SMART TWIN LMF 4.0
Il nuovo progetto del Gruppo Duferco Travi e Profilati per dotare il forno siviera di San Zeno Naviglio di una soluzione Twin LMF
Smart Twin LMF 4.0 è un progetto volto alla realizzazione di una soluzione Twin LMF per il forno siviera dello stabilimento di San Zeno Naviglio, secondo principi tecnologici avanzati negli equipaggiamenti, negli azionamenti e nella sensoristica e un’avanzata integrazione tra i sistemi di supervisione e controllo di processo.
Il progetto è nato dalla volontà di aumentare la competitività e l’efficienza del processo produttivo, riducendo il consumo di energia, incrementando la qualità e diminuendo i costi, e che ha unito il forno fusorio preesistente ad un nuovo impianto, un’integrazione fisica e digitale.
Il progetto ha ottenuto anche il benestare del Ministero dello Sviluppo Economico, assicurandosi importanti contributi a fondo perduto e contributi a tasso agevolato, a valere sul Fondo per la crescita sostenibile e sul Fondo Rotativo per il sostegno alle Imprese e gli investimenti in ricerca.
Nel 2019, il nuovo forno siviera è stato completato, grazie alla collaborazione tra Travi e Profilati di Pallanzeno del gruppo Duferco TP ed SMS Group, mentre tra il 2020 e i primi mesi del 2021, l’impianto è stato testato ed ha completato i test di performance che erano stati prefissati all’avvio del progetto.
ROBOT ED AUTOMAZIONE
Con il dipartimento di ingegneria meccanica ed industriale dell’Università degli studi di Brescia, sono stati sviluppati ed applicati sistemi automatici che potessero essere di aiuto agli operatori, nell’esecuzione del lavoro, grazie a dei robot ed automatizzazioni, implementate per migliorare l’operatività e la sicurezza dell’impianto.
ANALISI DEI DATI
Gli ingegneri della TPP del gruppo Duferco, in collaborazione con Duferco Dev, hanno ultimato lo sviluppo della Digital Platform, integrata nel nuovo impianto per l’analisi strategica dei dati, che sono stati poi utilizzati dall’Università di Brescia e l’Università Cattolica del Sacro Cuore, per garantire performance qualitative elevate.
Lo sviluppo di sistemi di raccolta dati di processo, di creazione di banche dati “big data” e sistemi di analisi, permettono l’ottimizzazione e l’incremento dell’efficienza nella gestione del processo produttivo.
Una volta raggiunte le condizioni ottimali di processo, l’ultima fase prevede lo sviluppo di sistemi avanzati per il controllo e la simulazione, basati su algoritmi e sistemi predittivi. Questi saranno in grado di ottimizzare i processi metallurgici sia “off line”, quindi con analisi fuori dalla produzione, sia durante la produzione stessa, consentendo la gestione ottimale di eventuali criticità o anomalie.
