Data-driven WAAM: come RWTH Aachen traduce l’Industria 4.0 nella fabbrica connessa
WAAM e Industria 4.0: dalla teoria alla cella di saldatura
Wire Arc Additive Manufacturing (WAAM) è una variante della produzione additiva metallica di tipo DED che utilizza un arco elettrico per fondere filo metallico, costruendo il pezzo strato su strato. La combinazione tra arco di saldatura, robotica e controllo numerico rende il processo naturalmente digitale, ma la sua piena integrazione in architetture Industria 4.0 richiede un’infrastruttura dati solida, modelli di controllo avanzati e una gestione rigorosa della sicurezza informatica lungo l’intera filiera produttiva.
Lo studio RWTH Aachen e la pubblicazione su Nature
Un team guidato dalla RWTH Aachen University ha presentato uno schema completo per collegare, digitalizzare e controllare in modo data-driven le celle WAAM all’interno dell’Internet of Production. Il lavoro, pubblicato su Nature Scientific Reports, propone un’architettura a tre livelli di processo (workpiece, assembly, product) e dimostra sperimentalmente come un controllo qualità basato su “digital shadow” possa ridurre le emissioni di fumi di saldatura tra il 12% e il 40%, mantenendo al tempo stesso la geometria del cordone entro le tolleranze richieste.
Tre livelli di processo: workpiece, assembly, product
Gli autori organizzano il WAAM in tre process layer concentrici.
Al workpiece layer si trova il cuore della cella, dove l’arco fonde il filo e costruisce la geometria. Qui gli eventi si misurano in millisecondi; i dati principali sono corrente, tensione, parametri di avanzamento filo, traiettoria robot e immagini dell’arco.
L’assembly layer integra il componente WAAM in una linea più ampia, con lavorazioni meccaniche, trattamenti termici, rivestimenti e controlli dimensionali. I tempi si allungano a minuti o ore, e i dati devono fluire tra reparti e sistemi diversi, dai sistemi di officina ai sistemi gestionali.
Il product layer colloca l’assieme in una supply chain estesa, dove entrano in gioco fornitori, clienti, servizi di manutenzione e piattaforme di data sharing. Qui i tempi tipici sono giorni o mesi, e diventano centrali la tracciabilità, l’autenticità del dato e la protezione di informazioni sensibili.
Questa scomposizione consente di associare a ogni livello requisiti specifici di acquisizione dati, latenza, sicurezza e responsabilità, evitando l’idea che basti “connettere tutto” per avere una fabbrica intelligente.
Digital twin, digital shadow e Internet of Production
Nel quadro concettuale dell’Internet of Production, l’articolo distingue tra digital twin e digital shadow. Il twin è una rappresentazione completa e ad alta fedeltà del processo, utile per simulazioni approfondite ma costosa da mantenere in tempo reale.
Il digital shadow, al contrario, è un modello più leggero e mirato, costruito su parametri e segnali essenziali – per esempio corrente, tensione e pochi indicatori geometrici del cordone – e ottimizzato per il controllo in linea e la diagnosi immediata dei difetti. In pratica diventa il “cervello operativo” della cella WAAM, concentrato su ciò che serve davvero per controllare qualità e sicurezza.
Questo digital shadow funge anche da interfaccia tra la cella WAAM e il World Wide Lab, un’infrastruttura di data sharing pensata per collegare laboratori e siti produttivi diversi. I digital shadow di più celle WAAM, caricati in questa rete, alimentano modelli comuni che possono essere riutilizzati e adattati su altri impianti, riducendo il tempo di messa a punto e migliorando la robustezza dei controlli.
Setup sperimentale: GMAW, acquisizione ad alta frequenza e controllo PI
Per validare l’approccio, il gruppo RWTH ha allestito una cella WAAM basata su Gas Metal Arc Welding (GMAW) con parametri tipici di produzione: tensione compresa indicativamente tra 15 e 37 V, corrente tra circa 190 e 410 A, alimentazione filo e velocità robot regolate per ottenere cordoni stabili.
I segnali di processo vengono acquisiti ad alta frequenza, fino a 100 kHz, e compressi in feature statistiche utilizzate dal digital shadow per stimare indicatori di qualità, in particolare la fume emission rate e la geometria del cordone. Su questa base viene implementato un controllo in retroazione: un controllore PI, e in prospettiva schemi di Model Predictive Control, regola i parametri di saldatura tramite l’interfaccia robot, in modo da mantenere la qualità geometrica entro i limiti e ridurre la produzione di fumi.
Riduzione dei fumi di saldatura e ottimizzazione energetica
Il risultato più tangibile dell’esperimento è la riduzione delle emissioni di fumi di saldatura tra il 12% e il 40% rispetto al controllo aperto, a parità di qualità del cordone. Lavorando sulla fume emission rate come parametro di qualità, il sistema identifica combinazioni di parametri che minimizzano la generazione di fumo mantenendo l’apporto termico sufficiente per la corretta fusione del filo.
Collegando le celle a una rete di sensori di fumo e a un’infrastruttura dati comune, diventa possibile anche ottimizzare il funzionamento degli impianti di aspirazione. In un impianto reale, l’energia assorbita dai sistemi di estrazione può superare quella del processo di saldatura stesso: una riduzione mirata delle emissioni e un controllo intelligente della ventilazione hanno quindi un impatto diretto sui consumi energetici complessivi e sulle condizioni di lavoro.
Sicurezza informatica lungo la filiera WAAM
Lo studio dedica un’attenzione particolare alla sicurezza informatica in un contesto WAAM connesso.
Al workpiece layer è necessario proteggere i dispositivi industriali con configurazioni hardenizzate, gestione rigorosa delle credenziali e canali di comunicazione autenticati, per mitigare il rischio di accessi non autorizzati su macchine che operano in tempo reale sulla produzione.
All’assembly layer servono protocolli secure-by-design, gateway di sicurezza tra reti diverse e politiche chiare di gestione dei ruoli tra reparti e partner, per garantire che i dati di processo viaggino tra reparti, fornitori e clienti senza esporre la linea ad attacchi o manomissioni.
Al product layer diventano centrali autenticazione forte, integrità del dato e tecniche di privacy-preserving computing come il federated learning e la secure multiparty computation. L’obiettivo è permettere analisi congiunte su dati industriali provenienti da più siti senza esporre know-how sensibile o informazioni strategiche sui prodotti.
A fare da cornice ci sono standard come IEC 62443, ISO/IEC 27001 e NIST SP 800-82, che forniscono linee guida per impostare un percorso di sicurezza continua su infrastrutture OT e IT sempre più interconnesse.
WAAM, machine learning e smart manufacturing
Il lavoro RWTH si inserisce in un filone più ampio in cui il WAAM viene visto come una piattaforma ideale per l’applicazione di tecniche di machine learning e di controllo intelligente. Negli ultimi anni, studi e review hanno mostrato l’uso crescente di reti neurali per modellare il pool di fusione, rilevare difetti e supportare il controllo chiuso dei processi DED e WAAM, con approcci che vanno dalle CNN per l’analisi delle immagini ai modelli sequence-to-sequence per la dinamica termica.
Parallelamente, la manifattura additiva in generale viene sempre più considerata una leva per supply chain più corte, personalizzazione spinta e riduzione degli sprechi, a patto di integrarla con sistemi informativi e modelli di business orientati ai dati. In questo scenario, il WAAM unisce i vantaggi della stampa 3D metallica con la familiarità della saldatura ad arco e l’efficienza del filo come materiale di apporto.
Rispetto a molti lavori focalizzati su singoli aspetti – materiale, parametri di processo, algoritmi di controllo o di visione – la proposta RWTH collega controllo di processo, infrastruttura dati e sicurezza in un quadro unitario, sfruttando la natura già digitale del WAAM per trasformarlo in un caso concreto di fabbrica connessa.
Implicazioni per le aziende che adottano WAAM
Per gli utilizzatori industriali, dai fornitori di componenti di grande formato per energia e trasporti ai costruttori di impianti WAAM, emergono alcuni messaggi chiave.
La semplice installazione di una cella robotizzata WAAM non basta per parlare di Industria 4.0: occorre progettare da subito architettura dati, interfacce e politiche di sicurezza in linea con i tre livelli workpiece-assembly-product.
I digital shadow offrono un compromesso praticabile tra complessità dei digital twin e esigenze di controllo in tempo reale, soprattutto quando si vogliono collegare più celle WAAM distribuite su siti diversi.
La riduzione misurabile di emissioni di fumi e consumi energetici può rappresentare un driver concreto per giustificare investimenti in sensori, software e integrazione IT/OT, affiancando alle promesse di flessibilità e lead time più brevi numeri oggettivi su sicurezza e costi operativi.
In prospettiva, l’adozione combinata di WAAM, modelli data-driven e infrastrutture di condivisione come il World Wide Lab può trasformare celle finora relativamente isolate in nodi di una rete produttiva globale, in grado di condividere dati, validare modelli comuni e accelerare lo sviluppo di procedure qualificate per settori regolati come aerospazio, energia e navale.
