Smart Machine connesse in cloud e analisi dei dati per accrescere le performance e ridurre i costi.

L’obiettivo del Pilot 3 è quello di progettare un sistema di organizzazione, esplorazione, simulazione e analisi dei dati raccolti su sistemi di produzione flessibili per apprenderne e replicarne l’evoluzione comportamentale, al fine di individuare condizioni dannose, non note a priori e non ancora visibili, e ridurre i fermi di produzione con la prevenzione di guasti e malfunzionamenti.

I modelli di aggregazione e consolidamento delle informazioni ai fini gestionali permetteranno la caratterizzazione dei costi di produzione in funzione dello stato di salute della Smart Machine.

Porta Solutions Spa, CMS Industries Spa, l’Università degli Studi di Brescia, Cavagna Group Spa, TXT Spa e Quantra s.r.l. collaborano al fine di incrementare le performance delle macchine di produzione mediante un utilizzo specifico e puntuale del dato industriale con lo scopo di aumentarne la rilevanza gestionale sia in ottica di integrazione di fabbrica, sia per lo sviluppo di nuovi modelli di business, al fine di incrementare la creazione di valore.

Nello specifico, risulta evidente come il paradigma “Industria 4.0” e il relativo concetto di “Produzione Intelligente” sia strettamente connesso al valore che è possibile estrarre dai dati provenienti dalle macchine e come sia fondamentale un’organizzazione efficiente degli stessi al fine di consentire l’inferenza di informazioni utili per ottimizzare sia la fase di ingegnerizzazione del macchinario che quelle successive, inclusi gli stadi di collaudo e le attività di assistenza post-vendita, creando una offerta di servizi estesi connessi alla Smart Machine.

Infatti, se l’elemento abilitante della 4°rivoluzione industriale risiede nella sensoristica avanzata, la centralità del paradigma “Industria 4.0” è rappresentata dal dato, dalle informazioni e dal loro utilizzo correlato e integrato per consentire la completa gestione dei processi sia in ottica di reparto e fabbrica che in ottica di supply chain e di filiera.

In linea con quanto indicato, l’obiettivo che Porta Solutions Spa, CMS Industries Spa, l’Università degli Studi di Brescia, Cavagna Group Spa, TXT e-solutions Spa e Quantra Srl perseguono in maniera congiunta e in ottica di Open Innovation all’interno del progetto SMART4CPPS, è quello di studiare e sviluppare tecniche e modelli avanzanti di diagnostica e prognostica che siano utili ad individuare condizioni di funzionamento della macchina non note a priori e potenzialmente inficianti le prestazioni della macchina stessa al fine di eliminarle. Nell’ambito della rilevanza gestionale del dato industriale, verrannoinoltre definitidei modelli di aggregazione delle informazioni volti acaratterizzare i costi di produzione della Smart Machine in funzione del suo stato di salute eridurre le variabilità di flusso produttivo che impattano sul costo diprodotto.

All’interno del contesto descritto, i partner– sotto la guida dell’Università degli Studi di Brescia – definiranno, svilupperanno e caratterizzeranno i modellisopra menzionati che verranno testati su un multicenter sviluppato e realizzatoda Porta Solutions Spa. Il multicentercombinai vantaggi della macchina utensile “transfer”, organizzata in diverse stazioni in cui il pezzo transita a seconda della lavorazione richiesta, con la semplicità di un centro di lavoro,

raggruppandoin uno spazio contenutole lavorazioni che comunemente sarebbero svolte mediante l’ausilio di più macchine.

Il multicenter di Porta Solutions Spa sarà installato presso Cavagna Group Spa – divisione OMECA, ovvero la divisione del gruppo Cavagna specializzata nella produzione di valvole per applicazioni automotive e gas refrigeranti, che svolgerà il ruolo di end–user.

Quantra Srl e TXT e-solutions Spa contribuiranno come abilitatori IT allo sviluppo dei modelli indicati.

Infine, CMS Industries Spa – azienda multinazionale che studia, progetta e realizza macchine speciali sulla base delle specifiche della clientela – si occuperà di creare un “digital twin”di una macchina versatile in grado di effettuare lavorazioni in ambito composito, alluminio e legno, per realizzareun sistema di simulazione avanzato che permetta di studiare ed effettuare dei processi di testing della logica della macchina. Il sistema elaborerà i comportamenti di funzionamento standard ma anche il comportamento a fronte di anomalie realizzando il modello virtuale della macchina stessa contribuendo, inoltre, a testare la trasversalità degli algoritmi e dei modelli sviluppati.

Le attività che saranno condotte all’interno del Pilot 3 del progetto SMART4CPPS saranno le seguenti:

  • Definizione delle specifiche per la raccolta ed elaborazione dei dati al fine di ottenere: informazioni dettagliate sul funzionamento della macchina e, nell’ambito della rilevanza del dato industriale, per l’aggregazione e consolidamento delle informazioni al fine di utilizzarle per prenderedecisioni.
  • Definizione dei modelli di diagnostica/prognostica avanzata per ridurre il degrado/usura dellaSmart Machine.
  • Definizione dei modelli per la caratterizzazione dei costi di produzione della Smart Machine.
  • Applicazione delle tecniche di raccolta, gestione, esplorazione, analisi e visualizzazionedei dati (con particolare attenzione all’interfaccia utente)per la diagnostica/prognostica avanzata e la caratterizzazione dei costi di produzione della Smart Machine.
  • Fase di test e validazione.

 

Un partenariato, quello del Pilot 3, ricco di aziende e organismi di ricerca che collaboranoper fare sistema. Il progetto che Porta Solutions Spa, CMS Industries Spa, l’Università degli Studi di Brescia, Cavagna Group Spa, TXT Spa e Quantra s.r.l. stanno implementando rientra perfettamente nel contesto del paradigma “Industria 4.0” e in particolare nel contesto  di ottimizzazione dei processi produttivi sia mediante il ricorso a strumenti di simulazione avanzata che mediante l’uso di strumenti di “data analytics” finalizzati alla capacità di estrarre ed inferire informazioni utili al processo produttivo, a partire dai dati abilitati dalle moderne tecnologie di sensoristica avanzata.

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