L'INDUSTRIA 4.0 IN AMBITO AUTOMOTIVE: LA MANUTENZIONE PREDITTIVA DI FCA APPLICATA AL PROCESSO DI LASTRATURA = INDUSTRY 4.0 IN AUTOMOTIVE AREA: THE PREDICTIVE MAINTENANCE OF FCA APPLIED TO BODY IN WHITE PROCESS

Il presente elaborato si pone come obiettivo, quello di illustrare i benefici e le caratteristiche che rendono la manutenzione predittiva un passaggio obbligato per le industrie che vogliono stare al passo coi tempi. Si affronterà l’applicazione di tale approccio manutentivo nel settore automotive, volgendo particolare attenzione a quanto fatto da Fiat Chrysler Automobiles per monitorare e gestire le linee di produzione dell’officina di lastratura (Body in White). Dopo una breve introduzione svolta nel primo capitolo, nel secondo si tratterà del concetto, sempre più attuale, di industria 4.0, di quali siano i pillars su cui si fonda e di come i principali Paesi europei si stanno muovendo in questo senso; in particolare, si illustreranno i vari provvedimenti presi recentemente in Italia, con una breve descrizione dei benefici riportati a breve termine. Nel terzo capitolo saranno invece mostrate le linee guida del Prognostic and Health Management, si definiranno i principali parametri affidabilistici che consentono di stimare lo stato di salute di componenti e dispositivi, e verranno illustrate le varie strategie che possono essere adottate per la loro manutenzione. Nel quarto capitolo si farà una breve panoramica sul processo di lastratura e sulle sue principali componenti; si darà inoltre una definizione dei principali parametri prestazionali (tempo ciclo e OEE) e verranno illustrate le strategie attraverso le quali è possibile gestire e monitorare tale processo produttivo. Essendo il problema della manutenzione predittiva l’argomento centrale del presente elaborato, nel quinto capitolo se ne darà una definizione più dettagliata, descrivendo le varie soluzioni attraverso cui essa può essere effettuata nel processo di lastratura: per tale ragione, saranno affrontate la configurazione IO-Link, quelle proposte da fornitori esterni come COMAU e Festo, e quella sviluppata internamente da FCA, con le relative componenti. Successivamente, nel sesto capitolo, si presenterà un caso di studio svolto dal sottoscritto, in cui si tenta di effettuare un’analisi predittiva delle anomalie di alcuni dispositivi monitorati nello stabilimento FCA di Melfi (PZ). Le relative conclusioni sono riportate nel capitolo 7, unitamente ad una trattazione su come può essere estesa la manutenzione predittiva anche in ambito aerospaziale.