IMPROVE
decIsion support systeM for Production management based on pRedictiOn of high impact VariablEs
IMPROVE è un progetto approvato nell’ambito del bando “Accordi per l’Innovazione” – 2° sportello: la tecnologia abilitante fondamentale di riferimento è “Sistemi avanzati di produzione”. Le principali aree di intervento del progetto riflettono le ricadute della tecnologia da sviluppare e guidano le linee di ricerca:
1. Tecnologie di fabbricazione
- Innovazioni pionieristiche che impiegano differenti tecnologie abilitanti in tutta la catena del valore.
2. Tecnologie abilitanti emergenti
- Sostegno alle tendenze future ed emergenti nelle tecnologie abilitanti fondamentali;
- Sostegno alle comunità emergenti aventi, fin dall’inizio, un approccio centrato sull’uomo.
3. Intelligenza Artificiale e robotica
- Tecnologie relative all’IA incentrate sull’uomo per soluzioni basate sull’IA.
In cosa consiste il progetto
Il progetto si focalizza sull’integrazione di tecnologie di Machine Learning per migliorare la gestione della produzione in due settori (manifattura additiva e produzione farmaceutica): l’obiettivo principale è l’ottimizzazione dei processi produttivi attraverso la riduzione degli sprechi, la predizione di variabili critiche come qualità, tempi di produzione e fermi macchina, e il supporto decisionale per manager di produzione. Attraverso la raccolta e l’analisi di dati provenienti da sistemi produttivi sensorizzati, il progetto punta a migliorare l’efficienza operativa, ridurre i costi e garantire tempi di consegna più accurati.
Finalità
Sviluppo di un applicativo per predire il comportamento delle variabili nei sistemi produttivi, migliorandone l’efficienza e riducendo sprechi e costi operativi. Utilizzando le tecnologie della quarta rivoluzione industriale ed il Machine Learning, si punta a rendere i sistemi più flessibili e agili nel rispondere alle esigenze di mercato. Il progetto svilupperà processi standardizzati per controllo e pianificazione della produzione, algoritmi per migliorare la gestione dei tempi e qualità, un’infrastruttura dati per raccogliere e gestire informazioni e due prototipi con dashboard tecniche per monitoraggio e supporto decisionale.
Obiettivo principale
L’obiettivo del progetto è sviluppare un nuovo prodotto e un sistema avanzato per la gestione dei processi produttivi. Mare Group, come technology provider, amplierà le funzionalità della propria soluzione di Intelligenza Artificiale per il riconoscimento di parti difettose, estendendone l’applicabilità a nuovi settori come l’Additive Manufacturing e integrandola con sistemi di predizione dei tempi di produzione e dei fermi macchina. Clio acquisirà competenze sui sistemi di predizione e monitoraggio basati su Machine Learning. L’Università di Salerno contribuirà con la conoscenza sulle tecniche di valutazione delle performance produttive, mentre 3DnA e Gelesis, come casi d’uso, miglioreranno i loro processi produttivi e di pianificazione, riducendo i costi operativi. Verranno implementate soluzioni software e infrastrutture basate su cloud, API e tecnologie di Machine Learning per commercializzare il prodotto al termine del progetto.
Step del progetto
Inizio / Fine
1-Giu-2024 / 31-Mag-2027
Durata 36 mesi
GIU
2024
AVVIO PROGETTO
GIU
2024
ANALISI DEI PROCESSI PRODUTTIVI MANIFATTURIERI TRADIZIONALI – SETTORE CHIMICO
GIU
2024
ANALISI DEI PROCESSI PRODUTTIVI MANIFATTURIERI INNOVATIVI – ADDITIVE MANUFACTURING
NOV
2024
MACHINE LEARNING PER L’OPERATIONS MANAGEMENT
NOV
2024
MODELLO DI SUPPORTO A DECISIONE PER LA GESTIONE DELLA PRODUZIONE ATTRAVERSO PREDIZIONE CON MACHINE LEARNING
MAG
2025
PROGETTAZIONE ARCHITETTURA E INFRASTRUTTURA DATI DA SISTEMI DI SHOP FLOOR A IMPROVE E DA IMPROVE A DSS SOFTWARE
DIC
2025
VERIFICA INTERMEDIA
DIC
2025
PROTOTIPO SOFTWARE IMPROVE
DIC
2025
PROTOTIPO DI ARCHITETTURA E INFRASTRUTTURA DATI
DIC
2025
IMPROVE NEI SISTEMI DI PRODUZIONE TRADIZIONALI – CASO D’USO 1
DIC
2025
IMPROVE NEI SISTEMI DI PRODUZIONE TRADIZIONALI – CASO D’USO 2
MAG
2027
CHIUSURA PROGETTO
GIU
2024
AVVIO PROGETTO
GIU
2024
ANALISI DEI PROCESSI PRODUTTIVI MANIFATTURIERI TRADIZIONALI – SETTORE CHIMICO
GIU
2024
ANALISI DEI PROCESSI PRODUTTIVI MANIFATTURIERI INNOVATIVI – ADDITIVE MANUFACTURING
NOV
2024
MACHINE LEARNING PER L’OPERATIONS MANAGEMENT
NOV
2024
MODELLO DI SUPPORTO A DECISIONE PER LA GESTIONE DELLA PRODUZIONE ATTRAVERSO PREDIZIONE CON MACHINE LEARNING
MAG
2025
PROGETTAZIONE ARCHITETTURA E INFRASTRUTTURA DATI DA SISTEMI DI SHOP FLOOR A IMPROVE E DA IMPROVE A DSS SOFTWARE
DIC
2025
VERIFICA INTERMEDIA
DIC
2025
PROTOTIPO SOFTWARE IMPROVE
DIC
2025
PROTOTIPO DI ARCHITETTURA E INFRASTRUTTURA DATI
DIC
2025
IMPROVE NEI SISTEMI DI PRODUZIONE TRADIZIONALI – CASO D’USO 1
DIC
2025
IMPROVE NEI SISTEMI DI PRODUZIONE TRADIZIONALI – CASO D’USO 2
MAG
2027
CHIUSURA PROGETTO
Il Partenariato











