Verso una manifattura sempre più intelligente
Grazie all’integrazione di nuove tecnologie come smart product, Edge computing e Intelligenza artificiale la manifattura 4.0 sta evolvendo in modo sempre più importante verso le prospettive della manifattura adattiva e predittiva. Ancora una volta l’innovazione sta cambiando il volto della produzione industriale, e permette alle aziende di diventare più flessibili, predittive e intelligenti.
Questi temi sono stati al centro dell’evento “La nuova era dell’intelligenza connessa: sensori, IoT ed AI per trasformare i dati in decisioni” organizzato al MADE Competence Center Industry 4.0 con la collaborazione Beckoff Automation, Università degli Studi di Brescia, Miraitek e Cluster Reply allo scopo di esplorare le prospettive di queste tecnologie in profondità, per mostrare come siano già in grado di risolvere sfide concrete e di accelerare la trasformazione industriale.
La sinergia tra smart product, Edge computing e AI
Il fattore chiave che sta alla base di questa evoluzione è da individuare nell’integrazione di IoT, Edge computing, automazione scientifica e AI. Un processo che mette queste tecnologie nella condizione di aprire nuove prospettive che guardano verso la manifattura adattiva e predittiva. Fondamentalmente si tratta di soluzioni tecnologiche che lavorano insieme per migliorare, accelerare la gestione dei dati e ottimizzare i processi, creando sistemi produttivi che non solo eseguono compiti ma imparano e adattano il loro comportamento in tempo reale.
Il punto di partenza di questo incontro è nella comprensione di come la sinergia tra smart product, Edge computing e AI stia accelerando la trasformazione della produzione industriale. Queste tecnologie, se correttamente integrate, possono ottimizzare i processi produttivi e fornire una risposta dinamica alle necessità del mercato, aumentando la flessibilità, la qualità e l’efficienza operativa e rappresentano, non ultimo, un fattore abilitante nello sviluppo del rapporto tra Made in Italy e sostenibilità.
Massimo Giardiello, Business Development Manager di MADE4.0, in apertura dell’evento ha spiegato il ruolo centrale che svolge un ecosistema di innovazione per favorire gli sviluppi di queste tecnologie e ha osservatori che “Come MAD4.0 supportiamo le aziende nell’implementazione di soluzioni tecnologiche innovative, digitali e sostenibili. Oltre ai servizi di orientamento, formazione e consulenze, offriamo anche progetti di innovazione, che possono beneficiare di incentivi fiscali e sgravi significativi, come previsto dal PNRR”.
DRAIVE: supporto alle PMI nell’adozione dell’AI
Un altro punto saliente dell’evento è rappresentato dai servizi legati al progetto DRAIVE (Data-Driven Roadmap for AI Vision and Excellence), destinato a supportare le PMI nell’adozione dell’AI. Giardiello ha introdotto il servizio, spiegando come “DRAIVE aiuti le PMI a comprendere il miglior percorso per l’adozione dell’AI. In particolare, con questo servizio, le aziende hanno la possibilità di effettuare una diagnosi approfondita dei processi aziendali e definire una roadmap per integrare l’AI in modo strategico e personalizzato, migliorando efficienza e competitività”.
Il concetto di manifattura adattiva e predittiva
Un ruolo centrale rispetto alla costruzione di nuove forme di competitività è svolto dalla manifattura predittiva che utilizza dati in tempo reale per anticipare guasti o inefficienze, e migliorare la qualità del prodotto finale e dalla manifattura adattiva, che è invece in grado di modificare e ottimizzare continuamente i propri processi in risposta a variabili esterne (come la domanda di mercato o cambiamenti nei materiali disponibili).
Gli smart product per una industria intelligente e connessa
Nel corso dell’evento, Edoardo Cantù, CEO di INXENSE e docente all’Università degli Studi di Brescia, ha messo in evidenza l’importanza degli smart product nella creazione di una industria intelligente e connessa, e ha spiegato che:
“Gli smart product sono il ponte essenziale tra il mondo fisico e quello del dato. Essi possono misurare grandezze relative all’ambiente o al funzionamento degli impianti, e trasmettere queste informazioni in modo continuo attraverso reti IoT. Questo consente alle macchine e agli impianti di prendere decisioni autonome o semi-autonome”.
Il ruolo centrale dell’AI nel processo produttivo
Un altro punto cruciale trattato riguarda l’Intelligenza Artificiale che si sta rivelando sempre più determinante per l’ottimizzazione dei processi produttivi. Luca Conti, Sales Team Leader di Beckhoff Automation, ha approfondito il concetto di “automazione scientifica”, ovvero la capacità di evolvere i sistemi di automazione tradizionali in strumenti intelligenti, che utilizzano algoritmi di Machine Learning e AI per ottimizzare la produttività e rispondere alle necessità di flessibilità nelle produzioni.
“La possibilità di evolvere l’automazione tradizionale in una leva strategica è essenziale per migliorare la qualità e aumentare la produttività. Con l’introduzione dell’AI, le macchine non solo eseguono le istruzioni, ma analizzano i dati per prendere decisioni più informate e più rapide,” ha sottolineato Conti.
L’integrazione tra IT e OT: un cambiamento radicale
L’integrazione tra IT (Information Technology) e OT (Operational Technology) è un altro elemento essenziale per la realizzazione di sistemi intelligenti in grado di ottimizzare i processi in tempo reale. L’Edge computing gioca un ruolo fondamentale, poiché consente di trattare i dati vicino alla fonte, riducendo i tempi di latenza e aumentando l’efficacia dei sistemi di monitoraggio continuo.
Erica Perego, CTO di Miraitek, ha spiegato come la tecnologia Edge-Driven Intelligence stia cambiando la produzione, mettendo in evidenza che:
“l’architettura Edge-Driven Intelligence consente alle macchine di prendere decisioni in tempo reale senza interruzioni. Questo approccio è indispensabile per garantire una produzione continua e flessibile, adattandosi istantaneamente alle condizioni di mercato e alle necessità dei clienti”.
Il Digital Twin di Processo: una simulazione in tempo reale
Un concetto fondamentale emerso durante l’evento con l’intervento di Miraitek è stato quello del Digital Twin di Processo, che permette di creare una replica digitale dei processi produttivi in tempo reale. Questo modello predittivo consente alle aziende di analizzare il comportamento futuro dei sistemi, prevedere i possibili guasti e ottimizzare le operazioni in anticipo. A questo proposito Erika Perego ha voluto sottolineare come “Il Digital Twin di Processo rappresenti un gemello digitale che replica i dati di lavorazione, e non la macchina stessa. Questo approccio consente di analizzare in tempo reale la probabilità di scarti e ottimizzare i parametri di lavorazione in modo predittivo, migliorando la qualità e riducendo i costi”.
Reply Cluster e la gestione intelligente dei cantieri stradali
Tra gli scenari della trasformazione digitale, il settore della cantieristica stradale rappresenta una delle realtà più complesse in relazione alla gestione delle risorse, alla raccolta dei dati e al monitoraggio delle operazioni. Reply Cluster, insieme a Concept Reply e con il supporto del MADE4.0, ha sviluppato un progetto innovativo per affrontare queste sfide, utilizzando IoT, Edge computing, AI e Machine Learning con l’obiettivo di ottimizzare l’intero ciclo di vita del cantiere stradale.
Realizzato con una delle maggiori aziende di cantieristica stradale, Reply Cluster ha messo a punto un’infrastruttura sensoriale che raccoglie dati in tempo reale da una serie di macchinari da cantiere, come fresatrici, finitrici e autocarri. Questi dati vengono poi elaborati da un sistema centralizzato, in grado di offrire dashboard interattive, che permettono un monitoraggio costante e un miglioramento continuo delle performance operative.
La raccolta e gestione dei dati: un passaggio fondamentale
Uno degli aspetti più complessi della gestione dei cantieri è la raccolta di dati affidabili da macchinari che lavorano in ambienti particolarmente difficili. Alessandro Bertulli, Consultant di Concept Reply, ha spiegato come il primo passo del progetto sia stato dotare i macchinari di sensori avanzati, in grado di raccogliere informazioni dettagliate e adattabili al contesto operativo.
“Per questo abbiamo utilizzato una tecnologia di sensoristica aftermarket, che ha permesso di installare sensori su macchinari già in uso, senza compromettere le loro funzionalità originali. Abbiamo quindi potuto raccogliere informazioni su variabili chiave come profondità di fresatura, spessore dell’asfalto e volume di asfalto rimosso, parametri che tradizionalmente non erano monitorabili,” ha osservato Bertulli.
La sfida della sensoristica e dell’Edge Computing
Nel contesto di cantieri stradali, alcuni fattori ambientali, come il calore e gli urti, possono compromettere la qualità dei dati. Mariachiara Cesario, Senior Consultant di Reply Cluster, ha sottolineato che “Le sfide legate al mondo della cantieristica sono legate principalmente alle condizioni ambientali e alla necessità di non alterare i processi operativi. L’Edge computing ha svolto un ruolo fondamentale nella gestione di questi dati, effettuando una pulizia preliminare per garantire la loro qualità e affidabilità.”
L’Edge computing, quindi, ha permesso di elaborare i dati direttamente sui dispositivi di campo, riducendo la latenza e migliorando la capacità di reazione del sistema in tempo reale, senza doverli inviare costantemente alla sede centrale.
Analisi dei dati in tempo reale: il cuore del sistema
Il cuore del sistema sviluppato da Reply Cluster è la piattaforma basata su cloud che raccoglie e analizza i dati provenienti dai sensori in tempo reale. Utilizzando Microsoft Azure e le sue funzionalità avanzate di IoT Hub, Event Hub e Data Explorer, il sistema è in grado di gestire enormi flussi di dati e trasformarli in informazioni utili per la gestione dei lavori.
Il progetto ha messo in evidenza come la combinazione di AI, IoT, Edge computing e Machine Learning possa trasformare radicalmente la gestione dei cantieri, riducendo i costi e migliorando la produttività.
“Abbiamo creato un ecosistema di innovazione che coinvolge più fonti di dati e li trasforma in informazioni utili e fruibili, ottimizzando ogni fase del processo” ha concluso Mariachiara Cesario.
Manifattura 4.0 tra sperimentazione e produzione
L’evento organizzato dal MADE Competence Center Industry 4.0 ha fornito una visione chiara e completa della trasformazione digitale che sta coinvolgendo il settore manifatturiero, in particolare attraverso l’integrazione di smart product, Edge computing e Intelligenza Artificiale. La manifattura 4.0 infatti non è più un concetto futuristico, ma una realtà che si sta concretizzando grazie all’adozione di tecnologie che non solo stanno migliorando la qualità e l’efficienza della produzione, ma stanno creando a tutti gli effetti una manifattura adattiva e predittiva, in grado di rispondere velocemente ai cambiamenti e alle esigenze del mercato. Un percorso che si concretizza grazie a progetti che trovano il terreno e le risorse per svilupparsi in un ecosistema di innovazione come quello del MADE4.0.
