Quale futuro per la fresatura?

La sfida che si presenta oggi, per il futuro delle lavorazioni di fresatura, introducendo strumenti di correzioni delle variabili che hanno effetto sul risultato della lavorazione in macchina.

Perché oggi la fresatura non ha un feedback loop

Sono molte le variabili che partecipano oggi all’impostazione di un ciclo di fresatura. Tuttavia, allo stato attuale, un flusso di lavoro nell’ambito della fresatura è completamente lineare; in altri termini, non c’è un feedback loop.

Il futuro è proprio lavorare a questo feedback loop per creare un sistema che sia sempre più conscio di sé stesso, che sia in grado di accorgersi dei propri errori e poi correggerli, un po’ come un funambolo che, in equilibrio tra due grattacieli, tenga il proprio baricentro sopra la corda su cui poggia, e ogni perturbazione esterna, che sia il vento, le vibrazioni della corda stessa o altro, apporta svariate correzioni al secondo. Certamente il progetto è ambizioso e la sua completa realizzazione, per quanto certa in futuro, non è in nessuna maniera attuabile in tempi brevi: si dovrà procedere per passi.

I 4 passi fondamentali verso la fresatura “consapevole”

1. L’udito

Il primo passo deve essere lavorare alla connessione tra PC e macchina utensile in maniera tale da poter acquisire i dati necessari che raccontino la lavorazione, che ne siano il cuore pulsante, e ci si possa rendere conto di eventuali aritmie o altri sintomi che possano indicare che la lavorazione stia avvenendo in una maniera imprevista. Bisogna sapere ascoltare la macchina utensile, si deve capire cosa ascoltare, quali sono le informazioni importanti.

2. La vista

In secondo luogo, si deve essere in grado di vedere cosa accade durante la lavorazione, sia per sincerarsi che tutto procede correttamente, sia perché quelle immagini possono presagire errori umani e portare a disastri in macchina.

3. La memoria

Forse il passo più importante ma anche quello più astratto: qualsiasi informazione non potrà mai diventare conoscenza senza una struttura. I dati che i nostri nuovi sensi ci trasmettono dalla macchina utensile sono inutili senza una corretta gestione e catalogazione. Devono essere allestite strutture di dati che permettano di creare una storiografia ordinata, coerente e serializzata di quanto acquisito, che siano i carichi assorbiti dagli assi, l’assorbimento dei servomotori, la corrente degli azionamenti ausiliari, gli offset degli utensili o altro ancora.

4. Il pensiero

La chiave di volta del sistema: come il cervello umano consuma circa il 25% delle calorie giornaliere, così, in questo caso, una serie di programmi e linee di codice dovrà compiere lo sforzo maggiore: l’analisi. Da quelle righe interminabili di dati che le nostre orecchie ed occhi hanno raccolto durante la lavorazione e che adesso la nostra memoria sta custodendo, ne deve nascere una analisi strutturata e approfondita che vada oltre la saggezza dell’officina e che riesca a interpretare correttamente la realtà. Questo però non basta: non solo questi algoritmi devono essere in grado di analizzare i dati in memoria, devono poi essere in grado anche di agire in funzione di quanto osservato. L’azione può assumere forme diverse: che sia automaticamente modificare il CAM in maniera che il percorso utensile sia più efficiente da un punto di vista energetico, che sfrutti meglio la dinamica della macchina o provochi un’usura inferiore degli utensili. Sistemi di misura automatica anche a bordo macchina possono validare i risultati e fornire ulteriori informazioni sulle azioni correttive apportate.

Il ruolo delle università nell’innovazione industriale

Alle università si rimprovera da tempo immemore di essere astratte dalla realtà industriale. Già nel ‘500 si consumava lo scontro tra artigiani e scienziati. I primi erano considerati dai secondi depositari della tecnica, della capacità del fare e per questo privi di un qualsiasi valore sociale, a tal punto dal definire qualsiasi cosa fosse “meccanico” come vile e abbietto. I secondi venivano visti dai primi come astratti dal mondo delle cose e concentrati in esercizi di retorica ai fini di determinare verità assolute.

In tempi moderni questi problemi sembrano un semplice dato storico dell’evoluzione della cultura occidentale, che oggi sembra avere una relazione identitaria con la tecnica e la scienza applicata. Eppure il rapporto a volte difficile tra università e mondo industriale a volte permane, nonostante l’una non possa fare a meno dell’altra e viceversa (noi stessi, ripercorrendo la storia della macchina utensile, abbiamo visto come molteplici università americane hanno contribuito in maniera significativa allo sviluppo di software e sistemi che vengono usati tutt’ora e che hanno contribuito a plasmare il mondo che conosciamo oggi).

Questo è più che mai vero nel contesto italiano, dove spesso le università sono accusate di trattare più parole che fatti. È chiaro che il mondo industriale agogna un confronto sincero e aperto con questi istituti che comunque, al netto di tutto, ritiene fondamentalmente capaci di fornire un enorme contributo alla propria realtà. Si deve attivamente ricercare una profonda collaborazione con il mondo industriale che si basa sulle premesse di affrontare e risolvere casi industriali concreti in realtà collocate e sparse per il territorio, fornendo un beneficio il più possibile oggettivo e quantificabile.

Cos’è PoliMill e di cosa si occupa

Il laboratorio PoliMill (nato nel 2015 già con questo espresso intento) si declina oggi espressamente lungo questa linea di pensiero: il suo scopo è effettuare ricerca ai più alti livelli industriali partendo direttamente da problemi di espresso interesse del settore dell’asportazione di truciolo. Le sue direttrici di ricerca sono incentrate su temi di Industria 4.0 sviluppati in collaborazione con PMI che portano casi di oggettivo interesse.

Il laboratorio si pone l’ambizioso obiettivo di utilizzare macchinari e software propri del manifatturiero (come, ad esempio, CAM e di simulazione) per affrontare e risolvere questi problemi, integrando il proprio know-how sotto forma sia di metodologie di utilizzo innovative ed ottimizzate, sia di veri e propri software scritti in linguaggi open-source come C++ e Python, che offrono espressi vantaggi in termini di compatibilità e costi. Lo scopo di queste applicazioni rimane sempre e comunque la riduzione del tempo ciclo e il miglioramento della qualità finale del componente, oltre alla stima e, se possibile, riduzione del consumo energetico.

In particolare, il laboratorio, mediante il suo giovane team, si pone l’obiettivo di interagire con la macchina utensile acquisendone l’impronta di lavorazione e poter eseguire analisi su tali dati al fine di apportare ottimizzazioni di rilievo alla lavorazione stessa. Si mira quindi ad avere l’udito, la vista, la memoria e il pensiero. Già adesso si stanno sviluppando le prime customizzazioni di software in maniera tale da poter controllarne l’output e il comportamento, tagliandone l’utilizzo alle nostre esigenze, creando workflow coerenti, robusti e piano piano sempre più automatizzati.

Formazione e corsi per le PMI

L’altro contributo fondamentale che questo laboratorio si pone di fornire al mondo manifatturiero è quello della formazione, intesa su due direttrici di fondamentale importanza.

In primis, rivolta a giovani ingegneri prossimi alla conclusione del proprio percorso di studi, fornendo loro come tesi casi di applicazione industriale reali in cui il loro contributo tecnico verrà integrato in un processo produttivo reale. Questo permette di creare profili che sono alla fine del proprio percorso accademico già a loro agio in realtà prettamente industriali, sono consci delle loro problematiche, dinamiche e soprattutto opportunità. Il gruppo è cresciuto in pochi anni da un team di due persone a un gruppo di oltre 12, con una moltitudine di partner industriali che vi gravitano attorno. In un sistema come quello universitario, dove il ricambio generazionale e il turnover è costante a causa della fine di progetti di tesi, assegni e dottorati, è fondamentale che si investa pesantemente sia in formazione, per coloro che scelgono di passare una parte del percorso formativo con il gruppo, sia in knowledge transfer, in maniera tale che il lavoro di coloro che se ne vanno non vada perso o non implementato.

In secondo luogo, ma non meno importante, PoliMill si pone l’arduo ma fondamentale compito di mostrare come un workflow digitale, compatibile con i precetti di Industria 4.0, possa migliorare la realtà industriale delle PMI, rendendole più competitive e conservando il loro margine di vantaggio rispetto alla concorrenza. Il corso, basato sulle esperienze del Prof. Massimiliano Annoni e dell’autore di questo articolo, ripercorre in maniera logica la produzione di un pezzo demo nell’arco di tre giornate in cui i partecipanti sono coinvolti ad utilizzare i software che sono parte integrante del workflow, per sperimentare di persona come essi possano essere utili alla loro realtà aziendale.

Dall’edizione di febbraio 2025 il team PoliMill incomincerà a inserire delle sue innovazioni durante il corso, con lo scopo non solo di beta test ma anche di mostrare metodologie più avanzate di lavoro e sempre più customizzate.

Perché, dopotutto, se le università non insegnano un nuovo modo di vedere il mondo, chi lo può fare?