Innovazione data driven: Cefriel Virgilio del tech di fabbrica. Con Marposs, Whirlpool e…

di Barbara Weisz ♦︎ Il centro di ricerca guidato da Alfonso Fuggetta propone 4 soluzioni pratiche e già sperimentate da aziende early adopter per risolvere problemi specifici. IMPaLA: Ai e machine learning per lavorare la plastica. K-hub project: assistente vocale e motore di ricerca semantico nel plant. Massi: digital survey e consulenza per la sostenibilità. Flexman: programma di formazione per la resilienza. Fra i soci di Cefriel: Engineering, Eni, Fastweb, Pirelli, Hpe, Microsoft, STMicroelectronics, Sas, Tim, Vodafone

Una piattaforma che usa intelligenza artificiale e machine learning per ottimizzare il processo industriale di lavorazione della plastica. Un assistente vocale per la manutenzione negli impianti di produzione. Un software specifico per il manufacturing che aiuta le imprese a impostare una strategia di sostenibilità. E un programma digitale di formazione per la resilienza aziendale, in corso di sperimentazione in quattro regioni europee. Sono quattro programmi finanziati dall’Eit Manufacturing program (che riunisce partner industriali, accademici, centri di ricerca europei con l’obiettivo di fare innovazione) con Cefriel in qualità di partner. I programmi partono da un concetto di fondo: l’innovazione data driven consente di fare le scelte tecnologiche corrette.

Anche, e soprattutto, in fabbrica, il cuore dell’azienda manifatturiera, dove soluzioni intelligenti per migliorare la qualità del prodotto, perfezionare i processi, formare il personale, impostare strategie in linea con la veloce evoluzione del mercato, possono fare la differenza. Cefriel è un centro di ricerca e innovazione digitale fondato nel 1988 su iniziativa del Politecnico di Milano e di alcuni soci privati. Oggi oltre al Politecnico sono socie anche altre tre università (Statale di Milano, Bicocca e Insubria) e fra i soci nomi come Engineering, Eni, Fastweb, Pirelli, Hpe, Microsoft, STMicroelectronics, Sas, Tim, Vodafone. Ceo e direttore scientifico è Alfonso Fuggetta, presidente Stefano Venturi, ex ceo di Cisco e Hpe.







Le quattro soluzioni proposte di cui si diceva sono tutte molto pratiche, nel senso che risolvono problemi specifici (ad esempio, come impostare un processo di lavorazione chimica che elimini gli errori, come consentire ai tecnici di accedere ai dati mentre hanno le mani impegnate), e già sperimentate da aziende early adopter (in alcuni casi, come vedremo, è appena finita la fase pilota). Sono stati presentati nel corso di un webinar organizzato da Cefriel, il centro di ricerca, innovazione e formazione, che dal 1988 accompagna le imprese nazionali e internazionali nel loro percorso di crescita. Andiamo ad analizzarli, mettendo in luce in tutti i casi il motivo per cui ad essere centrale è sempre un approccio pragmatico e, soprattutto, data driven.

 

IMPaLA, Ai e machine learning per lavorare la plastica

Il progetto, spiega Andrea Villa, project manager Cefriel, è «partito da un problema molto concreto che riguarda la lavorazione della plastica. E’ un processo molto difficile, perchè i tempi non sono costanti», e nemmeno le reazioni del materiale. «Una delle caratteristiche fondamentali è che abbiamo frequenti deviazioni del procedimento. In teoria c’è una ricetta (una formula chimica) che bisogna seguire, in pratica la realtà è molto differente, perchè i polimeri e gli altri materiali utilizzati, come i solventi, sono variabili», risentono dell’ambiente, delle diverse temperature. Questo è vero soprattutto quando si trattano materiali riciclati, una direzione che il mercato ha intrapreso da diversi anni. Ebbene, la piattaforma IMPaLA fondamentalmente trasforma un approccio tradizionale, basato sull’esperienza dell’operatore, in uno data based, che viene guidato da un algoritmo. Quest’ultimo, grazie a intelligenza artificiale e machine learning, è in grado di effettuare il set-up della macchina in base al risultato finale che si vuole ottenere, e di prevedere problemi (se qualcosa esce dal parametro impostato, il sistema se ne accorge, valuta l’impatto sul risultato, ed effettua le necessarie correzioni). La piattaforma è stata sviluppata dallo stesso Cefriel insieme a Gvs filter technology, Ipc (centro tecnico industriale francese per l’innovazione nel settore della plastica, early adopeter di questa soluzione), Sise sas (azienda francese che realizza prodotti per lo stampaggio a iniezione), e Supsi, la Scuola universitaria professionale della Svizzera italiana. Molto in sintesi, funziona nel seguente modo: si inseriscono i dati storici utili per analizzare il processo di lavorazione.

la piattaforma IMPaLA trasforma un approccio tradizionale, basato sull’esperienza dell’operatore, in uno data based, che viene guidato da un algoritmo

L’algoritmo, sulla base di queste informazioni, mette a punto un modello, che imposta il processo produttivo. Questo avviene in parte nel cloud (la fase di impostazine dei parametri). L’algoritmo fornisce due tipi di informazioni: i parametri di setup del processo, e le previsioni dei risultati. L’operatore che arriva alla postazione, inserisce tutti i dati, e in base a questi può ottimizzare la ricetta e iniziare il processo. Può anche effettuare un costante monitoraggio nel corso della lavorazione, e correggere eventuali errori. Se qualcosa va fuori dai parametri, ricevere una notifica, e una previsione dell’impatto dell’evento inaspettato sul risultato. Di conseguenza, può cambiare il parametro, oppure decidere di usare la nuova soluzione, magari per altre produzioni. Un’altra importante feature è la produzione di dati storici, che si possono selezionare per vedere dettagli su casi specifici, oppure usarli e caricarli nel cloud per fare un nuovo tentativo. Il sistema consente quindi anche di testare le caratteristiche dei materiali riciclati. Il vantaggio fondamentale è rappresentato dalla digitalizzazione del processo di knowledge, che rende il procedimento industriale meno esposto alla conoscenza del singolo operatore, e consente di identificare i fattori che impattano maggiormente sulla lavorazione. «Quando vengono utilizzati nuovi materiali – segnala Nadia Scandelli, head of smart industry solutions unit di Cefriel -, è molto importante essere in grado di prevedere cosa succede e assicurare la qualità del prodotto finale. In molte industrie i processi sono ancora basati sull’esperienza. La conoscenza dell’operatore ha una grande valore», che con l’ausilio delle tecnologie «può essere trasformata in valore per la company». I dati in tempo real e quelli storici abilitano le decisioni sui cambiamenti necessari.

La piattaforma è stata sviluppata dallo stesso Cefriel insieme a GVS filter technology, IPC (centro tecnico industriale francese per l’innovazione nel settore della plastica, early adopeter di questa soluzione), SISE sas (azienda francese che realizza prodotti per lo stampaggio a iniezione), e SUPSI, la Scuola universitaria professionale della Svizzera italiana

K-hub project, assistente vocale e motore di ricerca semantico in fabbrica

Alfonso Fuggetta, amministratore delegato e direttore scientifico di Cefriel

Anche questo è un progetto che parte dall’idea di agevolare gli operatori, nel caso specifico gli addetti alla manutenzione delle macchine. E parte dalla vision di Spix su Industria 4.0, ovvero «dare pieno accesso ai dati a tutti i lavoratori sul campo con tool molto semplici», per una user experience del tutto naturale, spiega Andrè Jolie, general manager dell’azienda francese attiva nelle tecnologie vocali che lavora con produttori nei settori energia, automotive, nucleare, costruzioni, difesa, lusso. Il tool in questione è fondamentalmente un assistente vocale per l’industria. Il punto di partenza è semplicissimo: «i manutentori lavorano con le mani, spesso in ambienti poco confortevoli, e il modo di accedere ai dati dell’azienda non è sempre facile». Ci sono molto motivi per cui questo avviene, ad esempio i dati sul cloud possono essere difficile da raggiungere, magari il sistema aziendale è complicato, i dati non sono strutturati bene e il tecnico può avere l’impressione di perdere tempo quando deve consultare un database. Spesso, fra l’altro, molte soluzioni di data browsing non sono su Internet. E comunque l’operatore può avere le mani impegnate, piuttosto che trovare scomodo l’utilizzo di un tablet o di uno smartphone con i guanti. Conseguenza: i dati, pur essendoci, non sono usati. E la mancata consultazione dei documenti aziendali comporta una progressiva flessione del know-how e tempi più lunghi per gli interventi. «Il che è frustrante per i lavoratori, ed è tempo perso per l’azienda».

Da qui, la soluzione dell’assistente vocale abbinato a un motore di ricerca semantico.  Il progetto europeo K-Hub, cofinanziato da Eit Manufacturing, è applicato negli stabilimento italiani di Whirlpool, a Biandronno, e Marposs, a Bentivoglio. Marposs è un’azienda multinazionale italiana, quasi mezzo miliardo di giro d’affari, specializzata nella metrologia high-tech e nella componentistica e soluzioni per il mondo machinery e macchine utensili. Industria Italiana se n’è occupata a più riprese visto che il mondo machinery è al cuore dei suoi interessi. Il motore di ricerca semantico consente di trovare i documenti con un linguaggio naturale, e grazie all’assistente vocale il lavoratore può navigare agevolmente usando la voce (ci sono dispositivi fisici, microfoni e cuffie, che attutiscono il rumore). L’addetto alla manutenzione può agevolmente consultare i documenti tecnici, ad esempio i manuali di installazione, anche in ambienti molto rumorosi. I documenti sono sempre a disposizione, senza che ci sia bisogno di copiarli su un hard disk.

Spix k-hub project, assistente vocale e motore di ricerca semantico in fabbrica

Massi, digital survey e consulenza per la sostenibilità

Stefano Venturi

Qui l’esigenza a cui si va incontro è in realtà comune a molte imprese, ed è più che mai sentita negli ultimi tempi dopo il Covid e a fronte delle nuove emergenze economiche per esempio legate al caro energia: la svolta Esg, acronimo che indica environment, social e governance. Cosa c’entrano i dati? Il punto è che spesso quando devono prendere decisioni sulla strategia di sostenibilità, le aziende hanno tendenzialmente due diversi approcci: il primo parte dalle priorità individuate dal management, il secondo invece si concentra sulla fabbrica, spesso con soluzioni verticali utilizzate solo dai professional di un segmento specifico. Massi (Manufacturing Assessment for Sustainability Strategic Insights) è una soluzione digitale che incrocia questi due piani operativi, unendo l’analisi dei dati che vengono raccolti direttamente dagli stabilimenti, e costantemente aggiornati tramite survey periodiche, con una consulenza mirata. Sarà il management a prendere la decisione finale, ma sulla base di dati e input che arrivano dagli stabilimenti produttivi. E’ sostanzialmente una piattaforma digitale pensata specificamente per il manufactoring. E che va incontro, spiega Bruno Puzzolante, project manager di Cefriel, all’esigenza delle imprese di rendere più sostenibili i proprio processi produttivi. I quali devono minimizzare l’impatto sull’ambiente, avere un effetto positivo sulle persone e sul loro benessere, e definire pratiche che supportino la crescita senza contraccolpi negativi su ambiente e società. Sono, appunto, i pillar Esg.

Come in qualsiasi processo di cambiamento (vale anche per la trasformazione digitale, oltre che per quella green), la considerazione centrale è che l’azienda deve capire quali pratiche di sostenibilità può adottare sulla base dell’esistente. L’obiettivo sarà quello di stabilire precise priorità, individuare quali sono i processi di produzione che possono trarre maggior beneficio dalla svolta green, e definire un piano di sostenibilità articolato. Massi prevede tre step:

  • assessment: serve a definire il livello di partenza ESG;
  • analisi: è una fase di approfondimento sul valore del profilo ESG;
  • decision making: identifica le iniziativa da adottare per ogni fabbrica.

Il procedimento inizia dal plant level, raccogliendo dati attraverso una survey dedicata per ogni stabilimento. Ci sono specifiche domande che servono per esempio ad avere i dati di ogni impianto. La survey viene fatta con cadenza annuale o semestrale, e fornisce risultati costantemente aggiornati sugli aspetti di sostenibilità dei singoli impianti. Sulla base di questi dati, si cerca, a livello corporate, di dare una risposta alle esigenze di sostenibilità dell’intera azienda. I dati sono consultabili su una dashboard che fornisce il profilo di sostenibilità per ogni aspetto e per ogni plant, e sono accessibili da due diversi punti di vista, corporate level e plant level. In questo modo c’è un continuo scambio che consente ai C-level anche la possibilità di fare paragoni con la media della company. Massi fornisce anche dati sui possibili miglioramenti applicabili. La piattaforma è stata sviluppata con Supsi, è attualmente nella fase pilota, partecipa in qualità di early adopter Sonae Arauco, multinaizonale della produzione di pannelli in legno. Che, spiega Nuno Mendes Calado, Wood Regulation & Sustainability Manager, la utilizza per fare confronti fra i propri impianti, effettuare analisi e fare scelte di investimento.

Massi (Manufacturing Assessment for Sustainability Strategic Insights) è una soluzione digitale che unisce l’analisi dei dati che vengono raccolti direttamente dagli stabilimenti, e costantemente aggiornati tramite survey periodiche, con una consulenza mirata

Flexman, un programma di formazione per la resilienza

«L’idea di questo progetto – spiega Sara Grilli, project manager Cefriel -, è partita dal lockdown, e dalla situazione del mercato cambiato rapidamente, con la crisi della supply chain, la carenza delle materie prime e il caro energia». Un contesto che ha fatto emergere anche altre problematiche, relative per esempio alla disponibilità di forza lavoro, non prevedibile, e alla logistica. In sintesi, è emerso che «le aziende per restare sul mercato ed essere competitive devono essere resilienti. Per rispondere alla sfida, devono soddisfare la domanda di mercato, adattare i volumi di produzione, cambiare i prodotti». Prendiamo più nello specifico il tema della supply chain: «bisogna individuare le componenti critiche che intervengono nella catena, valutare le alternative di fornitura possibile, adattare la produzione, aggiornare l’inventario». In altri termini, è necessario per le imprese «adattarsi velocemente per restare sul mercato». Le tecnologie di Industria 4.0 sono molte (Iot, Ai, digital twin, additive manufacturing), si può aggiungere il nuovo parametro della sostenibilità, che va integrato con la digitalizzazione: sono tutte spendibili in ottica di resilienza, sottolinea Grilli. Ma il problema è che «a volte le aziende hanno sentito parlare di una soluzione, ma non sanno come applicarle al proprio contesto». Abbiamo già ripetuto a varie riprese come sia fondamentale partire sempre dai dati. I quali, da soli non bastano. Ci vuole anche una formazione adeguata. A questo risponde il laerning program Flexman. Perchè questo corso è innovativo? Innanzitutto, è pensato specificamente per il manufacturing. In secondo luogo, propone un metodo preciso: «fornire un training che porti alla creazione di un team di persone interne all’azienda che possa guidare la trasformazione, e applicare la tecnologia con iniziative specifiche».

Flexman, un programma di formazione per la resilienza

Il programma ha tre step:

  • scansione: serve a valutare la capacità di resilienza aziendale e a fornire una tabella di marcia;
  • train program: è una parte dedicata specificamente alla formazione sulle singole tecnologie, con moduli online e offline;
  • engage: con il supporto di università ed esperti, si propongono fasi dimostrative.

Questo programma viene attualmente sperimentato in quattro regioni europee con altrettanti partner: Cefriel in Italia, Tecnalia in Spagna, Czech Tecnical University di Praga, e l’Istituto di ingegneria dell’Università di Grenoble. Ognuno di questi partner ha sviluppato un training specifico per le aziende del paese (il target sono tendenzialmente le piccole e medie imprese). Cefriel ha scelto un experience training, che inizia con un una fase di certificazione della maturità digitale, prosegue con casi d’uso workshop e sperimentazioni (è tutto organizzato per moduli) e termina con un follow up che definisce una roadmap in base ai target che si decide di voler raggiungere. Più nel dettaglio, il training inizia con un progetto di manufacturing data driven sulle seguenti tematiche: come applicare la cybersecurity negli impianti, quali sono le piattaforme di industrial iot, la flessibilità dei dati nella supply chain, c’è una parte sulla sostenibilità, e infine un modulo sulle applicazioni di intelligenza artificiale. Ogni azienda può poi aggiungere moduli in base alle proprie caratteristiche, per esempio su smart automation, digital twin, data visualization. «Non è solo una lezione tradizionale, come quelle accademiche – conclude Scandelli – Ci sono la teoria, ma anche workshop che consentono di trasferire le conoscenze nel contesto dell’azienda. Dopo queste training session l’azienda acquisisce esperienza sulla propria situazione e sul modo di utilizzare le tecnologie».

Il programma digitale di formazione per la resilienza aziendale è in corso di sperimentazione in quattro regioni europee













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