Integrare al proprio interno competenze digitali abilitanti manutenzione predittiva, cybersecurity, monitoraggio e analisi dei processi produttivi, per sviluppare soluzioni Industrial IoT dedicate a costruttori di macchine e clienti finali che operano nel food, nel packaging, nel tessile, nella siderurgia e nella logistica, nella farmaceutica, nell’oil & gas e nell’automotive. È questo il motivo che ha spinto Telmotor, azienda bergamasca nata nel 1973 di proprietà della famiglia Sottocornola, player industriale specializzato nell’automazione industriale, nella distribuzione dell’energia e nell’illuminazione, a investire nella creazione di Diginnova, Srl e network d’imprese che integra alcune delle competenze chiave per lo smart manufacturing. Processo che ha portato nel giro di pochi anni all’acquisizione delle tre aziende oggi a bordo di Diginnova: ITCore, società specializzata in cybersecurity industriale partner di Siemens; T4SM, focalizzata nello sviluppo di software di raccolta e di analisi dati, sull’intelligenza artificiale e sulla manutenzione predittiva e Re.Di, specializzata nel building automation, nel controllo ed efficienza energetica degli edifici.
Telmotor, 220 milioni di euro di fatturato, si è specializzata negli anni in tutti i servizi che servono ad accompagnare i clienti nella realizzazione di progetti di automazione industriale, dalla progettazione, configurazione e dimensionamento di impianti industriali e quadri elettrici ai relativi collaudi, dalla creazione e ottimizzazione di linee robotizzate alla consulenza per la scelta di soluzioni innovative per lo studio e lo sviluppo di nuove macchine, grazie anche alla partnership con Siemens. Ora l’obiettivo di allargare il più possibile il campo di competenze. «Diginnova è un vero e proprio hub digitale in continua espansione, all’interno del quale si raggruppano skill strategiche per lo sviluppo di processi innovativi. Big data analytics, machine learning e intelligenza artificiale stanno conoscendo uno sviluppo sempre più importante. Continueremo a ricercare competenze per metterle a fattor comune», afferma Maurizio Selini, business development manager di Telmotor. «Diginnova è un progetto con una visione di lungo periodo, che non si ferma a pochi ambiti applicativi, un cantiere aperto a nuove verticalità, come stampa 3D, robotica e consulenza per la digital transformation, aggiunge Diego Manzocchi, digital innovation manager di Telmotor. Vogliamo portare nel manifatturiero un nuovo modo di produrre in cui l’intelligenza artificiale ha un ruolo sempre più rilevante».
Un esempio dove l’intelligenza artificiale, di machine learning, viene associata alla cybersecurity è Machine Remote Intelligence System Analysis Ma.R.I.S.A, mentre Elsa è l’assistente virtuale sviluppato da T4SM per interrogare basi dati in ambienti produttivi. «Gli sviluppi della generative Ai sono i più diversi ma i primi use case sono soprattutto focalizzati a chatbot che permettono di dialogare con la knowledge base di fabbrica per risolvere interruzione di produzione causati da fault di macchina, per analizzare le cause e dare suggerimenti per rispristinare velocemente la produzione», dice Manzocchi. Importante nella proposizione di offerta di Temotor anche la componente di formazione.
Come spiega Selini, «Academy è la scuola Telmotor dedicata all’aggiornamento di settore, alla formazione di nuove competenze e alla creazione di opportunità di innovazione per chiunque voglia costruire o ampliare le proprie conoscenze. Corsi specialistici in ambito automazione industriale, distribuzione e monitoraggio energia e illuminotecnica, ma anche occasioni di formazione in collaborazione con le scuole del territorio».
Ma.R.I.S.A, la macchina che integra manutenzione predittiva algoritmica e cybersecurity
Un esempio della potenzialità dell’intelligenza artificiale applicata all’automazione è il progetto Ma.R.I.S.A. Si tratta di un insieme di soluzioni all’avanguardia applicate alla filettatrice di Leonardo da Vinci, che è stata completamente automatizzata e sensorizzata. «Grazie all’interazione tra algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning per la manutenzione predittiva e agli strumenti di cybersecurity, risulta stabile e sicura», dice Selini. Un progetto innovativo che, proprio per via dell’uso integrato di più tecnologie, comunica in modo continuo con l’Industrial Edge. «È un prototipo di soluzione destinata all’industria manifatturiera e di processo che permette agli algoritmi di manutenzione predittiva di prevenire potenziali problemi prima che si verifichino fermi macchina», spiega Selini. In caso di attacco informatico, grazie all’interazione degli strumenti di cybersecurity, la macchina rileva le minacce attivando il processo per proteggerne l’operatività. «Questa macchina rappresenta l’applicazione di un concetto innovativo e performante, destinato negli sviluppi futuri di aziende di piccole, medie e grandi dimensioni del manifatturiero che chiedono integrazione e convergenza tra Information Technology e Operational Technology», afferma Selini.
T4SM, soluzioni Industrial IoT basate per la smart factory e tecnologie abilitanti la servitizzazione
Soluzioni di manutenzione predittiva, di efficienza produttiva ed energetica con capacità di analisi del dato supportate dall’intelligenza artificiale, in grado di segnalare con largo anticipo, spesso di giorni, gli andamenti del processo produttivo. Le tecnologie sviluppate da T4SM consentono agli impianti di lavorare nelle condizioni migliori, riducendo gli sprechi, le dissipazioni di energia, ottimizzando l’uso delle materie prime. Non solo, la manutenzione predittiva permette agli oem di proporre le macchine in una logica di servitizzazione.
Fabbrica Digitale Ai.Tech rende disponibile una rappresentazione immediata dei dati provenienti dal parco macchine, permettendo di controllare in tempo reale l’impianto produttivo, dei macchinari funzionanti in più reparti o in stabilimenti differenti.
«Per gli utenti finali, l’obiettivo non è solo la connettività di fabbrica, avere un’infrastruttura It-Ot per un controllo della produzione, ma diventa essenziale poter contare su oem in grado di valorizzare la componente di servizio per tutto il ciclo di vita di macchina o impianto», dice Selini. Processi che vedono una sempre più ampia pervasività dell’intelligenza artificiale, non solo come leva per analisi dati di fabbrica, ma per supportare l’assistenza post-vendita e gli operatori a bordo macchina con informazioni erogate da assistenti virtuali (è il caso del già citato Elsa), sviluppati con algoritmi di intelligenza artificiale. Cuore delle soluzioni T4SM, la piattaforma di Industrial IoT per il controllo del processo produttivo denominata Fabbrica Digitale Ai.Tech. Come dicono i tecnici di T4SM, «rende disponibile una rappresentazione immediata dei dati provenienti dal parco macchine, permettendo di controllare in tempo reale l’impianto produttivo, dei macchinari funzionanti in più reparti o in stabilimenti differenti». Un’unica soluzione per avere una visione a 360 gradi. L’efficienza della linea produttiva è ottimizzata con modelli di machine learning, il cui obiettivo è ridurre i fermi macchina, individuare il problema in modo preciso e pianificare la manutenzione del componente danneggiato. Machine learning che si affianca all’intelligenza generativa. «Molte delle attività che vengono fatte in fabbrica, di manutenzione o di supporto alla pianificazione della produzione comportano l’analisi di una quantità significativa di documenti, afferma Manzocchi. Capire e leggere un manuale di funzionamento di una macchina sulla quale è necessario fare un intervento di manutenzione? Ecco che la comprensione di questa manualistica e la redazione di risposte di procedure che devono essere poi svolte da chi dovrà fare questi interventi si può rivelare di grande aiuto per l’operatività di fabbrica».
ITCore, soluzioni di cybersecurity a protezione delle reti industriali in partnership con Siemens
Come abbiamo già avuto modo di raccontare più e più volte su Industria Italiana, i sistemi manifatturieri sono sotto un costante attacco. I dispositivi di automazione più diffusi al mondo sono diventati uno dei target preferititi dagli attacchi informatici: sfruttano le vulnerabilità dei singoli dispositivi per avere accesso alle reti che interconnettono macchine e linee di produzione. In gioco è la business continuity, la continuità operativa, che per un’azienda manifatturiera è la priorità delle priorità. Secondo le più recenti analisi, nel 2022 il numero di intrusioni avvenute in ambiente OT è superiore alle violazioni registrate nella tradizionale area IT. Insomma, l’Industry 4.0 e il suo combinato disposto edge-cloud ha proiettato la fabbrica nella dimensione del cybercrime. La produzione non è più un territorio incontaminato. E non esiste impresa a rischio zero. Le conseguenze più comuni? Fermi di produzione, mediamente di giorni od ore, e perdita di dati. Come dire, siamo nell’era delle macchine connesse e la fabbrica è diventata una partizione internet, integrata ai sistemi IT e al cloud. Una condizione che comporta un’estensione della superficie di attacco e a cui bisogna porre rimedio. Come minimizzare i rischi del cybercrime? Quali le soluzioni per evitare downtime e fermi operativi in ambito manifatturiero? ITCore, sytem integrator Ict, grazie alla partnership con Siemens, si è specializzato in progetti che riguardano la realizzazione di infrastrutture di rete sicure nell’ambito della produzione. Consapevole dei cyber attacchi ai sistemi industriali lavora per creare infrastrutture di rete in grado di mantenere inalterato il flusso di informazioni della fabbrica proteggendo l’operatività dei reparti produttivi da attacchi interni ed esterni. Tra i progetti realizzati quello per un importante industria alimentare, Nello specifico è stata creata un’infrastruttura in grado di garantire la ridondanza e segmentazione della rete a più livelli. Come spiegano in ITCore, «I sistemi di cybersecurity permettono di progettare soluzioni per il monitoraggio e la ricerca di vulnerabilità e anomalie all’interno delle reti industriali, realizzando veri e propri sistemi di difesa contro attacchi informatici». Secondo Selini, insomma, «è ormai indispensabile avere un controllo costante delle risorse e dispositivi industriali connessi in rete, lo richiede il processo di digitalizzazione. Obiettivo è garantire la continuità della produzione, sia in termine di funzionamento operativo che di protezione dei dati».
