HUMAN – HUman MANufacturing
Lo scopo del progetto HuMan
è quello di creare un ambiente di lavoro sano per supportare le capacità dei lavoratori in modo
da aumentare la competitività delle aziende manifatturiere attraverso la creazione di un ambiente
ottimale per l’integrazione e la cooperazione dell’automazione umana. La Realtà Aumentata
viene impiegata per supportare il lavoratore nella linea di produzione dando istruzioni specifiche
su come eseguire attività specifiche. La tecnologia indicherà in modo visivo i passaggi necessari
per completare le attività da svolgere in un determinato punto della catena di produzione. Il lavoratore sarà in grado di apprendere o ricordare i compiti coinvolti migliorando la formazione e la produttività
in officina.
Analogamente, è possibile aumentare il benessere del lavoratore attraverso l’uso di un esoscheletro, per aiutare il lavoratore a compiere sforzi specifici e prevenire ed evitare possibili infortuni, il che ha anche un effetto positivo sulla produttività. Anche l’uso di modelli virtuali di fabbrica mira a monitorare le prestazioni produttive in officina secondo i valori ricavati da una rappresentazione virtuale dell’impianto basata sull’ambiente di produzione reale. In questo modo sarà possibile rilevare le incidenze e correggerle misurando le prestazioni complessive dell’impianto di produzione, rilevando i punti deboli e fornendo uno strumento chiave per supportare il processo decisionale durante la regolazione di specifici parametri di produzione in officina.
KYKLOS 4.0
KYKLOS 4.0 mira a sviluppare un innovativo ecosistema di produzione circolare basato su CPS e AI, potenziato con nuovi meccanismi e algoritmi di produzione, puntando su prodotti personalizzati con ciclo di vita esteso e promuovendo processi di produzione intra-fabbrica efficienti dal punto di vista energetico e a basso consumo di materiali.
L’intento è quello di dimostrare in modo realistico, misurabile e replicabile, gli effetti trasformativi che le tecnologie/metodologie CPS (Circular Production System), PLM (Product Life Management), LCA (Life Cycle Analysis), AR (Augmented Reality) e AI (Artificial Intelligence) avranno nella produzione circolare, dove i produttori trovano il modo di eliminare gli sprechi riutilizzando e riciclando materiali e merci. Il progetto KYKLOS 4.0, finanziato dall’UE, dimostra come i sistemi cyberfisici, la gestione del ciclo di vita del prodotto, la valutazione del ciclo di vita, la realtà aumentata e le tecnologie e i metodi di intelligenza artificiale siano in grado di trasformare la produzione circolare. Raggiungerà questo obiettivo attraverso sette progetti pilota su larga scala che renderanno evidenti i miglioramenti nell’efficienza operativa e forniranno soluzioni per il riutilizzo delle risorse. Garantirà inoltre la scalabilità delle nuove tecnologie di produzione circolari, coinvolgerà oltre 100 attori dell’industria europea, trasferirà il know-how e mobiliterà ulteriori investimenti nel settore. L’ecosistema avanzato del progetto può rimodellare i processi ei servizi di fabbrica in modo da avvantaggiare la produzione in tutta Europa.
JARVIS – Just-in-time ARtificial Intelligence for the eValuation of Industrial Signals
Il progetto JARVIS si pone l’obiettivo di realizzare un framework HW e SW in grado di supportare l’integrazione, la conduzione e la manutenzione di sistemi. JARVIS prevede lo studio e la realizzazione di un prototipo di scheda HW capace di controllare sottosistemi fisici, con capacità di telemetria, calcolo at-the-edge ed integrazione con schemi e tecnologie di industrial internet. Il progetto è realizzato in partenariato da un’associazione di 4 imprese (Lascaux Srl, Sismic Sistemi Srl, Jaewa Srl, Beenomio Srl) ed un organismo di ricerca pubblico (Università di Firenze – Dipartimento di Ingegneria Informatica) con competenze legate al software, ai sistemi HW per la telemetria ed il controllo di apparati fisici e alla pratica della manutenzione.
B-Lean
Sviluppata anche sulla base della esperienza JARVIS, la nuova piattaforma B-LEAN promette un controllo della produzione su commessa flessibile e reattivo. B-LEAN consente una interazione in tempo reale e senza interruzioni con i componenti del sistema cognitivo (digital twin e risorse virtualizzate e tecniche guidate dai dati e da modelli matematici e fisici) per consentire la diagnosi dei problemi all’interno della linea di sviluppo prodotto e produzione su commessa, portando al rispetto dei tempi di consegna, dei budget di progetto e della conformità del prodotto. Favorisce inoltre decisioni accurate sullo sviluppo della commessa e sulla programmazione della produzione, in coordinamento con le suite CAD/PLM/ERP/MES.
B-LEAN punta a sviluppare un innovativo ecosistema di oggetti di business potenziato con nuovi meccanismi e algoritmi di progettazione e produzione, puntando sulla realizzazione di prodotti personalizzati con ciclo di vita esteso, contribuendo alla riduzione degli sprechi e promuovendo processi di produzione intra-fabbrica efficienti dal punto di vista energetico, a basso consumo di manodopera e di materiali. Persegue il controllo degli scarti di fabbrica e una riduzione delle emissioni di gas serra e di inquinanti atmosferici.
B-LEAN incorpora un’architettura innovativa per soddisfare i seguenti scopi:
individuare modelli di efficienza dell’impiego di manodopera e materie prime
supportare linee di produzione dinamica, compreso il controllo dell’assemblaggio, sfruttando configurazioni predefinite (intra-fabbrica) e
perseguire la riutilizzabilità di parti (ad es. processi, componenti, attrezzature) dell’attuale modello di officina attraverso template e strumenti di classificazione.
Vengono presi in considerazione anche il design e i materiali del prodotto, i fornitori, la strategia manifatturiera, le componenti del prodotto-servizio. Infine, il riciclo/riutilizzo dei prodotti ed i requisiti di sicurezza completano i processi di gestione dei dati. L’ecosistema BLEAN utilizza un motore di workflow innovativo e sfrutta tecnologie semantiche per la raccolta, la descrizione e la formalizzazione di “Regole di gestione commessa e di sviluppo prodotto”, accoppiando un sistema di compliance volontaria (le regole che l’azienda decide di dare a se stessa) al sistema di conformità cogente (le regole imposte dalle leggi vigenti e dal mercato). Tutto ciò, avendo cura di permettere una facile integrazione con sistemi legacy aziendali che consenta di non sostituire applicazioni di consolidato utilizzo ma di integrarle in maniera incrementale, trasformando l’azienda in modo scalabile.
Rossini
Il progetto vuole sviluppare una piattaforma modulare e scalabile per l’integrazione di tecnologie robotiche incentrate sull’uomo in ambienti di produzione industriale. Tale obiettivo viene perseguito sia sviluppando componenti tecnologici e metodologie innovative in tutti i campi relativi alla robotica collaborativa (rilevamento, controllo, attuazione, aspetti umani, metodologia di valutazione del rischio), sia integrando tutti questi componenti in una piattaforma aperta che assicuri una rapida accelerazione ed una facile integrazione.
So What
di “SO WHAT” è sviluppare un software integrato che supporti le industrie ed i relativi servizi energetici
nella selezione, simulazione e confronto di tecnologie alternative di sfruttamento del calore di scarto e del
freddo di scarto (WH/C) che potrebbero bilanciare in modo conveniente le previsioni locali di domanda
anche attraverso l’integrazione delle fonti energetiche rinnovabili (FER). Lo strumento integrato
SO WHAT sarà progettato per supportare le industrie e i servizi energetici in attività di:
auditing del processo industriale per capire dove potrebbe essere valorizzato WH/WC
mappatura del potenziale delle fonti FER disponibili localmente da integrare con il potenziale WH/WC
mappatura della domanda locale prevista per riscaldamento e raffrescamento
definizione e simulazione di scenari economici alternativi basati su tecnologie WH/WC sfruttando anche l’introduzione di FER
valutazione degli impatti (in termini di KPI energetici, economici e ambientali) che l’adozione dei nuovi scenari genererà rispetto alla situazione attuale (i.e. baseline) sia a livello industriale che locale
promozione di modalità contrattuali e modelli di finanziamento innovativi per garantire soluzioni economicamente sostenibili e investimenti meno rischiosi
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