Alla Politecnica, l’Industria 4.0 è già di casa

Colloquio con Emanuele Frontoni e Andrea Monteriù, Università Politecnica delle Marche

All’Università Politecnica delle Marche sono attivi diversi progetti di Industria 4.0 in collaborazione con aziende leader sia a livello nazionale che internazionale, tra cui Luxottica, Biesse, Benelli, Lube, Pfizer e Clementoni.

Emanuele Frontoni
Università Politecnica delle Marche
Professore associato
Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
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Andrea Monteriù
Università Politecnica delle Marche
Assistant Professor
Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
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Le attività riguardano essenzialmente tre settori: l’elaborazione di grandi moli di dati (Big Data) attraverso sistemi di Intelligenza Artificiale (IA) per la logistica intelligente, la raccolta ed elaborazione in tempo reale per fare previsioni e migliorare l’efficienza di un sistema, di una macchina o della produzione e infine la realtà aumentata.

Intelligente fa rima con più efficiente

Un esempio di logistica intelligente è quello realizzato per Luxottica: ogni notte un sistema di IA riceve i dati provenienti da migliaia di magazzini dell’azienda presenti in tutto il mondo e li elabora per rilevare le obsolescenze: articoli che non si vendono più perché il mercato dell’occhiale è indissolubilmente legato alla moda e quindi estremamente volubile. Una volta trovato ciò che non si vende, l’intelligenza artificiale disegna degli occhiali “Frankenstein” cioè fatti di componenti che non vengono più venduti, ma assemblati in modo tale da renderli simili ai modelli di moda.

Ogni esecuzione dell’algoritmo analizza oltre 500.000 righe di distinte, considerando oltre 5 milioni di combinazioni, per arrivare a elaborare fino a 30.000 modelli; tutte queste ipotesi sono ordinate per priorità in base ai margini e alla più alta probabilità di vendita; al termine, dopo una verifica fatta dagli operatori dell’azienda, il tutto va in produzione. Questi occhiali sono a totale margine, cioè tutto quello che viene dalla loro vendita è guadagnato perché se non esistesse questo sistema tutte quelle componenti andrebbero gettate via. Si tratta dunque di una soluzione che offre solo vantaggi: una migliore gestione del magazzino, maggiore sostenibilità perché quello che andrebbe smaltito viene invece riutilizzato e, non per ultimo, maggiori profitti.

Un altro esempio di come IA e Big Data possano essere utilizzati per migliorare l’efficienza di un prodotto è dato dall’esperienza fatta con Biesse, azienda leader nella produzione di macchine per il taglio del legno, per la quale è stato realizzato un sistema che raccoglie in tempo reale i dati provenienti dalle macchine e li elabora in cloud, offrendo delle previsioni su quando e come una macchina si romperà.

Verso l’Industria 5.0

Un’altra esperienza di successo è la collaborazione con CTF Automazioni, azienda affermata nel settore della progettazione e costruzione di macchine speciali, linee complete di produzione e isole di montaggio automatizzate. Le sue linee sono sempre progettate per essere "Industry 4.0 ready", cioè sono predisposte per l’interconnessione verso l’esterno, generando dati da e verso sistemi gestionali o MES. Con lo sguardo già rivolto al futuro di Industria 5.0, l’azienda ha deciso di avviare una collaborazione con l'Università per lo sviluppo di un’infrastruttura cloud modulare, estendibile, configurabile e interoperabile per il monitoraggio, la gestione della manutenzione, l’analisi delle performance di produzione e la storicizzazione dei dati delle linee di produzione che CTF realizza per i suoi clienti. In questo modo il committente ha la possibilità di avere a disposizione una piattaforma web che permette di analizzare sia l’andamento della produzione che lo stato di usura della linea stessa, nonché di avere a disposizione una enorme mole di dati su cui eseguire analisi di ogni tipo.

Con tale architettura è possibile monitorare centinaia di linee di produzione che inviano dati ogni secondo e creare notifiche da inviare via mail o app qualora uno o più parametri di interesse inizino a discostarsi dal valore atteso. Il controllo in tempo reale permette sia a CTF che all'azienda che ha acquistato la linea di risolvere tempestivamente il problema notificato. I dati e i risultati della loro elaborazione vengono poi visualizzati sia su dispositivi mobili che su dashboard web, nonché su tablet disposti lungo i punti di interesse aziendali, come le linee di produzione. La mole di dati che viene gestita è notevole: considerando infatti che i dati vengono raccolti ogni 10 secondi e trasmessi ogni 60, si hanno giornalmente circa 8.700 letture per 1.500 interazioni con la cloud, ovvero circa 1 GB al mese per linea di produzione. Le variabili acquisite sono principalmente relative alla produzione, o associate ai componenti di classe A, cioè quelli critici per valutare il consumo della linea. Il prossimo passo sarà integrare algoritmi di analisi relativi allo stato della macchina e alla manutenzione predittiva, mentre la app mobile integrerà la realtà aumentata per supportare il manutentore nelle operazioni di messa a punto del sistema e per risolvere i guasti.

Se la realtà “normale” non basta

Per quanto riguarda infine la realtà aumentata, ci sono varie applicazioni nei più svariati settori manifatturieri, spaziando dalle calzature al gaming. Particolarmente interessante è l’utilizzo per la formazione di operatori che riescono a utilizzare le informazioni in tempo reale e a mani libere, quindi spendibili anche nell’attività lavorativa.

Industria 4.0 e territorio: realtà locali e centri di competenza

Altri progetti nati dalla collaborazione con le realtà industriali delle Marche includono l’individuazione e applicazione di soluzioni di Industria 4.0 alla movimentazione dei componenti sulla linea per calzature, alla produzione di macchine per il confezionamento automatizzato e per il controllo qualità.

Infine, l’Università Politecnica è attiva anche nel Centro di Competenza ad alta specializzazione ARTES 4.0 (Advanced Robotics and enabling digital TEchnologies & Systems 4.0), un acceleratore del trasferimento della ricerca alle applicazioni industriali. L’obiettivo è facilitare la trasformazione della ricerca in nuovi prodotti, creando opportunità di lavoro a elevata qualificazione. Coordinato dall’Università di Pisa, il partenariato coinvolge 7 regioni: Toscana, Liguria, Marche, Umbria, Lazio, Sardegna, Sicilia con una rete di 13 università e centri di ricerca, 39 grandi imprese, 20 medie e 87 piccole, tutte caratterizzate da alti livelli di dinamismo. Il centro può vantare competenze d’eccellenza nei settori di reti di comunicazione, Big Data, security, cloud, IoT, additive manufacturing, simulazione e modelli di integrazione aziendale. Permetterà di accelerare la diffusione e l’utilizzo di paradigmi e tecnologie di Industria 4.0 sia tra le imprese che tra i professionisti e i giovani laureati, anche grazie alla presenza di linee produttive dimostrative e per la formazione in linea, con sistemi automatizzati e robotici e soluzioni di realtà aumentata che connettono virtualmente tecnologie, sistemi e aziende fruitrici dei servizi.