto la soluzione di iba AG su suo consiglio: "Sono un utente di lunga data del sistema iba perché sono sempre stato colpito dal loro orientamento al cliente. In passato abbiamo realizzato con successo dei progetti con il sistema iba, quindi volevamo che diventasse il nostro standard", afferma Cavin.
Con il sistema iba, è possibile acquisire, registrare, valutare ed elaborare ulteriormente dati di processo e di macchina ad alta risoluzione, nonché dati di configurazione descrittivi, utilizzando componenti software e hardware perfettamente adattati. Poiché il sistema è facilmente scalabile grazie alla sua struttura modulare, è adatto sia alla risoluzione dei problemi di un PLC con 64 segnali sia al monitoraggio di un grande impianto con diverse decine di migliaia di segnali. "Nella prima fase, insieme a iba abbiamo adattato un progetto campione al nostro ambiente. L'operazione è stata molto rapida. Il lavoro più importante è stato poi quello di ordinare e strutturare gli innumerevoli dati del PLC, poiché alcuni segnali erano irrilevanti per i nostri scopi", spiega Cavin. Per questo, i responsabili del progetto hanno definito circa 500 segnali, che sono stati poi compilati in regole di analisi PDO. Oltre al software di acquisizione ibaPDA e all'ibaHD-Server per l'archiviazione a lungo termine, Novelis utilizza anche ibaDatCoordinator, che elabora automaticamente i file di misura generati ed estrae le cifre chiave rilevanti nei database utilizzando le regole di analisi create una volta. "Presto avremo l'intero processo mappato nel sistema iba e potremo trasferire facilmente i risultati ad altri impianti, come il nostro prossimo forno, che ci verrà consegnato nel 2025", spiega Cavin.
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Richiedi una licenza ibaPDA-DemoUn grande vantaggio per Novelis è la funzione Time-Periods del sistema iba: Questa funzione consente di strutturare i dati registrati nell'ibaHD-Server utilizzando condizioni di attivazione liberamente definibili e di assegnarli ai prodotti corrispondenti. I periodi temporali possono poi essere arricchiti con ulteriori campi informativi o cifre chiave e valutati offline. "Con i periodi di tempo, indicizziamo tutti i valori di processo rilevanti, come i dati del forno e l'ID del singolo lingotto. Solo con questa funzione siamo riusciti a ottenere questo risultato, nonostante la lavorazione di fino a 30 prodotti contemporaneamente. Abbiamo poi eseguito i calcoli in ibaAnalyzer per ogni lingotto durante la post-elaborazione e abbiamo garantito la qualità del prodotto, verificando che tutto fosse conforme al processo", afferma Cavin. Poiché gran parte dei prodotti Novelis sono utilizzati nell'industria automobilistica per la costruzione della carrozzeria, è molto importante dimostrare una chiara tracciabilità. Inoltre, è necessario un controllo di processo a lungo termine degli impianti: "Per noi è importante anche condurre analisi a lungo termine e ricavarne statistiche. Questo ci permette di vedere rapidamente se tutto è stabile. Ad esempio, possiamo rilevare tempestivamente una perdita nel forno in base al tempo di riscaldamento, che altrimenti potrebbe influire sul materiale", afferma Cavin.

Il nostro piano prevede di standardizzare ulteriormente il sistema iba in futuro.
Bernard Cavin
Ingegnere di processo, Novelis
Un'altra intuizione rivelatrice proviene dalla considerazione dei valori energetici: Cavin riferisce che: "Grazie ai vari connettori PLC del sistema iba, possiamo anche acquisire facilmente i dati dei contatori di energia, gas o elettricità insieme ai dati di processo e collegarli al prodotto". Le informazioni ottenute con iba sono rilevanti per diversi gruppi di utenti: Mentre gli ingegneri di processo valutano i dati per identificare le deviazioni del processo ed effettuare ottimizzazioni, i responsabili della qualità utilizzano i dati statistici per ottenere informazioni sulla qualità del prodotto. Particolarmente preziosa è la possibilità di accedere ai dati grezzi per un'analisi più dettagliata in qualsiasi momento tramite drill-down. A questo punto, anche la standardizzazione dell'analisi è un vantaggio: "Ora possiamo lavorare tutti con un unico sistema. Se qualcuno vuole esaminare i dati, può farlo con ibaAnalyzer, fino al livello dell'operatore. Pertanto, il nostro piano è di standardizzare ulteriormente il sistema iba in futuro", afferma Cavin.
La standardizzazione richiede l'armonizzazione dell'acquisizione, della strutturazione e dell'analisi dei dati in tutti gli impianti. Con ibaPDA, i dati eterogenei provenienti dai PLC e dai processi possono essere acquisiti a livello centrale e trasformati in un modello di dati coerente. Inoltre, ibaHD-Server consente l'archiviazione a lungo termine e l'utilizzo uniforme dei dati. Ciò crea una base solida per l'analisi e l'ottimizzazione in diverse aree di produzione.
L'assegnazione dei dati di processo ai singoli prodotti richiede una segmentazione strutturata dei flussi di dati continui. Grazie alla funzione "Periodi temporali" di ibaHD-Server, i dati possono essere suddivisi in segmenti temporali specifici per prodotto sulla base di trigger definiti. Questi segmenti possono essere arricchiti con ID e metadati aggiuntivi e valutati in modo mirato. In combinazione con ibaAnalyzer, ciò consente una tracciabilità dettagliata fino al livello del singolo prodotto.
La sfida principale consiste nel selezionare i segnali rilevanti e organizzarli in modo sistematico. Con ibaPDA è possibile filtrare ampi insiemi di segnali e trasformarli in configurazioni di analisi strutturate. ibaDatCoordinator consente poi l'elaborazione automatizzata e l'estrazione delle metriche chiave rilevanti. Ciò riduce la complessità e migliora notevolmente l'efficienza dell'analisi dei dati.
Un'analisi olistica dei processi richiede l'integrazione di diverse fonti di dati, quali i consumi energetici, di gas o di elettricità. Grazie alla connettività di ibaPDA, questi dati possono essere acquisiti parallelamente ai parametri di produzione. L'archiviazione centralizzata su ibaHD-Server consente un'analisi coerente nel contesto dei singoli prodotti o processi. Ciò permette di individuare potenziali di efficienza e correlazioni tra il consumo energetico e la qualità del prodotto.
Un'architettura di sistema modulare è fondamentale per supportare sia piccoli impianti che linee di produzione complesse. ibaPDA può essere scalato in modo flessibile da pochi segnali fino a diverse decine di migliaia. Inoltre, ibaHD-Server consente di ampliare la capacità di archiviazione per l'analisi dei dati a lungo termine. Ciò permette di trasferire facilmente a impianti aggiuntivi modelli di dati e strategie di analisi sviluppati una sola volta.