Al giorno d’oggi, è fondamentale che l’azienda ricopra un ruolo competitivo sul mercato; occorre, quindi, massimizzare la produttività e l’efficienza dei macchinari e degli interi impianti produttivi. La manutenzione gioca un ruolo essenziale per il raggiungimento di questi obiettivi poiché’ permette di ridurre i costi, incrementare la produttività, aumentare la qualità dei prodotti, ridurre i tempi di produzione, migliorare la sicurezza e usare con miglior efficienza e convenienza le risorse. Considerando la grande importanza della manutenzione, il presente lavoro di tesi è incentrato sull’approfondire tutti i suoi aspetti e quindi la sua storia, le tipologie esistenti, gli indici di calcolo e i sistemi a cui sono applicati. L’obiettivo principale è, una volta compresi quest’ultimi, trovare il modello più efficiente in termini di performance e velocità di elaborazione per il monitoraggio di dati aziendali impiantistici. Ciò è stato possibile grazie allo studio di articoli riguardanti modelli di dati applicati a diverse aziende in anni differenti e grazie all’utilizzo del software RapidMiner che semplifica e automatizza la loro stesura. Il documento, infatti, è stato organizzato con il Capitolo 1 contenente il concetto di manutenzione e da dove deriva la sua importanza. In seguito, nei sottocapitoli, è stata riportata la sua storia partendo dalla sua prima applicazione e continuando con la sua evoluzione nel corso degli anni con l’avanzamento dell’efficienza tecnologica. Il testo poi continua con le tipologie esistenti di manutenzione, la teoria dell’affidabilità su cui si basano tutti gli interventi manutentivi, i tipi di guasto con i rispettivi indici e i sistemi a cui sono applicati. Il Capitolo 2, invece, è concentrato sull’analisi di articoli online e no, riguardanti la costruzione di modelli per il monitoraggio di dati aziendali manutentivi. Sono stati, infatti, esaminati una grande quantità di documenti ma sono stati selezionati solo quelli ritenuti più importanti e riportati in base al tema trattato: monitoraggio delle perdite ed efficienza produttiva, monitoraggio dei guasti, studio e controllo dell’indice OEE e IA. Il Capitolo 3 contiene la descrizione della metodologia con cui è stato scelto il modello migliore da costruire attorno a una tabella di dati forniti da un’azienda. È stato, infatti, sfruttato il software RapidMiner in grado di generare automaticamente diversi modelli applicabili ai dati inseriti in input e di confrontarli sulla base di Performance e rapidità di elaborazione. Il Capitolo 4 è focalizzato sulla stesura dei risultati ottenuti derivanti dai modelli, registrati dal programma dopo la previsione degli indici di OEE, Availability, Performance e Quality. Nel primo sottocapitolo sono riportati i valori di Performance basati su diversi livelli di errore, divisi per tipo di modello per ogni indice predetto. Nel secondo sottocapitolo sono state costruite le tabelle con l’Overview dei modelli per ciascun errore considerato e sono stati selezionati i modelli più performanti e più rapidi per ciascun indice. Il lavoro termina con le Conclusioni che riassumono lo studio svolto e riportano i risultati ottenuti con la scelta del miglior modello.

Affidabilità e manutenzione degli impianti di produzione: un caso di studio nel settore automotive

DE FRANCESCHI, LEONARDO
2023/2024

Abstract

Al giorno d’oggi, è fondamentale che l’azienda ricopra un ruolo competitivo sul mercato; occorre, quindi, massimizzare la produttività e l’efficienza dei macchinari e degli interi impianti produttivi. La manutenzione gioca un ruolo essenziale per il raggiungimento di questi obiettivi poiché’ permette di ridurre i costi, incrementare la produttività, aumentare la qualità dei prodotti, ridurre i tempi di produzione, migliorare la sicurezza e usare con miglior efficienza e convenienza le risorse. Considerando la grande importanza della manutenzione, il presente lavoro di tesi è incentrato sull’approfondire tutti i suoi aspetti e quindi la sua storia, le tipologie esistenti, gli indici di calcolo e i sistemi a cui sono applicati. L’obiettivo principale è, una volta compresi quest’ultimi, trovare il modello più efficiente in termini di performance e velocità di elaborazione per il monitoraggio di dati aziendali impiantistici. Ciò è stato possibile grazie allo studio di articoli riguardanti modelli di dati applicati a diverse aziende in anni differenti e grazie all’utilizzo del software RapidMiner che semplifica e automatizza la loro stesura. Il documento, infatti, è stato organizzato con il Capitolo 1 contenente il concetto di manutenzione e da dove deriva la sua importanza. In seguito, nei sottocapitoli, è stata riportata la sua storia partendo dalla sua prima applicazione e continuando con la sua evoluzione nel corso degli anni con l’avanzamento dell’efficienza tecnologica. Il testo poi continua con le tipologie esistenti di manutenzione, la teoria dell’affidabilità su cui si basano tutti gli interventi manutentivi, i tipi di guasto con i rispettivi indici e i sistemi a cui sono applicati. Il Capitolo 2, invece, è concentrato sull’analisi di articoli online e no, riguardanti la costruzione di modelli per il monitoraggio di dati aziendali manutentivi. Sono stati, infatti, esaminati una grande quantità di documenti ma sono stati selezionati solo quelli ritenuti più importanti e riportati in base al tema trattato: monitoraggio delle perdite ed efficienza produttiva, monitoraggio dei guasti, studio e controllo dell’indice OEE e IA. Il Capitolo 3 contiene la descrizione della metodologia con cui è stato scelto il modello migliore da costruire attorno a una tabella di dati forniti da un’azienda. È stato, infatti, sfruttato il software RapidMiner in grado di generare automaticamente diversi modelli applicabili ai dati inseriti in input e di confrontarli sulla base di Performance e rapidità di elaborazione. Il Capitolo 4 è focalizzato sulla stesura dei risultati ottenuti derivanti dai modelli, registrati dal programma dopo la previsione degli indici di OEE, Availability, Performance e Quality. Nel primo sottocapitolo sono riportati i valori di Performance basati su diversi livelli di errore, divisi per tipo di modello per ogni indice predetto. Nel secondo sottocapitolo sono state costruite le tabelle con l’Overview dei modelli per ciascun errore considerato e sono stati selezionati i modelli più performanti e più rapidi per ciascun indice. Il lavoro termina con le Conclusioni che riassumono lo studio svolto e riportano i risultati ottenuti con la scelta del miglior modello.
2023
2024-07-17
Reliability and maintenance of production plants: a case of study in the automotive sector
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12075/18326