Dalla collaborazione tra Moxoff e Geico Taikisha nasce J-Design, l’innovativa piattaforma software di simulazione di impianto

 

Il processo di design di impianti industriali può essere macchinoso e complicato. Specialmente se gli strumenti del team di progetto sono dei singoli progettisti. Come migliorarlo? Questa è la domanda chiave che ha portato alla collaborazione fra Moxoff, società specializzata nello sviluppo di modelli matematici avanzati applicati in ambito industriale, e Geico Taikisha per sviluppare J-Design. Si tratta di una piattaforma software di simulazione per la prototipazione virtuale a livello di sistema, basata su un dedicato modello matematico ed accessibile da web app in architettura cloud per favorire la collaborazione all’interno del team.

 

Geico Taikisha SpA è un’azienda che progetta e realizza impianti automatizzati chiavi in mano per la verniciatura di scocche in campo automotive. Le principali case automobilistiche mondiali si affidano ai loro impianti per la produzione. Si tratta di un contesto che non offre alcuno spazio agli errori: solo un progetto ottimizzato, infatti, può garantire vantaggi competitivi. Su sistemi così complessi come quelli degli impianti industriali, che sono regolati da svariati componenti interconnessi e parametri di progetto, diventa fondamentale avere un processo di progettazione e sviluppo prodotto veloce e che garantisca soluzioni ottimali. La più grande sfida da affrontare è quella di trovare partner in grado di realizzare degli strumenti che siano potenti, innovativi e veloci, ma che soprattutto garantiscano la qualità del progetto.

 

In passato, all’avvio di una commessa, un team di ingegneri progettisti procedeva al calcolo e progetto del sistema nel rispetto dei vincoli forniti dal committente, utilizzando strumenti di supporto creati, e via via configurati, secondo la propria esperienza specifica. Il risultato era un’ingestibile varietà di fogli di calcolo intricati e complessi, diversi per ogni progettista, leggibili solo da chi effettivamente ne era il proprietario: ciascuno infatti lo aveva costruito da sé. Questo portava a conseguenze evidenti sul processo di progettazione, che risultava frammentato, non-standard e con tempi lunghi di revisione da parte del responsabile: era necessario infatti entrare nelle logiche proprie che ogni progettista aveva implementato in quello specifico foglio di calcolo. Inoltre, ogni modifica si ripercuoteva con effetto domino su tutto il sistema di rimandi del foglio di calcolo, richiedendo attenzione extra nella revisione di effetti incrociati, per non commettere errori: oltre all’inefficienza, nascevano anche dei rischi per la qualità del prodotto.

 

Per restare leader nel settore, Geico aveva bisogno di un approccio innovativo. Le necessità cui far fronte erano principalmente quella di far evolvere il tradizionale sistema di fogli di calcolo intricati e complicati da gestire in un team, con una soluzione di configurazione più semplice e veloce, finalizzata a istituire un processo di design standardizzato e coordinato all’interno della squadra di lavoro. È così iniziata la collaborazione con Moxoff, società che da anni si occupa dello sviluppo di avanzati modelli matematici e della loro applicazione nel settore industriale, che ha portato alla nascita di J-Design. Tramite una serie di moduli dedicati, J-Design permette la simulazione ed il dimensionamento delle varie parti che compongono l’impianto di verniciatura, dal trattamento delle scocche, fino alla cottura delle stesse in appositi forni. Modellando gli impianti di areazione, le zone di riscaldo, i bruciatori, le cabine di aspirazione, e tutti gli altri componenti, J-Design permette, ad esempio, di tenere sotto controllo in fase di progetto tutti i parametri di funzionamento necessari a garantire le performance del forno con pochi intuitivi passaggi. E, rispetto al sistema tradizionale, consente di esplorare decine di configurazioni, in minori tempi e costi, moltiplicando l’efficienza del sistema progettazione di un fattore 5. Tutto ciò, grazie a un sofisticato modello multifisico che integra in modo intelligente tutti i componenti in gioco del processo.

 

Moxoff crede fortemente nell’altissimo valore della ricerca in ambito matematico e nella possibilità di generare strumenti affidabili e utilizzabili in ambito industriale, dove il potere di astrazione e formalizzazione della matematica incontra gli obiettivi del mondo del business. Ed è proprio in quest’ottica che l’azienda ha operato in occasione della collaborazione con Geico Taikisha.

 

Il primo step dell’intervento di Moxoff ha riguardato una serie di miglioramenti dei modelli sottostanti al dimensionamento degli impianti cui è seguita l’implementazione di un workflow di design fedele all’approccio ingegneristico originale ma standardizzato e user-friendly, che permette l’impostazione dei numerosi parametri di progetto. L’implementazione in ambiente cloud rende la progettazione più efficiente, dinamica e collaborativa.

 

L’innovazione e i vantaggi conseguenti all’implementazione di J-Design sono evidenti e consistono principalmente in modularità e velocità di soluzione del sistema. Vediamolo con un esempio. Alcuni dei componenti principali dell’impianto sono i forni, che tramite una serie di moduli di riscaldo realizzano il processo di cottura delle vernici secondo curve termiche prescritte dal cliente. Ognuno di questi moduli è governato dalle equazioni della termodinamica classica. Tuttavia, la complessità dei possibili layout, la grande variabilità di moduli di riscaldo disponibili e la presenza contemporanea di numerosi effetti combinati che riguardano i flussi d’aria e gli scambi di calore con le scocche e le altre zone del forno sono difficili, se non impossibili, da gestire in un unico foglio di calcolo gestito a mano. J-Design, invece, è costruito in modo che sia in grado di trattare layout di tipo estremamente diverso, sia in termini di composizione di zone, sia in termini di collegamenti tra di esse. La costruzione del layout viene gestita in maniera dinamica dall’utente: è possibile seguire la procedura guidata standard ed ottenere una configurazione di base o personalizzare il dimensionamento delle zone, dei bruciatori e dei collegamenti secondo le preferenze dell’ingegnere.

 

Sfruttando un rigoroso formalismo matematico, implementato nel modulo software J-Heat, le equazioni termodinamiche di bilancio energetico e di bilancio di massa vengono assemblate per ciascuna zona del forno ed ognuna contribuisce per la sua parte alla costruzione di un sistema globale di equazioni. Il modello sottostante è di tipo lumped elements (i.e. a parametri concentrati) e discretizza la risoluzione del problema ad una serie di singoli valori di temperatura e di flusso per ogni zona del forno. In termini numerici, questo modello è assimilabile ad una discretizzazione a volumi finiti con uno schema upwind del prim’ordine. I flussi uscenti da una data zona sono quindi considerati tutti alla stessa temperatura. Questo trattamento è reso possibile dalla natura di puro trasporto del modello fisico. Per quanto concerne gli scambi termici, invece, il trattamento è differenziato a seconda del materiale: per l’aria vengono considerati solo i termini classici di scambio termico lineare, mentre il software include le leggi di riscaldo esponenziale monodimensionali per tutti i vari materiali presenti nel forno, per esempio la scocca da scaldare, ma anche le catene e le tavole che trasportano la scocca, per ottenere una caratterizzazione più fine. Il sistema globale di equazioni assemblato considerando i contributi di tutti i moduli del forno è dunque non lineare e comprende, tipicamente, diverse centinaia di incognite. La risoluzione di tale sistema avviene monoliticamente tramite un metodo iterativo di Newton-Raphson che fornisce la soluzione per tutte le temperature del forno e per tutti i flussi d’aria in un colpo solo, senza la necessità dei tediosi tentativi manuali che erano necessari all’utente del foglio Excel per far convergere la risoluzione. Particolarmente utile, ai fini della stabilità del metodo numerico, è l’utilizzo di tecniche di differenziazione automatica per il calcolo della matrice Jacobiana: l’implementazione di tali algoritmi in una libreria dedicata permette di ottenere il calcolo delle derivate in modo esatto, con un impatto immediato sulla velocità di convergenza del metodo di Newton e sulla precisione della soluzione finale. I tempi di calcolo del software, ovvero i tempi con cui viene risolto il sistema, sono nell’ordine dei millisecondi. Per quanto è in grado di percepire l’utente, la risoluzione del forno avviene dunque in tempo reale ad ogni sua modifica. Ogni qualvolta l’utente decide di cambiare un parametro o aggiunge/rimuove un modulo, la soluzione è immediata.

 

Altro importante punto di forza di J-Design è il fatto che sia costruita su misura delle esigenze e del contesto operativo di Geico, con due grandi benefici: il nuovo strumento risulta comprensibile e intuitivo per gli utenti, e il processo diventa più automatizzato, organizzato e intelligente, valorizzando il ruolo e l’esperienza dei progettisti su attività a maggior valore aggiunto. Gli ingegneri hanno così la possibilità di dedicarsi al loro lavoro di progettazione in maniera più semplice e affidabile, facendo leva sull’esperienza propria e degli altri colleghi: J-Design rappresenta infatti un ambiente di lavoro virtuale unico e condiviso, dove i progettisti possono dare il proprio contributo con le loro specializzazioni sull’impianto in maniera guidata, e dove ciascuna configurazione è comprensibile a tutti, facilitando il confronto, la revisione, l’ottimizzazione. Il testing dell’impianto avviene così ben prima della sua realizzazione, a livello virtuale. J-Design è un esempio di innovazione industriale in pieno spirito Industria 4.0. Ed è solo il punto di partenza: è il fondamento per innovazioni future che vanno oltre il processo di progettazione. Infatti, grazie all’esperienza di settore di Geico, il passo successivo sarà l’integrazione con i dati dal campo, in ottica (Industrial) Internet of Things.

 

A proposito di Moxoff

Moxoff nasce nel 2010 come spin-off del laboratorio di Modellistica e Calcolo Scientifico del Politecnico di Milano per realizzare un’idea ben precisa: tradurre lo stato dell’arte della ricerca matematica in applicazioni e strumenti che favoriscano l’innovazione in ambito industriale. Ponendosi come elemento di congiunzione tra la ricerca e il business, Moxoff ha conquistato la fiducia di importanti aziende in diversi settori industriali, condividendo obiettivi e rischi. www.moxoff.com

 

A proposito di Geico

Geico è da più di cinquant’anni uno dei leader a livello mondiale nella realizzazione e progettazione di impianti automatizzati chiavi in mano per la verniciatura delle scocche automobilistiche.  Principali clienti di Geico sono le case automobilistiche di tutto il mondo; l’azienda ha come obiettivo quello di innovarsi continuamente, nei processi e nelle soluzioni tecnologiche proposte. A oggi il gruppo conta circa 5.000 dipendenti ed è presente in 28 Paesi.

https://geicotaikisha.com/it/

Category
AF Industrial Engineering, AF Manufacturing, MULTIPHYSICS MODELLING, OPTIMIZATION