Intelligenza Artificiale e PMI italiane: creare valore partendo dalla cultura aziendale

Queste solo le parole chiave che contraddistinguono il lavoro di Cefriel nella costruzione di filiere produttive più resilienti, trasparenti e digitalizzate, capaci di rispondere con agilità alle sfide globali e ai nuovi scenari di mercato. Attraverso la digitalizzazione dei processi, la condivisione sicura dei dati e lo sviluppo di strumenti avanzati per la tracciabilità e la valutazione dell’impatto ambientale, Cefriel intende promuovere modelli industriali che coniughino competitività, attenzione all’etica ed efficienza, sostenendo la transizione verso un’economia circolare a impatto zero.

In Cefriel, in ambito ricerca, ci occupiamo di diversi filoni legati a questo approccio:

• Gestione della catena logistica: grazie a tecnologie avanzate di simulazione, basate su Digital Twin e Intelligenza Artificiale, è possibile monitorare in tempo reale la supply chain, prevedere criticità e intervenire rapidamente. Strumenti di tracking delle spedizioni, come Ologer di Cefriel, consentono di raccogliere dati sulla spedizione ed elaborare strategie di ottimizzazione.


• Pianificazione avanzata: l’utilizzo di algoritmi genetici e modelli di Machine Learning consente di sviluppare tecniche di pianificazione avanzate che si adattano più velocemente agli imprevisti e tengono in considerazione un numero elevato di variabili.


• Digital Twin: il Digital Twin di processo consente di effettuare simulazioni di scenari possibili, valutando in anticipo le possibili evoluzioni. La presenza di viste 3D integrate con i dati aiuta gli utenti a visualizzare la situazione attuale e le possibili simulazioni.


• Sistemi di supporto alle decisioni: partendo dai modelli di simulazione avanzati e dalle tecniche di analisi dei dati, questi sistemi supportano gli utenti nella gestione di situazioni complesse, risolvendo conflitti tra diverse esigenze operative.


• Data Space per lo scambio dei dati: al fine di poter tracciare in modo efficace la catena del valore e implementare i servizi proposti, è necessaria la presenza di un sistema di scambio dati sicuro ed affidabile che garantisca i principi di sovranità del dato. I Data Space rispondono a questa necessità offrendo un’infrastruttura sicura e interoperabile per la condivisione dei dati tra diversi attori della filiera.

M4ESTRO, progetto Horizon Europe che mira a creare una piattaforma end-to-end per il Manufacturing as a Service (MaaS), capace di garantire resilienza attiva e risposta rapida agli eventi imprevisti. Il sistema in sviluppo integra algoritmi AI e Data Space per supportare reti manifatturiere collaborative, dinamiche e sostenibili secondo i principi di Industry 5.0. Cefriel si occupa del coordinamento del progetto e dello sviluppo di diversi componenti, legati soprattutto alla supply chain, identificando e calcolando degli indicatori di disruption al fine di predire possibili ritardi lungo la catena logistica e definire azioni correttive. Sono stati inoltre valutati gli aspetti di sostenibilità legati al MaaS, andando a calcolare l’impatto complessivo del processo.

SM4RTENANCE è un progetto europeo del framework Digital Europe che punta a creare una federazione di Data Space per la condivisione sicura di dati tra stakeholder del settore manifatturiero. La federazione di Data Space risulta fondamentale per la raccolta di una quantità di dati sufficiente per allenare algoritmi per la manutenzione predittiva e la gestione collaborativa degli asset. I dati macchina provenienti da diverse soluzioni IoT vengono integrati in un ecosistema interoperabile conforme ai principi europei di sovranità digitale.

Circular Tracing è un progetto che integra Life Cycle Assessment (LCA) con il concetto di Green Digital Twin, creando un gemello digitale capace di rappresentare e simulare l’impatto ambientale dei prodotti lungo il loro ciclo di vita. Il Green Digital Twin propone una vista 3D integrata e un sistema di supporto alle decisioni che aiutano l’utente a migliorare la sostenibilità dell’impianto. Il sistema propone la simulazione di diversi piani di produzione con logiche di ottimizzazione delle risorse e supporta nell’individuazione di componenti potenzialmente problematici per ridurre gli scarti di prodotto.