View
231
Download
0
Category
Preview:
Citation preview
LLLLaboratorioaboratorioaboratorioaboratorio
IIIIndustrialendustrialendustrialendustriale
AAAAutomazioneutomazioneutomazioneutomazione
MMMMacchine per il packagingacchine per il packagingacchine per il packagingacchine per il packaging
Giorgio Tarozzi – Direttore laboratorio LIAM
giorgio.tarozzi@liamlab.it
info@liamlab.it
OBIETTIVO DEL PROGETTO
Realizzare un Laboratorio, di proprietà congiunta,
finalizzato alla ricerca e sviluppo di tecnologie,
strumenti e attrezzature per l’innovazione nel
campo dell’automazione di macchine automatiche
per il packaging � LIAM
AZIENDE ADERENTI AD OGGI
• IMA S.p.A.
• Tetra Pak Packaging Solutions S.p.A.
• Sitma S.p.A.
• Selcom Elettronica S.p.A.
• SACMI S.C.
• Coordinatore del progetto:
• CRIT S.r.l.
LABORATORI RETE ALTA TECNOLOGIA COINVOLTI
• CIRI MECCANICA AVANZATA E MATERIALI (U.O.
Automazione, robotica e meccatronica)
– Università di Bologna
• INTERMECH – MECTRON
– Università Modena e Reggio Emilia (Reggio Emilia)
• INTERMECH – SIMECH – DIMEC
– Università Modena e Reggio Emilia (Modena)
PERCHE’ IL LIAM?
• Le aziende partecipanti producono macchine e prodotti diversi, ma hanno molte caratteristiche in comune :– Le problematiche di automazione sono spesso simili
– non riescono ad analizzare i problemi come vorrebbero (tempi di progettazione sempre più ridotti) ,
– non riescono ad approfondire e confrontare in modo efficace le possibili e diverse soluzioni esistenti.
• Il mercato delle macchine automatiche è sempre più competitivo.– I problemi sono sempre più complessi
– Gli anni di vita delle macchine sono sempre più brevi
– I tempi di sviluppo dei progetti sono sempre più ridotti,
• Gli sviluppi del mercato dei componenti di automazione e degli strumenti di progettazione è in rapida e continua evoluzione tecnica.
PERCHE’ IL LIAM?
• Anche alle aziende più importanti del settore, quasi sempre leader o tra i leader del proprio mercato, diventa difficile seguire tutte le problematiche!
• Il LIAM nasce per unire conoscenze e sforzi e trovare quindi soluzioni migliori.
• Unire vuole dire mettere in comune le esperienze e conoscenze di aziende diverse con le esperienze universitarie.
ATTIVITA’ PREVISTE NEI PRIMI 2 ANNI
1. Sviluppo di prototipi virtualiResponsabile universitario: Marcello Pelliciari (Università di Modena)
Responsabile aziendale: Pierantonio Ragazzini (IMA)
2. Soluzioni di diagnostica predittivaResponsabile universitario: Cesare Fantuzzi (Università di Reggio Emilia)
Responsabile aziendale: Andrea Tinarelli (SELCOM)
3. Software architecture machine independent & platform independent
Responsabile universitario: Eugenio Faldella (Università di Bologna)
Responsabile aziendale: Paolo Giorgio (SITMA)
4. Benchmarking di piattaforme commerciali per l'automazioneResponsabile universitario: Andrea Paoli (Università di Bologna)
Responsabile aziendale: Michele Modelli (TETRA PAK)
SVILUPPO DI PROTOTIPI VIRTUALI
Approccio tradizionale
Virtual Commissioning: progettazione, debug, ottimizzazione e verifica
del software di controllo su prototipi virtuali
SVILUPPO DI PROTOTIPI VIRTUALI
• Metodologia per la definizione di prototipi virtuali di macchine automatiche che
integrino gli aspetti cinematico/meccanici e quelli propri del sistema di controllo.
• Libreria di Prototipi virtuali di gruppi funzionali di una macchina automatica per il
packaging e realizzazione di scenari operativi.
• Tecniche di validazione della logica di controllo ed ottimizzazione delle prestazioni
su prototipi virtuali, procedure di collaudo.
• Mantenere intatto il processo di sviluppo sw (critico), sfruttare i tool e i modelli
dell’ingegneria meccanica, unendo e integrando sinergicamente i processi.
SVILUPPO DI PROTOTIPI VIRTUALI
17 Feb 2012 CTS LIAM 10
RTPLC
Motion Control
Powerlink
CANOpen Mechatrolink
Drives
IMA ADAPTA – caso di studio
Real
Automatic
Machine
SOLUZIONI DI DIAGNOSTICA PREDITTIVA
• Determinare la finestra temporale entro la quale bisogna intervenire con una
operazione di manutenzione senza compromettere le performance.
– Individuare firma dei guasti
– Sviluppo di algoritmi analisi dei segnali
– Sviluppo tecnologie per l’analisi di processo
SOLUZIONI DI DIAGNOSTICA PREDITTIVASviluppo di algoritmi per derive temporali significative che consentano di identificare l’insorgenza di un guasto, basandosi su analisi delle vibrazioni:
� metodi energetici, � dominio tempo-frequenza, � frequenza-frequenza,� sistemi esperti
SOLUZIONI DI DIAGNOSTICA PREDITTIVA
Due macchine prese come casi di studio su cui si stanno sviluppando
algoritmi per la diagnostica ed acquisizioni dati:
SACMI� macchina per produzione
tappi di plastica
IMA� macchina per produzione
capsule farmaceutiche
SOFTWARE ARCHITECTURE MACHINE INDEPENDENT &
PLATFORM INDEPENDENT
• I sistemi di controllo da progettare sono sempre
più complessi
– Emulazione organi meccanici
– Automazione cicli di lavorazione
– Gestione in tempo reale di informazioni di
diagnostica
• In uno stesso progetto sono coinvolte più
persone che spesso si avvalgono di approcci
metodologici e strumenti differenti.
SOFTWARE ARCHITECTURE MACHINE INDEPENDENT &
PLATFORM INDEPENDENT
DVI
IPC
.
..
.
DVI
IPC
.
..
.
Distributed I/O, Real-time, Task handling
Motion Control
Human Machine Interface
Motion Control
Control Logic
Sul mercato sono presenti componenti software:
• HMI
• Motion control
• I/O distribuito
SOFTWARE ARCHITECTURE MACHINE INDEPENDENT &
PLATFORM INDEPENDENT
Problema
Modello
Configurazione:
Machine dependent
Libreria:
Machine independent
Modalità Operative
I/O
No programmazione,
ma progettazione del
controllo logico
SOFTWARE ARCHITECTURE MACHINE INDEPENDENT &
PLATFORM INDEPENDENT
≅ 40% del codice sviluppato nell’ambito della
macchina C24 è riutilizzabile per l’automazione di
altre macchine !!!
Macchina C24(Tea, Coffee & Beverage Division)
BENCHMARKING DI PIATTAFORME COMMERCIALI
PER L’AUTOMAZIONE
• Vasta gamma di soluzioni commerciali
– Controllo centralizzato
– Controllo distribuito
– Motion control
– Architetture multicore
– Fieldbus
– Ambienti di sviluppo
• Cosa scegliere?
• Quale architettura soddisfa i requisiti della nostra
applicazione?
BENCHMARKING DI PIATTAFORME COMMERCIALI
PER L’AUTOMAZIONE
• Esigenza di effettuare una valutazione delle performance
delle moderne architetture di controllo
• Approccio metodologico
• Analisi della tecnologia
– Sviluppo di test indipendenti dalle piattaforme
– Test su singoli componenti
– Test integrati
BENCHMARKING DI PIATTAFORME COMMERCIALI
PER L’AUTOMAZIONE– Prove su dispositivi (CPU, I/O) e bus di campo
– Prove su motion control
– Sviluppo di un’applicazione tipica del mondo packaging
Analisi statistica
Run time
BENCHMARKING DI PIATTAFORME COMMERCIALI
PER L’AUTOMAZIONE - FORNITORI
B&R BECKHOFF
BENCHMARKING DI PIATTAFORME COMMERCIALI
PER L’AUTOMAZIONE - FORNITORI
MITSUBISHI OMRON
BENCHMARKING DI PIATTAFORME COMMERCIALI
PER L’AUTOMAZIONE - FORNITORI
ROCKWELL SCHNEIDER SIEMENS
GRAZIE PER L’ATTENZIONE
DOMANDE ?
Recommended