AI REGIO è un progetto europeo, che vede Cluster COMET tra i partner beneficiari, finanziato dal Programma Quadro UE per la Ricerca e l’Innovazione “Horizon 2020” (riferimento al Grant Agreement n° 952003).
Il Progetto si pone come obiettivo quello di creare una rete tra diverse entità e iniziative già attive a livello europeo sui temi della Trasformazione Digitale delle imprese e dei processi produttivi. Scopo ultimo: sensibilizzare le PMI Manifatturiere verso l’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale a livello di processo e prodotto.
In tale ambito, è prevista la possibilità per il team di Cluster COMET di implementare un esperimento (use case o Proof of Concept) con un’azienda metalmeccanica del territorio (WP6.3)
Per maggiori informazioni: www.airegio-project.eu/
Descrizione esperimento
L’esperimento avrà come oggetto l’implementazione di un sistema di supporto alle decisioni dell’operatore a bordo macchina, in grado di rappresentare un sistema di manutenzione predittiva, evitare il fermo macchina e di intraprendere un percorso di produzione “zero-defect”.
Ambito di indagine: applicazione dell’intelligenza artificiale in controllo ed ispezione qualità.
Scopo del progetto: monitorare in tempo reale una macchina andando a leggere e ad interpretare i dati di funzionamento della stessa. I dati verranno analizzati e valutati da un software coadiuvato da un motore di IA che dovrà aiutare l’operatore a capire se ci sono eventuali malfunzionamenti della macchina che possono pregiudicare la qualità dei pezzi prodotti, se ci sono anomalie o difetti nei pezzi prodotti, se ci sono sintomi che possono indicare un guasto imminente (manutenzione predittiva), ecc.
Per maggiori informazioni: www.airegio-project.eu/friuli-veneziagiulia
Presentazione esperimento:
L’esperimento è focalizzato sul tema del controllo qualità nell’ambito di aziende metalmeccaniche. Scopo del progetto è quello di monitorare in tempo reale una macchina leggendo i dati di funzionamento della stessa e integrare un software di aiuto per l’operatore per il controllo qualità e per la manutenzione predittiva.
La base di partenza sono i dati di funzionamento presi dalle macchine produttive presenti in azienda. I dati sono quelli che arrivano dai sensori già presenti sulle macchine come ad esempio sensori di vibrazioni, ultrasuoni, risultati di analisi, misure, conteggi, ecc. Alcuni sensori potrebbero essere aggiunti se necessario o se la macchina ne fosse sprovvista.
- Nella prima fase andranno verificate le macchine presenti in cantiere, i sensori e i dati già disponibili dall’azienda e la connettività delle macchine. Andranno inoltre discusse le attuali problematiche presenti sulle macchine (anomalie, guasti) e le esigenze di controllo qualità del prodotto necessarie all’azienda.
- La seconda fase prevede l’eventuale installazione o configurazione in azienda dei dispositivi (sensori, gateway, ecc.) che serviranno per acquisire i dati. Questa fase prevede anche la preparazione/configurazione del sistema di raccolta dati. Oltre ai dati di funzionamento della macchina sono necessari dati supplementari per dare valore aggiunto all’informazione raccolta. Per dati supplementari si intendono ad esempio i dati forniti dall’operatore come ad esempio:
- Macchina fermata per guasto.
- Macchina fermata per cambio produzione..
- Macchina fermata o riconfigurata perché produceva molti pezzi difettosi.
- Presenza di molti pezzi difettosi non rilevati dalla macchina.
- Ecc…
Tutti questi dati devono essere sincronizzati con i dati provenienti dalla macchina per creare una dipendenza fra causa-effetto e insegnare al software nella fase successiva tali dinamiche.
- Nella terza fase verranno eseguiti alcuni esperimenti in impianto per riprodurre e registrare casistiche particolari di comportamento anomalo della macchina. Queste casistiche particolari potrebbero essere:
- Fare in modo che la macchina produca pezzi difettosi.
- Far lavorare la macchina con utensili usurati.
- Far funzionare la macchina con un sensore scollegato.
- La quarta fase prevede la fase di addestramento di un modulo di intelligenza artificiale che ha lo scopo di prendere in ingresso i dati provenienti dalla macchina per poi:
- prevedere la qualità del prodotto finito,
- suggerire all’operatore la possibile presenza di difetti dovuta ad un malfunzionamento della macchina,
- prevedere eventuali guasti,
- suggerire azioni di manutenzione all’operatore,
- La fase finale sarà quella di rendere operativo direttamente in impianto questo modulo software di intelligenza artificiale che dovrà prendere i dati dal campo e interfacciarsi con l’operatore per:
- visualizzare in tempo reale le informazioni (grafici, indicatori, ecc.)
- fare un’analisi predittiva: fare previsioni di qualità di prodotto, identificazione di anomalie, fare previsioni di eventuali guasti del macchinario, ecc..
Lo strumento finale dovrà essere un sistema di aiuto per l’operatore per aiutarlo a identificare velocemente possibili malfunzionamenti della macchina sia dal punto di vista dell’operatività, sia dal punto di vista della produzione di pezzi difettosi.
Descrizione azienda ricercata
Cluster COMET è alla ricerca di un’azienda metalmeccanica interessata a fungere da test dell’esperimento, mettendo a disposizione un proprio macchinario presente ed operativo in produzione.
Nella scelta dell’”azienda tester” le seguenti caratteristiche verranno prese in considerazione:
- essere azienda metalmeccanica con sede operativa o sede legale in Friuli Venezia Giulia di piccole o medie dimensioni (per definizione di PMI si rimanda alla definizione della Commissione Europea contenuta nella raccomandazione 2003/361/CE);
- comprovato interesse al tema dell’Intelligenza Artificiale e Data Analytics per il controllo qualità.
- rendersi disponibili ad eventuale intervento di “revamping” (premiante) il macchinario oggetto dell’esperimento, che se del caso dovrà essere integrato con opportuni sensori, non deve risultare coperto da garanzie allo stato del’arte.
- disponibilità ad allocare risorse (personale) nell’implementazione del progetto. (premiante) avere tra le proprie risorse, un IT Manager o tecnico IT con cui interfacciarsi;
- disponibilità a sostenere costi per l’eventuale acquisto di sensoristica, PLC o installazione, che saranno a carico dell’azienda;
- aver intrapreso percorso di digitalizzazione dei propri processi produttivi; (premiante) aver sostenuto l’assessment digitale nell’ambito delle attività condotte dal DIH IP4FVG – Industry Platform 4 Friuli Venezia Giulia.
- Semplicità del processo produttivo
- Possibilità di replicare esperimento con altre aziende
Per inviare la candidatura, scrivere a riccardo.zanelli@clustercomet.it o chiamare il numero 0434 241071.