Nel campo della zincatura continua di lamiere sottili per l'industria siderurgica automobilistica, il controllo preciso dello strato di zinco è di fondamentale importanza. Il cuore del processo di zincatura continua è costituito dalla vasca o dal bagno di zinco, elemento essenziale per garantire una produzione senza intoppi e al contempo contenere i costi.
Questa presentazione illustra l'utilizzo del sistema a intercapedine d'aria (Dynawipe) di Clecim, essenziale per controllare e regolare lo spessore e l'uniformità del rivestimento lungo tutta la larghezza e la lunghezza delle sottili lamiere d'acciaio. Questo processo risponde alla continua sfida di ottimizzare la protezione dalla corrosione e minimizzare il consumo di zinco; inoltre, si allinea alla tendenza dell'Industria 4.0 di registrare, analizzare e modellare i processi fisici per migliorare le prestazioni del cliente.
Questa presentazione mostra come JMP è stato utilizzato, passo dopo passo, per creare una mappa di pressione in funzione di diversi parametri, al fine di confrontarla con la modellazione agli elementi finiti. La principale sfida affrontata è stata la determinazione precisa del picco di pressione massimo. Il nostro approccio consiste nella registrazione dei dati, nella modellazione della pressione tramite una curva gaussiana (piattaforma Fit Curve), nell'esportazione dei parametri, nella loro modellazione in funzione dei parametri di processo utilizzando Fit Model e infine nella creazione di un grafico animato tramite Graph Builder.
Salve, mi chiamo Stephane Gouttebroze e vi presenterò questo documento intitolato "Eccellenza nella zincatura: sfruttare JMP per un controllo accurato della pressione e una modellazione termodinamica". Questo è il contenuto della mia presentazione. Innanzitutto, una breve introduzione su Clecim. Successivamente, parlerò del contesto e della configurazione sperimentale. Dopodiché, farò una breve dimostrazione di salto e concluderò con alcune considerazioni finali. Clecim, chi siamo? Siamo un'azienda francese che integra apparecchiature per l'industria siderurgica globale. La nostra sede si trova in Francia, vicino a Lione, a Montbrison.
L'azienda ha 100 anni e conta circa 200 dipendenti. Disponiamo di un ufficio di progettazione, un'officina e un servizio di installazione e collaudo in loco. Le principali attività di Clecim consistono nella fornitura di singole macchine e di linee di produzione complete, come linee di decapaggio, ricottura, zincatura, verniciatura e altro ancora. Clecim offre anche servizi di assistenza, come la fornitura di ricambi e la manutenzione.
Disponiamo inoltre di un reparto di consulenza in grado di offrire ai nostri clienti competenze specialistiche e audit di processo. Alcuni esempi di installazioni includono laminatoi a caldo o a freddo, linee di livellamento, sistemi di ispezione superficiale per la qualità del nastro, saldatrici laser e molto altro ancora.
In fondo a questa diapositiva, potete vedere un esempio di linea di zincatura destinata al settore automobilistico. La lunghezza di questa linea, da qui a qui, è di circa 500 metri e l'altezza approssimativa è di 35 metri. Nelle diapositive successive, ci concentreremo su quest'area, ovvero la zona delle celle di zinco.
Per quanto riguarda il contesto e la configurazione sperimentale, ci troviamo nell'area del crogiolo di zinco, dove si trova un bagno di zinco liquido. Immaginate una striscia di metallo che esce da un forno, entra nel bagno di zinco e ne esce dopo essere stata rivestita di zinco liquido. La striscia è in continuo movimento. Si tratta di una produzione continua. Immaginate che, una volta uscita dalla vasca di zinco liquido, la sua superficie sia ricoperta da uno strato di zinco.
Per garantire qualità, produttività e resistenza alla corrosione, è fondamentale assicurare uno spessore di zinco costante e omogeneo lungo tutta la larghezza e la lunghezza del nastro. Questo risultato viene ottenuto grazie a un dispositivo specifico, che chiamiamo "lama d'aria". Si tratta di questo dispositivo, simile a un essiccatore d'aria, che soffia aria sulla superficie del nastro per rimuovere lo zinco in eccesso.
L'obiettivo dello studio era quello di condurre misurazioni sperimentali. Volevamo inoltre modellare la pressione d'impatto in funzione di vari parametri e confrontarla con la modellazione agli elementi finiti. Infine, avremmo dovuto adattare il modello agli elementi finiti in modo che fosse coerente con i dati misurati. Qui di seguito trovate i risultati della modellazione agli elementi finiti; ora passeremo al banco prova.
Il banco prova, come potete vedere qui, mostra il sistema di soffiaggio dell'aria in funzione. Qui si trova il dispositivo a lama d'aria. La larghezza di questo dispositivo è rappresentata dall'asse Y, mentre l'altezza è rappresentata dall'asse Z. Su questo banco prova abbiamo aggiunto un piccolo componente, ovvero una lamiera metallica, dotata di un trasduttore di pressione per misurare la pressione d'impatto dell'aria su di essa. Questo sarà utile per simulare la pressione della lama d'aria su una striscia di prova.
Questo mostra le misurazioni sperimentali. Abbiamo una misurazione della velocità del ventilatore, che varierà e che a sua volta modificherà la pressione all'interno della lama d'aria. Abbiamo anche tre posizioni X, Y e Z, che possono variare per le misurazioni. Misuriamo la pressione d'impatto con il trasduttore di pressione e la temperatura dell'aria. Con tutte queste misurazioni, possiamo costruire una tabella di dati, che vedremo più avanti.
Il flusso di lavoro dello studio è il seguente. Iniziamo con le misurazioni. Con queste misurazioni, scegliamo le posizioni X e Y, che sono fisse, e variamo la posizione Z per misurare la pressione d'impatto. Notiamo che la curva avrà questa forma. Con questa forma, decidiamo di modellarla come una curva gaussiana utilizzando lo strumento di adattamento gaussiano di JMP. Avremo ora tre parametri che rappresentano queste curve, A, B e C, che sono il valore di picco, il punto critico e il tasso di crescita.
Questi tre parametri saranno incorporati nella nostra tabella dati ed effettueremo alcune correzioni di misurazione. Ad esempio, aggiungeremo un offset Z per ricentrare tutte le curve, poiché il nostro dispositivo sperimentale può subire una leggera deriva sull'asse Y. Successivamente, abbiamo scelto di modellare il valore di picco e il tasso di crescita in funzione dei parametri di processo. Creeremo una nuova tabella con la formula di previsione per poter prevedere la pressione in tutto lo spazio 3D lungo gli assi X, Y e Z, nonché in funzione della velocità del motore e della temperatura dell'aria.
L'obiettivo è ottenere questo grafico di contorno. Questo grafico di contorno rappresenta la pressione prevista in funzione dei valori Z e X, con temperatura dell'aria e velocità del motore del ventilatore fisse. Dobbiamo mantenere questa curva e ora vi mostrerò come ottenere questo grafico di contorno.
Ora devo passare a JMP. Aprirò la tabella dati. La tabella dati è qui. Qui ci sono 13 misurazioni con la stessa data e ora, che rappresentano una serie di misurazioni per una data velocità del motore, X, Y. Stiamo variando il valore di Z da meno tre a più tre e misuriamo la pressione d'impatto e la temperatura dell'aria. Posso mostrarvi tutti i punti di misurazione qui. Come potete vedere, abbiamo scelto di impostare i valori di X in questo modo, così come i valori di Y e Z. Non abbiamo una rappresentazione ottimizzata. In futuro, vorremmo eseguire un progetto di esperimenti per ottenere una rappresentazione migliore di questo spazio 3D.
Se ora traccio la pressione in funzione di Z, potete riconoscere questa forma a curva gaussiana. Non tutte le curve sono allineate. Questo è dovuto al fenomeno che ho spiegato in precedenza riguardo alla deriva nel banco prova. L'obiettivo ora sarà quello di modellare tutte queste curve in funzione di questi parametri. Per fare ciò, utilizzo la piattaforma Fit curve in JMP. Scelgo di adattare la curva di pressione in funzione di questi parametri. Scusate, come una curva di questo tipo. Riconoscete i tre parametri introdotti in precedenza? Con questo, creo la curva di riferimento rispetto a tutti i punti di misurazione.
Ora, con questo, posso incorporare, scusate, posso estrarre i valori dei parametri in una nuova tabella come questa. Vedete che con questa misurazione, la stessa data e ora, abbiamo i tre parametri e i tre valori. Devo modificare un po' questa tabella per poterla incorporare in quella originale. Uso questa funzione di divisione. Ora una riga rappresenta il punto critico, il tasso di crescita e il valore di picco per ogni punto di test.
Una volta ottenuto questo, posso integrare questa tabella in quella originale. Questo si fa in questo modo. Ora vedete la tabella originale con queste colonne aggiunte. Queste quattro colonne rappresentano semplicemente il calcolo di una piattaforma di curva di adattamento. Questa è una formula che ho creato. Serve solo a ricentrare il valore Z rispetto al punto critico. Se ora utilizzo questo valore e posso tracciare la pressione rispetto a questo valore, vedrete che ora tutte le curve sono allineate a zero.
Con questa curva, ora mi interessa sapere o trovare quali parametri o come i parametri stanno variando il valore di picco, ad esempio. Questo è ciò che posso mostrarvi qui. Se cambio la velocità del motore, ad esempio, come cambia il valore di picco, o qual è l'influenza del valore X o della temperatura dell'aria. Per ottenere questi due profili, lo stesso vale per il tasso di crescita. Per ottenere questi due profili, devo usare una nuova piattaforma, un'altra piattaforma. È la piattaforma del modello di adattamento. Potete trovarla qui. Ho scelto di mantenere solo tre parametri con, è un modello lineare. Per me, è un buon modello perché abbiamo un buon R quadro.
Possiamo migliorare un po' questo modello perché la forma e il pattern dei valori residui sembrano ottimizzati, ma scegliamo di mantenerlo così perché sarà una formula semplice. Posso mostrarvi la formula. L'espressione di previsione. Come vedete, è lineare ed è molto semplice. Abbiamo deciso di mantenere questo modello. Con questo modello, posso aggiungere la formula di previsione per il valore di picco. Qui potete vedere che è stata aggiunta con la formula che avete qui, la riconoscete. Farò lo stesso per il tasso di crescita. Stesse conclusioni. Abbiamo un R quadro molto buono, solo gli stessi parametri, anche lineare, e la stessa conclusione sui residui, forse possiamo migliorarlo un po', ma non è questo il punto. Lo manterremo così.
Ora ho due nuove colonne, la formula di previsione per il valore di picco e per il tasso di crescita. Posso aggiungere, ovviamente, l'ultima colonna, che conterrà la formula di previsione per la pressione. Se vi mostro la formula, riconoscerete la formula della curva gaussiana con la formula di previsione per il tasso di crescita e la formula di previsione per il valore di picco.
Ora abbiamo una formula di previsione per la pressione in funzione di tutti questi parametri più la temperatura dell'aria. L'idea è di costruire una nuova tabella contenente questi parametri con valori compresi nei limiti delle misurazioni, ma con, ad esempio, una ripartizione ottimizzata. Vi mostrerò come fare. Per prima cosa, apro le quattro tabelle che ho preparato. Riconoscete qui la velocità del motore, il valore X, il valore Z e la temperatura dell'aria. Quello che devo fare ora è combinare queste quattro tabelle in una sola con tutte le combinazioni possibili tra i quattro parametri.
Per questo, utilizzo la tabella della piattaforma, la tabella di concatenazione e scelgo di concatenare, ad esempio, scusate, non è concatenare, è unire. Scegliamo di unire le tabelle. Scegliamo di unire la velocità del motore con, ad esempio, D, e invece di usare la colonna di corrispondenza, devo cambiare e scegliere l'unione cartesiana. Qui potete vedere tutte le combinazioni tra questi due parametri che ho calcolato con JMP. Mi crea una nuova tabella. Se lo uso di nuovo con Z e di nuovo con la temperatura dell'aria, avrete una tabella dati completa con questi quattro parametri.
L'ho già fatto in precedenza, quindi lo aprirò. Qui ci sono i miei quattro parametri con tutte le combinazioni possibili, che portano a circa 3.000 righe. Con questa tabella, posso aggiungere la mia formula. Qui abbiamo le quattro colonne. Qui abbiamo la formula di previsione calcolata in precedenza e la pressione di previsione, la stessa mostrata in precedenza, aggiunta in queste colonne. Il vantaggio di fare ciò è che posso modificare la ripartizione o la precisione in Z, X, temperatura dell'aria o velocità del motore.
Con questa tabella, ora posso creare il grafico di contorno che vi ho mostrato. Qui potete riconoscerlo, e posso animarlo in base alla velocità del motore. Ora, come potete vedere, abbiamo ottenuto ciò che desideravamo, come mostrato qui.
Vorrei concludere con alcune considerazioni. A sinistra, abbiamo i risultati di un modello agli elementi finiti importati in JMP. Al centro, invece, sono visualizzati i risultati sperimentali ottenuti con JMP. Per confronto, possiamo tracciare queste due curve, che rappresentano delle sezioni di questo grafico di contorno con un valore costante di X. Qui si nota un'ottima corrispondenza tra i risultati sperimentali e quelli del modello agli elementi finiti 3D. Qui, invece, si riscontrano alcune differenze. In questo caso, sarebbe opportuno migliorare il modello agli elementi finiti modificando alcune ipotesi o alcuni parametri di modellazione.
In conclusione, possiamo affermare che JMP aiuta Clecim a esplorare i dati in modo intuitivo, ad analizzare e modellare le misurazioni in maniera semplice ed efficace. Abbiamo convalidato la nostra configurazione sperimentale. Possiamo facilmente confrontare un modello agli elementi finiti con i risultati sperimentali. Possiamo anche estrapolare le nostre misurazioni e convalidare le nostre ipotesi. Possiamo presentare i risultati in modo accattivante e comunicare e convincere i nostri clienti delle nostre prestazioni e capacità di studio. Questa è la conclusione del mio intervento e desidero ringraziarvi per l'attenzione. Per qualsiasi domanda, non esitate a contattarmi via e-mail, LinkedIn o telefonicamente. Grazie.
