Misurazione per voci del consumo energetico nei reparti di stampa 3D e calcolo del consumo per pezzo: dal contatore generale alla base dati per le decisioni di processo

Introduzione: se il costo dell’energia non è chiaro, la riduzione dei costi resta affidata all’intuizione

Nelle riunioni di revisione dei costi dei reparti di stampa 3D, la conclusione più frequente è: “Questo mese la bolletta elettrica è alta, facciamo attenzione a risparmiare”. Il problema di questa frase è che non è operativa: alta rispetto a cosa? Quale macchina, quale fase di processo, quale tipo di prodotto consuma troppo? Il consumo è elevato durante la stampa oppure nelle fasi di post-processing e nei sistemi ausiliari? Se la risposta è “non lo sappiamo”, le successive azioni di risparmio energetico non potranno che fermarsi a misure marginali come spegnere le luci o regolare il condizionamento. Nell’offrire consegne lungo l’intero ciclo di vita per piccoli lotti di componenti metallici e polimerici, lantu3D ha riscontrato che la maggior parte dei reparti non manca della volontà di risparmiare energia, ma di un criterio di contabilizzazione dei consumi realmente applicabile: senza misurazione per voci non esiste consumo energetico per pezzo; senza consumo per pezzo non è possibile stabilire se una modifica dei parametri di processo faccia davvero risparmiare elettricità; senza dati sulla struttura punta-valle non è possibile valutare se spostare certe commesse nelle fasce di valle sia realmente conveniente. Questo articolo non tratta in modo generico il concetto di produzione verde, ma spiega come trasformare il consumo energetico da un’unica voce complessiva in dati ingegneristici attribuibili, confrontabili e verificabili.

Uno: definire prima il criterio, qual è il denominatore del consumo energetico per pezzo

Il primo passo della contabilizzazione energetica non è installare contatori, ma uniformare il denominatore. Le prassi più comuni utilizzano “per pezzo”, “per chilogrammo” oppure “per ora macchina”. Questi tre criteri hanno ciascuno i propri ambiti di applicazione e, se mescolati, portano inevitabilmente a conclusioni contraddittorie. Per i componenti metallici prodotti con tecnologie a letto di polvere, il tempo di formatura è fortemente correlato al volume, all’altezza e al numero di strati del pezzo, mentre è meno legato al peso netto del prodotto finito, perché anche supporti, preriscaldamento della piastra e cicli di stesura della polvere consumano energia. Per i componenti metallici è quindi più adatto usare come criterio principale “per chilogrammo di polvere immessa” oppure “per ora di formatura”, adottando “per pezzo” come criterio di comunicazione per le offerte al cliente. Per i componenti polimerici FDM e SLS, la differenza tra materiale impiegato e peso del prodotto finito è relativamente controllabile, quindi “per chilogrammo di prodotto finito” risulta più intuitivo.

Un approccio più rigoroso consiste nel definire un doppio criterio: il criterio principale per il benchmark interno di processo (kWh/kg di polvere immessa o kWh/ora di formatura) e il criterio esterno per preventivi e dichiarazioni di impronta di carbonio (kWh/pezzo). I due criteri devono essere collegati da un fattore di conversione stabile. Per esempio, se per una certa classe di componenti in lega di titanio il rapporto medio tra polvere immessa e peso netto del prodotto finito è compreso tra 1,8 e 2,4, tale fattore deve essere aggiornato periodicamente mediante regressione sui dati reali dei lotti, anziché mantenere il valore empirico usato al momento dell’avvio della linea. Una definizione poco chiara del denominatore è la prima causa della perdita di confrontabilità dei dati energetici.

Due: misurazione per voci, scomporre il contatore generale in quattro livelli attribuibili

Il contatore generale del reparto può rispondere solo alla domanda “quanto abbiamo speso”, ma non a “dove sono stati spesi i soldi”. Si consiglia di costruire almeno quattro livelli di misurazione per voci. Il primo livello è il circuito principale delle apparecchiature di formatura, che comprende il sistema di generazione laser o a fascio di elettroni, galvanometri e assi di movimento, riscaldamento della piastra: è il principale centro di consumo e, nelle macchine metalliche a letto di polvere, rappresenta in genere il 55%-70% del consumo della macchina. Il secondo livello sono i sistemi ausiliari, inclusi chiller, compressori d’aria, aspirazione polveri e circuito di purificazione del gas inerte; questa parte è spesso sottostimata e nelle misurazioni reali può rappresentare il 25%-35%. Il terzo livello riguarda le apparecchiature di post-processing, tra cui forni di trattamento termico, sabbiatura, lavaggio e controllo. Il quarto livello comprende ambiente e illuminazione, ossia i costi condivisi del reparto.

Nell’implementazione non è necessario installare subito contatori intelligenti ovunque. Si può procedere con il principio “obbligatorio sulle dorsali, campionamento sui rami”: prima si installano sui circuiti principali contatori da quadro su guida DIN con uscita Modbus o MQTT, impostando un periodo di campionamento da 1 a 5 minuti; sui rami si usano pinze amperometriche portatili per una misurazione campionaria di due settimane, così da ottenere la baseline di potenza e i pattern di accensione e spegnimento delle apparecchiature ausiliarie, e decidere poi se predisporre punti di misura permanenti. La scelta del periodo di campionamento ha effetti pratici: la potenza di scansione laser presenta fluttuazioni al secondo tra uno strato e l’altro; una media a 1 minuto è sufficiente per la contabilizzazione dei costi, ma per la diagnosi di anomalie di processo occorre scendere alla scala del secondo e sincronizzare le parole di stato della macchina.

Tre: standby e funzionamento a vuoto, la base nascosta spesso ignorata

Dopo l’attivazione della misurazione per voci, la scoperta più frequente è che la quota di consumo in standby supera di molto le aspettative. Se una macchina metallica a letto di polvere, al termine della formatura, continua a mantenere il riscaldamento della piastra e la circolazione del gas inerte, la potenza in standby può raggiungere il 20%-40% di quella della fase di formatura; se la successione degli ordini non è compatta, su 24 ore giornaliere il tempo effettivo di formatura può essere solo di 9-12 ore, mentre tutto il consumo restante confluisce nei costi condivisi. Lo stesso vale per chiller e compressori d’aria: se il compressore è sovradimensionato e il carico di aria compressa è molto variabile, durante frequenti cicli di carico e scarico la potenza a vuoto può ancora arrivare al 30%-50% del pieno carico.

Il modo per rendere esplicita questa base nascosta è calcolare il “rapporto di consumo energetico effettivo”, cioè la quota di elettricità della fase di formatura sul consumo totale dell’apparecchiatura. Se questo indicatore è inferiore al 50%, di solito significa che esiste margine di miglioramento nella continuità della pianificazione, nelle strategie di spegnimento automatico o nel dimensionamento dei sistemi ausiliari. Le azioni correttive non sono complesse: impostare uno standby graduato dopo la fine della formatura, interrompendo prima il riscaldamento della piastra e poi, con ritardo, la circolazione del gas; raggruppare gli ordini in batch di formatura per ridurre il numero di avviamenti a freddo; aggiungere inverter e serbatoi di accumulo ai compressori per stabilizzare la pressione. Il presupposto comune di queste misure è disporre prima dei dati per voce, altrimenti non è possibile verificarne l’efficacia.

Quattro: tariffe di punta e valle e pianificazione, introdurre il prezzo unitario dell’energia nelle decisioni di processo

La maggior parte degli utenti industriali applica tariffe elettriche a fasce orarie, con differenze tra fasce di punta e di valle che possono arrivare a 2-3 volte. Una volta disponibili dati di consumo per fascia, la pianificazione dispone di una dimensione reale in più per l’ottimizzazione. Esiste però un equivoco comune: non tutte le fasi sono adatte allo spostamento fuori punta. Vanno spostate le operazioni ad alta potenza per unità di tempo e poco sensibili al ritmo di consegna, come i trattamenti termici di ricottura di grandi lotti, i lunghi preriscaldamenti della piastra, nonché la vagliatura e l’essiccazione non urgenti della polvere. Al contrario, campioni, primi pezzi e componenti urgenti attesi dal cliente non dovrebbero essere ritardati per sfruttare la tariffa: il costo di una mancata consegna è molto superiore alla differenza sulla bolletta.

Il metodo di quantificazione consiste nel calcolare, per ogni classe di operazioni, l’“energia spostabile fuori punta” e il “coefficiente di rischio dello spostamento”. L’energia spostabile deriva dalle statistiche storiche per fascia oraria della misurazione per voci; il coefficiente di rischio è determinato congiuntamente dagli impegni di consegna, dalle scorte di WIP e dai colli di bottiglia del post-processing. Inserire questi due elementi nelle regole di pianificazione è più applicabile, e consente di raggiungere più facilmente il consenso interno, rispetto al semplice invito a “tenere più macchine accese nel turno di notte”.

Cinque: analisi di attribuzione del consumo per pezzo, dai dati ai parametri di processo

Il valore finale dei dati energetici è guidare il processo. Un caso tipico: lo stesso lotto di componenti viene formato con strati da 0,03 mm e da 0,06 mm. La soluzione da 0,06 mm riduce sensibilmente il tempo di formatura e sembra quindi più efficiente dal punto di vista energetico. Tuttavia, se la soluzione da 0,06 mm genera una qualità superficiale non conforme e richiede l’aggiunta di lucidatura a flusso abrasivo o tempi di sabbiatura più lunghi, allora, includendo il consumo energetico del post-processing, il consumo totale per pezzo potrebbe risultare persino superiore. È proprio questo il motivo per cui occorre collegare i dati dei quattro livelli e aggregarli per numero di commessa: guardare l’ottimizzazione di una singola fase spesso significa semplicemente trasferire il consumo da un anello del processo a un altro.

La pratica consigliata è istituire un registro energetico per commessa: numero di commessa, codice pezzo, categoria di materiale, macchina di formatura, durata di formatura, consumo della formatura, consumo del post-processing, quota allocata dei sistemi ausiliari, numero di pezzi finiti, numero di pezzi conformi. Il campo “pezzi conformi” è fondamentale: solo ripartendo sui pezzi conformi il consumo dei pezzi rilavorati si ottiene il reale consumo energetico di consegna per pezzo. Per una certa categoria di componenti in acciaio inossidabile, dopo l’introduzione di questo criterio il consumo per pezzo è aumentato di circa il 12%, proprio perché in precedenza il consumo dei pezzi rilavorati non era stato attribuito correttamente.

Sei: affidabilità dei dati e valutazione, evitare che gli indicatori energetici vengano aggirati

Una volta che il consumo energetico entra nei criteri di valutazione, nasce il rischio che venga manipolato. La pratica più comune è la “pianificazione selettiva”: concentrare gli ordini ad alto consumo fuori da un determinato periodo statistico. Il modo per prevenirlo è valutare contemporaneamente media e varianza del consumo per pezzo, richiedendo inoltre la tracciabilità dei dettagli a livello di commessa. In secondo luogo, occorre considerare l’errore di misura dei contatori, effettuando verifiche periodiche a intervalli prestabiliti, mediante confronto con contatori campione o validazione incrociata con contatori dello stesso modello, e sostituendoli tempestivamente quando l’errore supera i requisiti della classe di accuratezza. Terzo, ogni modifica del criterio deve avere una registrazione di versione: definizione del denominatore, regole di allocazione e coefficienti di ripartizione dei sistemi ausiliari devono lasciare traccia a ogni variazione, altrimenti il confronto tra periodi perde significato.

Questo requisito è coerente con la logica di analisi dei sistemi di misura nei sistemi di gestione della qualità: qualunque dato usato per prendere decisioni deve prima rispondere alla domanda “questi dati sono affidabili?”. Anche i dati energetici richiedono verifiche periodiche, valutazione degli errori e giudizio sulla rappresentatività del campione; altrimenti le decisioni di risparmio energetico basate su dati errati possono essere peggiori dell’assenza di decisione.

Sette: dal consumo energetico all’impronta di carbonio, chiarire prima i confini di calcolo

Quando i clienti iniziano a richiedere dati sull’impronta di carbonio dei prodotti, i dati energetici diventano un input fondamentale. In questa fase è necessario definire chiaramente i confini di calcolo. In genere si consiglia di adottare un criterio che vada dall’immissione della materia prima all’uscita del prodotto finito, coprendo formatura, post-processing e sistemi ausiliari, ma escludendo la metallurgia delle polveri a monte e il trasporto a valle, salvo esplicita richiesta del cliente di una valutazione dell’intero ciclo di vita. I fattori di emissione devono preferibilmente essere quelli regionali più recenti pubblicati dalla rete elettrica locale, anziché valori generici predefiniti; se il reparto dispone di fotovoltaico proprio, occorre spiegare le regole di detrazione dell’energia autoprodotta e autoconsumata. Una volta definiti confini e fattori, la formulazione deve essere fissata nei modelli di offerta o nei documenti di consegna, evitando che la stessa azienda fornisca a clienti diversi numeri non verificabili tra loro.

Conclusione

La vera difficoltà dell’ottimizzazione dei consumi energetici non è individuare misure di risparmio, ma rendere verificabile il loro effetto. Il percorso operativo è il seguente: innanzitutto uniformare il criterio del consumo per pezzo e la relazione di conversione tra criteri principali e ausiliari; quindi costruire una misurazione per voci su quattro livelli con la strategia “obbligatorio sulle dorsali, campionamento sui rami”; poi usare il rapporto di consumo energetico effettivo per evidenziare la base nascosta dello standby e dei sistemi ausiliari; successivamente integrare tariffe per fascia oraria ed energia spostabile nelle regole di pianificazione; aggregare per commessa il consumo dell’intero processo, incluse le rilavorazioni, per svolgere l’analisi di attribuzione; infine garantire l’affidabilità dei dati tramite verifiche periodiche e gestione delle versioni delle regole di allocazione. Una volta completato questo lavoro di base, che si tratti di scelta delle apparecchiature, regolazione dei parametri di processo o dichiarazione dell’impronta di carbonio, le conclusioni potranno basarsi su un’unica serie di dati tracciabili, e non più sul giudizio empirico.