Cosa abbiamo scoperto

Obiettivi del progetto Tweet

L’obiettivo del progetto consiste nella realizzazione di un nuovo prodotto costituito da una piattaforma software, in grado di orchestrare l’analisi dei dati operazionali generati dagli asset di campo (Iot, Sistemi Informativi Aziendali, sorgenti esterne di informazioni), raccolti sul campo da un'apposita infrastruttura IT basata su componenti gateway dedicati e/o routine e librerie software da integrare all’interno di altri connettori e applicativi.
La piattaforma consente la raccolta dei dati grezzi dalle macchine e linee industriali, la loro conversione in un formato intelligibile dalle procedure di analisi, l’elaborazione, e la loro accessibilità tramite soluzioni Cloud-based. I dati sono elaborati da algoritmi avanzati di data analysis, i cui output (es., trend di funzionamento delle macchine, alert predittivi dei malfunzionamenti, e informazioni per supportare gli interventi di manutenzione) sono fruibili tramite cruscotti di visualizzazione e supervisione dedicati.

Attività previste

La piattaforma è stata applicata per sviluppare tre casi d’uso industriali:
1. Azienda produttrice di quadri elettrici: Sviluppo di un sistema di visione artificiale per automatizzare il controllo qualità, verificando che ogni scomparto rispetti le specifiche di cablaggio tramite algoritmi AI che confrontano le immagini acquisite con i parametri tecnici.
2. Azienda produttrice di telai tessili: Realizzazione di un sistema prognostico che, monitorando le condizioni operative, rileva il degrado dei telai e stima la vita utile residua. Questo approccio consente di automatizzare la rilevazione dei guasti e ottimizzare gli interventi manutentivi.
3. Azienda produttrice di spillatori per bevande: Implementazione di un sistema di monitoraggio in tempo reale della linea di assemblaggio, che analizza i principali KPI produttivi e simula diverse configurazioni per massimizzare la capacità produttiva e ridurre i costi operativi.

Origine del progetto

Questo progetto è nato dai fondi PNRR finanziato dal Ministero dello sviluppo economico, dai Fondo per lo sviluppo e la coesione, dall'Unione Europea e dal Fondo di Rotazione. Il bando è stato necessario per ottenere le risorse necessarie per sviluppare il progetto che è stato sviluppato in collaborazione con l'università della Calabria (dipartimento di Matematica e Intelligenza Artificiale), Intelligenzia (spin-off accademico che ha facilitato la connessione tra ricerca e applicazione industriale), Consorzio Intellimech (ha fornito il supporto per il trasferimento industriale) e ulteriori aziende che si sono messe a disposizione per dei progetti prototipi.

Soggetti Beneficiari

I beneficiari diretti del progetto sono stati: Consorzio Intellimech, l'univeristà della Calabria, Itema, Elettrocablaggi, Vinservice. I beneficiari indiretti del progetto sono tutte quelle aziende nel meridione d'Italia che possono usufruire dei servizi del software sviluppato.

Contesto

Il Sud Italia, in particolare la Calabria, ha un tessuto industriale meno sviluppato rispetto al Nord, con poche aziende manifatturiere e limitata conoscenza delle opportunità dell'intelligenza artificiale. Il progetto mirava a trasferire competenze e innovazione tecnologica, favorendo la crescità economica locale e l'integrazione con aziende del Nord.

Avanzamento

Lo stato del progetto è concluso e ci sono già diverse aziende che stanno usufruendo del software sviluppato.
Le informazioni sono state reperite dal project manager del progetto.

Risultati

Il progetto è stato ritenuto utile perché le aziende hanno potuto usufruire dei risultati del progetto per avere più consapevolezza delle opportunità offerte dall'intelligenza artificiale

Rischi

I rischi futuri in cui può incorrere il progetto è la limitazione a solo una fascia di progetti senza una vera e propria espansione su una scala internazionale o addirittura internazionale.

Metodo di indagine

Come sono state raccolte le informazioni?

• Raccolta di informazioni via web
• Visita diretta documentata da foto e video
• Intervista con l'Autorità di Gestione del Programma
• Intervista con i soggetti che hanno programmato l'intervento (soggetto programmatore)

L'intervista è stata fatto al Project manager del progetto MAP4ID Valerio Pesenti che lavora per Intellimech ovvero il consorzio che ha gestito e monitorato tutto il progetto facendo comunicare i diversi enti che hanno contribuito alla realizzazione del progetto

Domande principali

1. Una spiegazione dello scopo del progetto MAP4ID (a Valerio Pesenti)
2. Casi d'uso sviluppati per la realizzazione del progetto (a Valerio Pesenti)

Risposte principali

1. L’obiettivo del progetto consisteva nella realizzazione di un nuovo prodotto costituito da una piattaforma software, in grado di orchestrare l’analisi dei dati operazionali generati dagli asset di campo (Iot, Sistemi Informativi Aziendali, sorgenti esterne di informazioni), raccolti sul campo da un'apposita infrastruttura IT basata su componenti gateway dedicati e/o routine e librerie software da integrare all’interno di altri connettori e applicativi.

La piattaforma consente la raccolta dei dati grezzi dalle macchine e linee industriali, la loro conversione in un formato intelligibile dalle procedure di analisi, l’elaborazione, e la loro accessibilità tramite soluzioni Cloud-based. I dati sono elaborati da algoritmi avanzati di data analysis, i cui output (es., trend di funzionamento delle macchine, alert predittivi dei malfunzionamenti, e informazioni per supportare gli interventi di manutenzione) sono fruibili tramite cruscotti di visualizzazione e supervisione dedicati.
2. La piattaforma è stata applicata per sviluppare tre casi d’uso industriali:
- Azienda produttrice di quadri elettrici: in questo caso d’uso la piattaforma è stata implementata per sviluppare un sistema di visione artificiale per il controllo automatizzato della qualità dei quadri elettrici. Entrando maggiormente nel dettaglio controllare la qualità del quadro significa verificare la conformità di ciascuno scomparto, costitutivo del quadro, alle specifiche di cablaggio. Attraverso l’utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale, in grado di associare l’immagine acquisita da un opportuno sensore con le specifiche di cablaggio, è possibile costruire un sistema di visione artificiale che sia in grado di automatizzare tale attività.
- Azienda produttrice di telai tessili: in questo caso d’uso la piattaforma è stata implementata per sviluppare un sistema di prognostica dei telai che permetta l’ottimizzazione delle attività manutentive. Attraverso il monitoraggio delle condizioni di funzionamento dei telai e l’utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale è possibile rilevare l’indice di degrado delle prestazioni di quest’ultimi e stimare la vita utile residua prima dell’avvento del guasto. In questo modo è possibile automatizzare i processi di rilevazione dei guasti e di diagnosi delle cause e quindi minimizzare gli interventi manutentivi.
- Azienda produttrice di spillatori per bevande: in questo caso d’uso la piattaforma è stata implementata per sviluppare un sistema di monitoraggio della linea di assemblaggio degli spillatori. Tale sistema permette la valutazione in tempo reale dei principali KPI di produzione e consentire l’ottimizzazione della schedulazione delle postazioni di lavoro. Attraverso il monitoraggio dello stato operativo dei banchi d’assemblaggio e l’utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale è possibile simulare le possibili configurazioni di produzione della linea e individuare quella che massimizza la capacità produttiva e minimizza i costi di produzione.