Digital Engineering, Advanced Analytics, Connected Materials & Products: sono questi i nomi delle tre iniziative con cui Freudenberg Sealing Technologies (FST) promuove la digitalizzazione riguardante “Innovation”. Philipp Oestringer, Technology & Innovation, coordina tutte e tre le iniziative come Initiative Owner.
“L’ingegneria digitale di per sé non è nulla di nuovo”, dice Oestringer. “Tutto è iniziato quando i disegni tecnici non sono più stati realizzati su carta e si è cominciato, invece, ad utilizzare i programmi CAD”. Quando parla di digital engineering oggi, pensa soprattutto ad uno scambio di dati e al collegamento a reti digitali, ad esempio al Computer-Aided Design (CAD) con le simulazioni nel Computer-Aided Engineering (CAE) e con la Computer-Aided Manufacturing (CAM) nella tecnologia di produzione. “I sistemi possono comunicare tra loro e capiscono gli uni i dati degli altri. È come se da un file Excel si potessero leggere informazioni utilizzando MS Word”, spiega.
Un progetto attualmente in corso dell’iniziativa Digital Engineering si occupa dell’introduzione in FST di un sistema per un processo di gestione del ciclo di vita dei prodotti (PLM) end-to-end (E2E). Si tratta di una soluzione software che contiene tutti i dati di un prodotto per tutto il suo ciclo di vita, l’intera catena dei processi, dalla problematica iniziale per passare allo sviluppo e alla produzione del prodotto fino ad arrivare al riciclaggio. Nella prima fase del progetto, FST rappresenta, già nel sistema PLM, il processo di sviluppo dei prodotti con il software Teamcenter di Siemens. A questa seguirà il presviluppo.
Evitare il doppio lavoro
I vantaggi di un sistema PLM sono che crea trasparenza e permette di tracciare, dalla culla alla bara, anche i dettagli della storia di creazione e della vita di un prodotto, ad esempio per gli audit, ma soprattutto quando gli ingegneri si ritrovano sulla scrivania un catalogo di requisiti uguale o simile a quello già memorizzato nel sistema. Un tale know-how ingegneristico è aperto a tutte le unità organizzative affinché possano ampliare ulteriormente le proprie conoscenze. Si evita il doppio lavoro. Lo stesso dicasi quando si presentano problematiche simili in due o tre reparti dell’azienda e il sistema ne dà notifica, consentendo di sfruttare le sinergie. Il software, inoltre, accompagna passo passo gli sviluppatori guidandoli attraverso i vari task da completare durante un processo di sviluppo, in modo standardizzato, così non si dimentica niente. I record dati possono essere sostituiti dal sistema di pianificazione delle risorse d’impresa (SAP) o dal sistema di gestione delle relazioni con i clienti (CRM), evitando così di lavorare due volte e aumentando l’efficienza.
Un altro progetto di ingegneria digitale attualmente in corso si occupa della gestione della proprietà intellettuale (Intellectual Property o IP), una proprietà immateriale, e della domanda se protrarre o lasciare scadere determinati brevetti di FST. Il sistema di gestione informatica trae i dati da “SAP”, ad esempio i dati sul giro d’affari e sui costi, e li abbina a indicatori univoci che permettono di operare decisioni qualificate.
Acquisizione e analisi dei dati
Stanno progredendo anche le altre due iniziative di digitalizzazione nel campo d’attività strategico dell’innovazione. Connected Products & Materials intende integrare la tecnologia a sensori in sempre più prodotti e materiali. Da un lato, il costante monitoraggio dello stato di funzionamento tramite sensori permette ai clienti di FST di effettuare una manutenzione puntuale (“Condition Monitoring”) e, dall’altro, FST può utilizzare i dati in tempo reale per migliorare ulteriormente i propri prodotti. I dati ottenuti dalla prassi reale vanno ad integrare la base dati acquisita con le prove e le simulazioni.
Anche l’iniziativa Advanced Analytics si occupa dell’analisi dei dati: da un lato intende eliminare le cosiddette “tombe di dati” esistenti ma finora non utilizzate e, dall’altro, acquisire anche nuovi dati. “I dati e i valori empirici verranno poi utilizzati per svariate analisi con l’aiuto di algoritmi intelligenti”, spiega Oestringer. L’obiettivo è quello di ottenere sempre meno trial and error nello sviluppo e sempre più previsioni intelligenti sulla base di dati affidabili. “In questo modo, ad esempio, possiamo promuovere lo sviluppo di una mescola servendoci dell’intelligenza artificiale”.
Aumentando la qualità dei dati e delle previsioni, ad esempio, è possibile limitare il collaudo dei prototipi alle soluzioni migliori calcolate in precedenza nelle simulazioni. In tal modo si risparmiano tempo e costi di sviluppo. Inoltre, si aumenta la qualità dell’engineering nello sviluppo, un aspetto immensamente importante, perché, se sono state poste basi sbagliate fin dall’inizio, nelle fasi successive del processo di sviluppo del prodotto diventerebbe estremamente più costoso correggere gli errori. A quel punto, infatti, potrebbero essere già stati realizzati i prototipi degli stampi, le macchine potrebbero essere già state ordinate oppure potrebbero verificarsi problemi con la qualità presso il cliente.
Da un numero sempre maggiore di dati preziosi, inoltre, molto presto potrebbero emergere nuove opportunità commerciali, prevede Oestringer. “Per i requisiti futuri saremo anche in grado di sviluppare soluzioni di cui, oggi, non conosciamo neppure l’esistenza perché ci mancano i dati”. A proposito di nuove attività: gli sviluppatori di Technology & Innovation sono grati per qualsiasi suggerimento e idea da parte delle business unit.
