Il Competence center Bi-Rex realizza due nuovi progetti per gestione dati e manutenzione predittiva

Competence center BI-REX: una veduta dall’alto della Linea Pilota

Il Competence center Bi-Rex, con sede a Bologna, ha presentato due dei progetti sviluppati nell’ambito dei bandi per l’innovazione finanziati all’interno dell’area tematica ICT per macchine e linee di produzione: il progetto Prompt (Platform for Maintenance Optimization) e Kinema (Knowledge Integration in Neural networks for e-Maintenance).

Sono due degli oltre 30 progetti ideati e poi realizzati in questi primi 3 anni di attività dal Competence center bolognese – e co-finanziati dal Ministero per lo Sviluppo economico (che, con il nuovo governo, ha appena cambiato denominazione) –, rivolti alle imprese di tutta Italia per aiutarle e sostenerle nel loro processo di transizione digitale.

“Avere dei dati aziendali non significa ancora avere delle informazioni utili”, rileva Francesco Meoni, responsabile della Linea Pilota del Competence center BI-REX, e “con i due progetti realizzati in questi ultimi mesi, insieme alle nostre aziende partner, abbiamo voluto sviluppare non solo la centralità ma anche la centralizzazione del dato”.

Ciò consente a BI-REX e alle imprese che partecipano al Competence center di fare anche open innovation, sviluppando progetti innovativi – come la piattaforma Prompt e il sistema Kinema – che poi possono essere messi a fattor comune con altre aziende e realtà produttive.

Il progetto della piattaforma Prompt

La manutenzione degli asset e degli impianti di produzione di servizio “ha assunto un ruolo fondamentale dal punto di vista economico, qualitativo ed etico-sociale”, rimarca Alberto Regattieri, docente di Manutenzione dei sistemi di produzione all’Università di Bologna, che ha partecipato alla realizzazione del progetto: “la scelta del corretto mix di politiche manutentive è uno degli aspetti fondamentali per il raggiungimento di una manutenzione efficiente degli asset di produzione”.

Il progetto Prompt è in sostanza una piattaforma di supporto alle decisioni manageriali e aziendali, che comprende attività di scambio dati, analisi, pianificazione, manutenzione, forniture e intralogistica. Nasce da una collaborazione tra 8 aziende, di cui 3 PMI: Aetna Group, Altair Engineering, Bonfiglioli, Eascon, Marposs Italia, Nier Ingegneria, Philip Morris Manufacturing and Technology Bologna, Iooota, e con l’Università di Bologna.

Ha l’obiettivo di elaborare e trasferire in una piattaforma software un approccio metodologico innovativo di gestione dei dati, che consente alle imprese una gestione integrata ed efficiente di tutti i dati aziendali di rilievo. Ciò rende possibile, come passo successivo, migliorare l’efficienza produttiva delle macchine, e quindi dell’intera azienda.

Una piattaforma per migliorare le decisioni aziendali

“In ogni azienda ci sono grandissime quantità di dati ovunque, nei computer e server e anche in forma cartacea, che sono informazioni preziose da valorizzare al meglio”, sottolinea Paolo Cominetti, Research project director di Bonfiglioli, “tutti questi dati vanno messi al centro di una piattaforma software e un sistema informatizzato, per archiviarli, gestirli e ottenere anche indicatori KPI importanti, per capire come funziona l’azienda e come migliorarla”.

Una gestione efficiente delle informazioni aziendali consente, poi, anche di “dare dei Feed-back all’area ingegneristica che progetta le macchine, per poi progettarle sempre meglio”, rileva Cominetti. In questo progetto il Competence center BI-REX ha avuto il ruolo di aggregatore delle imprese e delle risorse che hanno collaborato allo sviluppo della piattaforma Prompt, supportandone la sperimentazione attraverso la propria Linea Pilota, per poi contribuire a diffonderne i risultati.

Il progetto Kinema che usa AI data-driven

L’utilizzo di metodi data-driven offre grandi potenzialità in termini di miglioramento delle politiche manutentive di sistemi meccanici, questi metodi “non sono però esenti da limitazioni e sono spesso applicati senza valorizzare adeguatamente la conoscenza disponibile sul campo”, osserva Gianluca D’Elia, ricercatore dell’Università di Ferrara, che partecipa alle attività e ai progetti del Competence center bolognese.

In particolare, il progetto Kinema si propone di utilizzare metodi di AI data-driven per applicazioni di manutenzione predittiva, con particolare attenzione all’integrazione di modelli. “Il progetto ha l’obiettivo di utilizzare metodi di Machine Learning allo stato dell’arte in una modalità innovativa, al fine di massimizzare lo sfruttamento della conoscenza disponibile sull’intera filiera produttiva con finalità manutentive”, spiega Marco Piantanida, specialista di sistemi di analisi innovativi per Eni.

Coinvolto anche il colosso energetico Eni

Il progetto ha preso il via ed è stato sviluppato attraverso la cooperazione tra 8 aziende tra cui 3 PMI: Bonfiglioli, Alascom, Eni, Aetna Group, MindIT, Nier Ingegneria, IMA, Marposs, MechLav.

Nel caso di Eni, il sistema che utilizza algoritmi di intelligenza artificiale data-driven è stato applicato presso impianti petroliferi a macchine complesse, come turbine e compressori. È stata ottenuta un’applicazione diagnostica sulle temperature dei ‘ribollitori’ utilizzati nel trattamento del petrolio, utilizzando anche simulatori di processo.

“Non basta ‘allenare’ modelli di machine learning solo in base ai dati iniziali”, sottolinea Piantanida, “perché funzionerebbero bene solo in una fase iniziale, ‘ideale’ e invariabile. Mentre con il progetto sviluppato insieme a BI-REX sono stati sviluppati modelli di machine learning che coprono tutti gli stati operativi degli impianti, dato che i modelli vanno ‘immersi’ nella realtà operativa di ogni giorno”.

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Stefano Casini

Giornalista specializzato nei settori dell'Economia, delle imprese, delle tecnologie e dell'innovazione. Dopo il master all'IFG, l'Istituto per la Formazione al Giornalismo di Milano, in oltre 20 anni di attività, nell'ambito del giornalismo e della Comunicazione, ha lavorato per Panorama Economy, Il Mondo, Italia Oggi, TgCom24, Gruppo Mediolanum, Università Iulm. Attualmente collabora con Innovation Post, Corriere Innovazione, Libero, Giornale di Brescia, La Provincia di Como, casa editrice Tecniche Nuove. Contatti: stefano.stefanocasini@gmail.com

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