BEAT4.0 - CIM4.0 Competence Center
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BEAT4.0

SKF INDUSTRIE S.P.A., CONSOFT SISTEMI S.P.A.

Area: Digital Factory
Importo finanziato: 197.500€

Con il progetto ‘BeaT4.0’, supportato da CIM4.0, il Gruppo SKF imprime una forte accelerazione agli obiettivi di Industry 4.0 nei propri stabilimenti di produzione di cuscinetti a sfera di grandi volumi attraverso una nuova gestione della performance della produzione che impatta la digitalizzazione dei macchinari, i processi decisionali di manutenzione, l’organizzazione dei lavoratori e la fornitura dei prodotti al cliente finale.  Al centro di tutto ciò, lo sviluppo e la sinergia delle competenze di tecnologia manifatturiera, di Condition Monitoring e Predictive Maintenance, supportate da un’infrastruttura cloud avanzata di SKF e dalle conoscenze di Artificial Intelligence di Consoft Sistemi che contribuisce allo sviluppo di algoritmi dedicati di Machine Learning anche con il supporto dell’Universita’ di Torino. Nuovi modelli di “data-driven prognostic” e “prescriptive maintenance” saranno correlati sia ai dati di funzionamento dei macchinari sia ai dati qualitativi del prodotto finito. Partendo dalle serie storiche, con le più moderne tecniche statistiche multidimensionali, si cercheranno i fenomeni alla base di deviazioni dal funzionamento corretto dei macchinari, così da riconoscere correlazioni nascoste o cambi di dinamica che consentano di prevenire tempestivamente la perdita di affidabilità del processo produttivo unitamente agli eventuali e futuri scostamenti. Con le tecniche di Data Analytics si potranno selezionare parametri non analizzati precedentemente che hanno tuttavia impatto sulla produttività aziendale ed efficienza produttiva.

L’adozione, nella fase produttiva, degli algoritmi di Machine Learning che elaborano dati significativi di processo acquisiti in tempo reale permetterà l’identificazione dei patterns anomali e quindi la prevenzione di funzionamenti sbagliati potenzialmente dannosi per l’efficienza della linea produttiva e per il prodotto finale. Due stabilimenti di SKF Industrie, a Cassino e Villar Perosa, adotteranno la ‘prescriptive maintenance’ sviluppata con Machine Learning con piattaforma software proprietaria;  seguiranno altri siti produttivi del Gruppo.

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