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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

100%

GIU

2024

ANALISI DEI PROCESSI PRODUTTIVI MANIFATTURIERI TRADIZIONALI – SETTORE CHIMICO

100%

GIU

2024

ANALISI DEI PROCESSI PRODUTTIVI MANIFATTURIERI INNOVATIVI – ADDITIVE MANUFACTURING

100%

NOV

2024

MACHINE LEARNING PER L’OPERATIONS MANAGEMENT

95%

NOV

2024

MODELLO DI SUPPORTO A DECISIONE PER LA GESTIONE DELLA PRODUZIONE ATTRAVERSO PREDIZIONE CON MACHINE LEARNING

70%

MAG

2025

PROGETTAZIONE ARCHITETTURA E INFRASTRUTTURA DATI DA SISTEMI DI SHOP FLOOR A IMPROVE E DA IMPROVE A DSS SOFTWARE

65%

DIC

2025

VERIFICA INTERMEDIA

100%

DIC

2025

PROTOTIPO SOFTWARE IMPROVE

20%

DIC

2025

PROTOTIPO DI ARCHITETTURA E INFRASTRUTTURA DATI

15%

DIC

2025

IMPROVE NEI SISTEMI DI PRODUZIONE TRADIZIONALI – CASO D’USO 1

15%

DIC

2025

IMPROVE NEI SISTEMI DI PRODUZIONE TRADIZIONALI – CASO D’USO 2

15%

MAG

2027

CHIUSURA PROGETTO

GIU

2024

AVVIO PROGETTO

100%

GIU

2024

ANALISI DEI PROCESSI PRODUTTIVI MANIFATTURIERI TRADIZIONALI – SETTORE CHIMICO

100%

GIU

2024

ANALISI DEI PROCESSI PRODUTTIVI MANIFATTURIERI INNOVATIVI – ADDITIVE MANUFACTURING

100%

NOV

2024

MACHINE LEARNING PER L’OPERATIONS MANAGEMENT

95%

NOV

2024

MODELLO DI SUPPORTO A DECISIONE PER LA GESTIONE DELLA PRODUZIONE ATTRAVERSO PREDIZIONE CON MACHINE LEARNING

70%

MAG

2025

PROGETTAZIONE ARCHITETTURA E INFRASTRUTTURA DATI DA SISTEMI DI SHOP FLOOR A IMPROVE E DA IMPROVE A DSS SOFTWARE

65%

DIC

2025

VERIFICA INTERMEDIA

100%

DIC

2025

PROTOTIPO SOFTWARE IMPROVE

20%

DIC

2025

PROTOTIPO DI ARCHITETTURA E INFRASTRUTTURA DATI

15%

DIC

2025

IMPROVE NEI SISTEMI DI PRODUZIONE TRADIZIONALI – CASO D’USO 1

15%

DIC

2025

IMPROVE NEI SISTEMI DI PRODUZIONE TRADIZIONALI – CASO D’USO 2

15%

MAG

2027

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