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Nuova vision nella produzione di semiassi grazie alla collaborazione tra Università di Pisa e GKN Firenze

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Salto di qualità nella produzione di semiassi grazie alla collaborazione tra il dipartimento di Ingegneria civile e industriale dell'Università di Pisa e la GKN, multinazionale britannica che si occupa principalmente della realizzazione di componenti destinati alle industrie del settore automobilistico. Un innovativo sistema di controllo della qualità di semiassi per automobili è il risultato di un progetto di ricerca di Industria 4.0, avviato nel marzo del 2016, tra il dipartimento pisano e la GKN di Firenze, specializzata nella produzione di semiassi per Fca e per diverse altre case automobilistiche mondiali.
Il sistema di controllo sfrutta un algoritmo e cinque telecamere mobili, utilizzando una sorta di “body scanner” per analizzare il pezzo prima della spedizione. Se il prodotto è conforme, il semiasse viene sistemato nell’imballaggio finale diretto al cliente; se invece viene rilevato un difetto di fabbricazione, il pezzo viene identificato con una etichetta e messo a disposizione dell’operatore, che lo controllerà nuovamente.
I vantaggi del nuovo sistema stanno nell'eliminazione del rischio di errore umano, nella maggiore efficienza dell’impianto e nella più rapida rilevazione e riparazione del pezzo. Finora, infatti, il controllo qualità veniva effettuato a mano da un operatore, che applicava un’etichetta ai pezzi considerati difettosi e li inviava a ulteriore verifica, col rischio di escape insito in tutti i controlli umani.
Il sistema, frutto di una più ampia strategia diretta ad automatizzare il controllo qualità avviata nel 2009, è stato già installato su una delle linee di produzione dello stabilimento fiorentino della GKN, diretto dall'amministratore delegato Cesare Ottavi, che produce semiassi per i veicoli Jeep Renegade e Fiat 500x, realizzando più di 1500 pezzi al giorno per cella di produzione. Lo stabilimento GKN di Firenze diventa così un modello per gli altri 34 stabilimenti della divisione Driveline, che conta 4,2 miliardi di sterline di ricavi e 28.100 dipendenti.
Il gruppo di ricerca dell'Ateneo pisano è composto da una decina di ingegneri industriali con varie specializzazioni (automazione, gestionale e meccanica), che si sono susseguiti per circa un anno e mezzo, tra i quali Stefano Chiodi, Jonathan Fiorini e Michele Biancalana. È stato formato e coordinato dal professor Michele Lanzetta su impulso del professor Gino Dini. “La sfida principale - spiega Michele Lanzetta - è stata rilevare 43 tipi di errori su 500 pezzi a turno per 3 turni giornalieri, un grado di complessità particolarmente elevato in campo meccanico. Un’ulteriore innovazione è nel tipo di collaborazione che prevede il trasferimento di know-how universitario all’azienda, con cessione del codice sorgente, di tutti i documenti di progetto e perfino un piano di addestramento, che coinvolge ben 25 tecnici GKN, al fine di rendere l’azienda autonoma per lo sviluppo di futuri sistemi, permettendole di fare un taglia e incolla delle soluzioni già sperimentate sul progetto pilota, quello che presentava le maggiori criticità".
"Progressivamente - precisa l'amministratore delegato di GKN Firenze, Cesare Ottavi - il nuovo sistema sarà esteso a tutte e dodici le linee fiorentine e perfettamente integrato nell’impianto. L’intenzione del gruppo è quella di estenderlo inoltre a tutti gli altri stabilimenti che hanno processi di assemblaggio". "Questo sistema - conclude il dottor Ottavi - segna una rivoluzione, uno spartiacque nel controllo qualità, facendo acquisire a Firenze grande visibilità, riconoscimento di eccellenza e leadership tecnologica nei confronti degli altri stabilimenti del gruppo".
Il responsabile del progetto in GKN, l’ingegner Enrico Cannoni, racconta che il sistema è stato dapprima testato in laboratorio presso l’Università e in parallelo è stata realizzata la stazione definitiva grazie alla sperimentazione in stretta collaborazione con i tecnici GKN, in particolare Gianni Salvini, Simone Pozzi, Valerio Raugi e Nicola Coscia. Il sistema è andato in linea lo scorso dicembre, affinando le prestazioni progressivamente fino a diventare totalmente autonomo in aprile.

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