Analisi integrata FMEA e RAM per lo studio affidabilistico di sistemi di packaging automatico: il caso ACMA

L'evoluzione dei mercati impone all'industria del packaging ritmi produttivi estremi, rendendo l'affidabilità degli impianti un fattore cruciale di competitività aziendale. In questo contesto, il presente lavoro di tesi affronta la sfida di ottimizzare la gestione manutentiva di una confezionatrice automatica ad altissime prestazioni: la macchina Flowpack modello ACMA EDGE. Garantire massimi livelli di OEE affidandosi solo all'esperienza empirica o a logiche a guasto non è più un'opzione sostenibile. Perciò, l'elaborato propone lo sviluppo di un gemello digitale affidabilistico, costruito integrando due approcci complementari ma spesso separati nella pratica industriale: l'indagine qualitativa e la simulazione quantitativa dinamica. Partendo da una rigorosa FMEA per mappare le criticità note ai tecnici, il lavoro compie un salto metodologico traducendo queste valutazioni in un modello stocastico (Analisi RAM). Alimentando tale modello tramite simulazioni Monte Carlo e applicando funzioni di minimizzazione del costo atteso, è stato possibile individuare analiticamente gli intervalli ottimi di intervento per i veri colli di bottiglia meccanici del sistema. Gli scenari simulati dimostrano come questa sinergia diagnostica trasformi radicalmente il comportamento della linea. La transizione verso una manutenzione preventiva scientificamente ingegnerizzata permette di abbattere i guasti accidentali, convertendo la loro imprevedibilità in un flusso produttivo stabile. Ciò si traduce in un drastico contenimento delle perdite economiche da fermo macchina, confermando che l'approccio proattivo garantisce un decisivo ritorno sull'investimento. Oltre a fornire un piano di intervento ottimizzato e immediatamente applicabile, lo studio getta le basi metodologiche per futuri sviluppi tecnologici, preparando l'architettura della macchina all'implementazione di sensoristica avanzata e a logiche CBM in ottica Industria 4.0.