Dal Campo alla Simulazione: Il Caso Cannon Afros
Scopri come Cannon Afros ha eliminato la sedimentazione di filler nel poliolo e validato il Digital Twin con Ansys Fluent
Gruppo Cannon: Innovazione dal 1965
Comprendere la portata della soluzione richiede di comprendere l’azienda. Il Gruppo Cannon è una realtà industriale italiana che, dal 1965, definisce gli standard mondiali nelle tecnologie per il poliuretano e i materiali compositi. Con un fatturato che supporta oltre 1.200 dipendenti e sedi in tutto il mondo (dall’Italia all’Austria con la recente acquisizione di Cannon Polytech), il gruppo è un ecosistema diversificato:
- Cannon Afros: Dosaggio e miscelazione (focus di questo case study).
- Cannon Artes: Trattamento acque industriali.
- Cannon Bono: Caldaie industriali e pompe di calore.
- Automata: Sviluppo interno di software e automazione industriale.
- Cannon Polytech: dosaggio di poliuretano per la nicchia degli elastomeri.
Il fattore differenziante è l’investimento in Ricerca e Sviluppo, pari al 5% del fatturato annuo. È in questo contesto, nel reparto R&D Afros, che la simulazione CFD (Computational Fluid Dynamics) è passata da esperimento accademico a strumento critico di business.
groups
1200 Dipendenti
Di cui i 2/3 possiedono una laurea e 1/3 vanta oltre 25 anni di esperienza sul campo.
lightbulb
400+ Brevettti
Frutto del 5% del fatturato investito in R&D, con un team di oltre 50 specialisti.
place
18 Poli Tecnologici
Hub in Italia, Europa, Americhe e Asia, per una copertura globale vicina al cliente.
science
50 Esperti R&D
Il cuore dell’innovazione nelle diverse aziende del Gruppo Canon
Le Attività del Gruppo
Si articolano in quattro macro-divisioni, ciascuna con una forte impronta rivolta alla ricerca, alla sostenibilità e alla collaborazione con università ed enti di ricerca:
PU, Elastomeri e Compositi
Laboratori R&D dedicati in Italia, USA e Giappone.
Macchinari di ultima generazione per prove di sviluppo di processo e prodotto.
Sviluppo a stretto contatto con clienti e fornitori di chimica.
![Caldaie Industriali](https://e3d.net/wp-content/uploads/2026/02/caldaie-1.png")
Caldaie Industriali
Focus altissimo sull’efficienza termica (sistemi di recupero e soluzioni ibride/elettriche). Prodotti ingegnerizzati per garantire basse emissioni. Tecnologie proprietarie e brevettate all’avanguardia
Trattamento Acqua
Ricerca di soluzioni pratiche per processi industriali complessi (es. farmaceutico, energia). Sviluppo di impianti pilota in base alle reali richieste del mercato. Forti collaborazioni universitarie.
Automazione Integrata
Ingegnerizzazione di sistemi complessi integrati. Sviluppo proprietario di hardware e software industriali. Supporto tecnologico trasversale a tutte le divisioni del gruppo.
La CFD nel Gruppo Cannon
La simulazione fluidodinamica è una competenza trasversale che si applica per ottimizzare ogni fase dei processi industriali:
- Flusso all’interno della testa di miscelazione
- Verifica degli scambiatori di calore
- Termostatazione di stampi
- Analisi della combustione e della gestione fumi
- → Miscelazione all’interno dei serbatoi
(Focus del Case Study)
Perché abbandonare l’Open Source per Ansys?
Per anni, il reparto R&D aveva utilizzato OpenFOAM, un software CFD open-source potente ma complesso. Tuttavia, di fronte a un problema industriale urgente, i limiti di una soluzione “fai-da-te” sono emersi chiaramente.
L’Ing. Zampini spiega la transizione verso Ansys Fluent come una scelta obbligata per garantire i tempi industriali:
| Caratteristica | OpenFOAM (Precedente) | Ansys Fluent (Attuale) |
|---|---|---|
| Generazione Mesh | Processo laborioso (“SnappyHexMesh”), frequenti errori di geometria, giorni di lavoro manuale. | Generazione quasi istantanea di mesh poliedriche di alta qualità. “Come dal giorno alla notte”. |
| Robustezza Solver | Richiede tuning manuale costante per evitare divergenze numeriche. | Estremamente stabile, permette di convergere rapidamente anche con setup complessi. |
| Time-to-Market | Lento, adatto alla ricerca accademica ma non al troubleshooting urgente. | Veloce, permette iterazioni multiple in poche ore. |
Il Problema: il Serbatoio del Poliolo
Cannon Afros produce macchine per dosare poliuretano. La produzione di poliuretano di alta qualità richiede la miscelazione perfetta di due componenti: l’Isocianato e il Poliolo. Mentre il primo è chimicamente stabile, il Poliolo rappresenta una sfida fluidodinamica complessa: è una miscela che tende naturalmente a separarsi e sedimentare se lasciata a riposo.
Il Problema “Invisibile”:
Un cliente lamentava difetti qualitativi sui pezzi stampati, ma in modo intermittente e apparentemente casuale. Il serbatoio di miscelazione è un sistema chiuso: nessuno poteva guardare dentro per vedere cosa stesse accadendo durante il processo. L’ipotesi era una cattiva omogeneizzazione, ma mancavano i dati per provarlo.
Un cliente lamentava difetti qualitativi sui pezzi stampati, ma in modo intermittente e apparentemente casuale. Il serbatoio di miscelazione è un sistema chiuso: nessuno poteva guardare dentro per vedere cosa stesse accadendo durante il processo. L’ipotesi era una cattiva omogeneizzazione, ma mancavano i dati per provarlo.
Le variabili in gioco erano molteplici: la velocità dell’agitatore, la geometria dell’elica e, soprattutto, il livello di riempimento del serbatoio. Il cliente notava i difetti solo in certe fasi della produzione, suggerendo che la quantità di fluido nel tank fosse una variabile critica.
L’Approccio Simulativo
La simulazione multispecie
Si tratta di una simulazione multispecie, in quanto all’interno di questo serbatoio ci sono diverse sostanze da tenere omogeneizzate. Come si può valutare questa omogeneità?
Sono stati esplorati due approcci:
- Approccio VOF (Volume of Fluid) Valuta quanta percentuale di ogni specie è presente all’interno di ogni singola cella. È l’approccio utilizzato all’inizio, ed è quello presentato in questa sede. È tuttavia abbastanza oneroso computazionalmente.
- Parametro algebrico di scostamento della velocità Un calcolo algebrico dello scostamento della velocità dal valor medio. Indica quanto si sta muovendo il fluido all’interno del serbatoio. Si è scoperta una correlazione tra questo parametro e il livello di miscelazione: tanto più è alto, migliore è la miscelazione. Più semplice e meno oneroso del VOF.
Il setup della simulazione
Per replicare fedelmente la realtà (Digital Twin), il team ha implementato una simulazione multifase avanzata. Ecco i dettagli tecnici:
- Volume fluido e mesh I progettisti hanno preparato il volume fluido, suddiviso in quattro volumi più un quinto rotazionale. La mesh, generata con lo strumento integrato di Ansys, ha restituito un’ottima qualità quasi automaticamente. «Arrivando da SnapexMesh e OpenFOAM, dovevo litigarci per ottenere una buona mesh. Qui, quasi gratis, ho ottenuto una mesh di alta qualità.»
- Gestione della Rotazione: L’elica dell’agitatore è stata modellata utilizzando il metodo MRF (Moving Reference Frame), che permette di simulare la rotazione senza dover deformare fisicamente la mesh a ogni passo temporale, risparmiando risorse di calcolo.
- Modelli fisici: Sulla base di un’ampia revisione della letteratura scientifica, è stato selezionato il modello k-epsilon (Standard), che si è dimostrato lo standard de facto per problemi di miscelazione industriale in serbatoi chiusi. Sono stati quindi attivati solo i modelli necessari: Volume of Fluid (VOF), modello di turbolenza k-ε e approccio MRF per la rotante. L’energia e gli altri modelli sono stati lasciati spenti.
- Metodi numerici: Per accelerare i tempi, le simulazioni sono state avviate con metodi numerici del primo ordine (più diffusivi ma stabili) per raggiungere una convergenza preliminare, passando poi al secondo ordine per affinare la precisione dei risultati finali.
I Risultati
Le simulazioni hanno coperto l’intero range operativo, dal 20% al 100% di riempimento del serbatoio. I risultati qualitativi hanno confermato i sospetti:
- Livello < 30%: Miscelazione insufficiente (turbolenza scarsa).
- Livello > 90%: Zone morte e scarsa circolazione verticale.
- Livello 80%: Lo “Sweet Spot”. A questo livello la miscelazione risultava ottimale, dato confermato dalla riduzione dei difetti di produzione.
La validazione quantitativa (Torque Prediction)
Ma il vero successo è stato numerico. Cannon Afros ha voluto verificare se Ansys fosse in grado di predire la coppia resistente (Torque) sull’albero motore. Questo dato è cruciale per dimensionare correttamente i motori elettrici.
“Ho calcolato la coppia con la CFD e l’ho mandata al laboratorio. Quando abbiamo sovrapposto la mia curva (blu) con i dati sperimentali (verde), il Direttore del Laboratorio mi ha chiesto: ‘Ma come hai fatto a imbrogliare?’. I dati erano talmente identici che sembrava impossibile fossero frutto di una simulazione.” — Ing. Samuele Zampini, R&D Department
Questa corrispondenza perfetta tra virtuale e reale ha legittimato definitivamente l’uso della simulazione in azienda, trasformandola da strumento di “controllo” a strumento di “progettazione”.
Come evidenziato in figura, la curva azzurra (risultati CFD) e la curva verde (risultati sperimentali) mostrano un’eccellente correlazione, confermando la bontà della simulazione anche per il calcolo della coppia.
Volume di calcolo: la geometria da analizzare viene divisa in 5 volumi: 4 statici e 1 MRF
Mesh: mesh di buona qualità con min orthogonal quality = 0,42 e max AR = 23. Infittimento a parete per meglio cogliere i gradienti di velocità
Risultati: la miscelazione è ottimale con serbatoio pieno all’80%
Risultati coppia resistente (Torque): confronto con dati sperimentali
Il Futuro: GPU Computing e Sostenibilità
Alla luce dei risultati ottenuti, l’obiettivo è ora quello di creare un database in cui inserire diverse simulazioni: vari sistemi chimici, vari tipi di poliolo, vari agitatori e configurazioni. Lo scopo è valutare quali parametri ottimizzano la miscelazione all’interno del serbatoio, minimizzando al contempo la coppia assorbita all’albero — un parametro fondamentale in un periodo in cui la riduzione dei consumi energetici è una priorità.
L’affidabilità dei risultati ha spinto Cannon a investire ulteriormente nell’hardware. L’azienda ha recentemente acquisito nodi di calcolo basati su GPU (Graphics Processing Units).
Questo upgrade hardware permetterà di:
- Ridurre i tempi di calcolo: Passare da 2 giorni a 2 ore per singola simulazione.
- Esplorazione Creativa: Testare geometrie “Naïf” o non convenzionali che prima venivano scartate a priori per mancanza di tempo di calcolo.
- Ottimizzazione Energetica: L’obiettivo attuale è utilizzare la CFD non solo per risolvere problemi, ma per creare agitatori che richiedano meno coppia (e quindi meno energia elettrica) a parità di miscelazione. In un mondo industriale attento ai consumi (ESG), questo diventa un vantaggio competitivo enorme.
“Se da 2 giorni di calcolo mi porto a 2 ore, allora ha senso lanciare anche geometrie un po’ a fantasia, per vedere se portano risultati interessanti o da scartare.” — Ing. Samuele Zampini, R&D Department
Conclusioni
Il caso di studio presentato dimostra come la CFD, con Ansys come strumento di riferimento, sia diventata uno strumento industriale concreto e affidabile all’interno del Gruppo Cannon. Dalla diagnosi di un problema di qualità segnalato da un cliente, alla validazione sperimentale della coppia all’albero, il percorso testimonia come la simulazione numerica — se utilizzata con rigore metodologico e integrata con le prove sul campo — possa generare valore reale per l’azienda.
L’investimento in competenze (ingegneria aeronautica applicata all’industria del poliuretano), in strumenti (Ansys dopo la fase OpenFOAM) e ora in potenza di calcolo (GPU) segna una traiettoria chiara: la CFD non è più un esperimento, ma un asset strategico del reparto R&D.
La tua azienda affronta sfide simili?
Spesso, i problemi di produzione legati a una miscelazione inefficiente o a consumi energetici fuori controllo restano invisibili finché non generano scarti o costi insostenibili. Come dimostrato dall’esperienza del Gruppo Cannon, l’adozione di un protocollo di simulazione avanzata non è solo una scelta tecnologica, ma una mossa strategica per blindare la qualità del prodotto finale e ottimizzare i costi operativi.
Attraverso la fluidodinamica computazionale (CFD), è possibile trasformare le intuizioni dei progettisti in dati certi, testando virtualmente decine di scenari senza i costi e i tempi delle prove fisiche iterate. Che si tratti di risolvere un difetto esistente o di progettare la prossima generazione di impianti ad alta efficienza, la simulazione numerica offre la chiarezza necessaria per decidere con sicurezza.
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