Predictive Q+ è una piattaforma software avanzata per l’ottimizzazione dei processi produttivi. Nata dall’industria automobilistica e delle leghe, funge da stazione di controllo completo dei processi, monitorando, rilevando e prevedendo i problemi operativi e di qualità. Sviluppata dalla startup PredictiveDataScience in collaborazione con i partner del settore e alimentata dall’intelligenza artificiale, offre strumenti per l’analisi dettagliata, la previsione delle interruzioni e l’ottimizzazione, migliorando la qualità e l’efficienza delle risorse. La sua interfaccia versatile consente di gestire diverse fonti di dati, adattandosi a qualsiasi azienda manifatturiera. Collaborando con i partner del consorzio, Predictive Q+ espande le sue capacità ad altri settori. TEC Eurolab sfrutta la piattaforma per migliorare la manutenzione predittiva dei tomografi industriali. NV Bekaert SA beneficia della manutenzione predittiva per le linee e i sistemi di brevettazione e zincatura e per il controllo qualità dei prodotti in filo metallico. INNOVAPLAST utilizzerà la piattaforma per ottimizzare i parametri di processo nella produzione di materie prime bioplastiche a base di ria. Attraverso le collaborazioni, Predictive Q+ dimostra la sua capacità di guidare l’innovazione e di affrontare le sfide specifiche del settore. Le sue funzioni versatili e potenti, combinate con un’interfaccia di facile utilizzo, consentono alle aziende manifatturiere di raggiungere agilità, efficienza e competitività. Consente alle aziende di ottimizzare i processi produttivi, rispondere alle richieste del mercato e rimanere competitive in un ambiente economico dinamico.

Molti processi industriali sono difficili da ottimizzare a causa della mancanza di definizione degli indici di performance, dell’indisponibilità di sensori (e quindi di misure) e della difficoltà di impostare funzioni obiettivo. In questi scenari, le conoscenze degli operatori esperti guidano la fase di messa a punto dei processi industriali/applicazioni. In effetti, un approccio privo di programmazione per trasferire tali conoscenze umane all’impianto di produzione può essere implementato per consentire a qualsiasi operatore di trasferire naturalmente/intuitivamente le proprie competenze alla macchina/robot di destinazione.

Il Kick-off Meeting del progetto di ricerca industriale CAMPRES è stato realizzato nell’ambito del “Bando per progetti strategici di ricerca industriale finalizzati alle aree prioritarie della Smart Specialization Strategy 2023-2024”, Azione 1.1.2 “Sostegno alla ricerca collaborativa di laboratori di ricerca e università con le imprese” della Regione Emilia-Romagna (PR-FESR EMILIA ROMAGNA 2021-2027).

CAMPRES si concentra sullo sviluppo di una famiglia di materiali compositi innovativi per il contenimento di elementi di batterie per l’accumulo di energia statica e/o portatile adatti alla produzione di massa con tecnologie avanzate di stampaggio a iniezione.

GIMCANA è un progetto co-finanziato dall’Unione Europea che svilupperà una nuova tecnologia di giunzione multimateriale, da applicare a una vasta gamma di componenti strutturali di qualsiasi settore industriale, al fine di promuovere la sostituzione del metallo a favore di un polimero fibrorinforzato (PFR) e la conseguente estrema riduzione del peso. La tecnologia innovativa, ovvero SLIM2CORE (Standalone Lattice Insert for Metal-COmposite COnnection REinforcement), si basa su inserti realizzati mediante Additive Manufacturing (AM) a basso costo e ad alto valore aggiunto, che consentiranno una connessione più forte tra metallo e PFR. Il progetto copre l’intera catena del valore della tecnologia innovativa, dai materiali, al design, alla produzione, test e controllo di qualità, valutando il suo potenziale su un caso d’uso e il grande impatto della sua adozione. GIMCANA si svilupperà anche coerentemente ai principi di Economia Circolare, mostrando come sia possibile ottenere un componente metallo-PFR ad alte prestazioni utilizzando per quest’ultimo fibre di carbonio riciclate, ed effettuandone un analisi del ciclo di vita (LCA). Il progetto ha una durata di 30 mesi.

X-RAI è un progetto cofinanziato dall’Europa con un contributo di 1.148.723 euro da parte di EIT Manufacturing. TEC Eurolab, insieme agli altri partecipanti Volkswagen AG, Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V., Loamics, Technische Universität Braunschweig e Tvarit GmbH, lavorerà sull’ottimizzazione del processo di fusione utilizzando l’ispezione a raggi X per determinare la qualità del prodotto.

L’industria della fonderia è una delle industrie a maggior consumo energetico in Germania. Pertanto, l’ottimizzazione dei processi con la conseguente riduzione dei difetti di produzione è essenziale per uno sviluppo sostenibile dell’industria. Un modo per ottimizzare i processi di fusione è l’uso di strumenti digitali per identificare le dipendenze non lineari e multicriteriali nei processi, che complicano notevolmente l’ottimizzazione. Per ricavare queste dipendenze non lineari e multicriteriali sono necessari strumenti di analisi dei dati provenienti dal processo di produzione e dalle ispezioni di qualità.