ITA

Cybersecurity integrata per dispositivi edge e PLC in ambienti IIoT

Introduzione

Gefran è una multinazionale italiana specializzata nella progettazione e produzione di sensori, sistemi e componenti per l’automazione e il controllo dei processi industriali.

Il problema

Il progetto si è dato come obiettivo di analizzare e valutare l’architettura di cybersecurity di un nuovo dispositivo edge (G-Mation P6) che integra un PLC con un controllore Industrial IoT.
L’architettura del G-Mation consente l’implementazione di una vasta serie di protocolli e standard di comunicazione verso il campo, verso altri controllori e verso il cloud. Inoltre, il PLC consente l’installazione di applicazione basato su docker per implementare continuamente nuove funzionalità.

Queste caratteristiche consentono al P6 di assolvere anche a compiti normalmente svolti da PC Industriali, ma lo espongono a maggiori minacce dal punto di vista della sicurezza informatica, richiedendo quindi un approccio alla cybersecurity ben più radicale rispetto a PLC tradizionali. Il progetto CybIOTCon si è pertanto focalizzato sull’identificazione di eventuali vulnerabilità del prodotto e sull’identificazione di requisiti di sicurezza da applicare al prodotto durante la fase di sviluppo, nonché nelle successive fasi di aggiornamento e ammodernamento dello stesso.

La soluzione

Il partner Aizoon ha supportato e guidato Gefran nella verifica della copertura dei controlli previsti dallo standard IEC 62443-4.2, norma che definisce la conformità tecnica agli standard di sicurezza informatica dei singoli endpoint, inclusi PLC e IIoT controller.
In particolare:

Sono state identificati nel prodotto G-Mation P6 tutti i componenti rilevanti ai fini della cybersecurity e tutte le interfacce interne ed esterne utilizzate per lo scambio dei dati e per la gestione del sistema.

È stato definito il threat model, al fine di identificare tutte le minacce a cui il P6 è esposto e fornire una valutazione il più accurata possibile delle eventuali vulnerabilità.

Sono stati definiti i requisiti di sicurezza da applicare al prodotto.

È stata identificata la copertura dei controlli previsti dallo standard IEC62443 per determinare il security level (SL) target per il prodotto. Il SL target è stato definito in funzione dei requisiti di mercato per le applicazioni industriali previste per il P6.

Impatti desiderati

L’integrazione di funzionalità di cybersecurity nella piattaforma G-Mation consente una gestione più sicura e performante dei sistemi di automazione, migliorando l’efficacia dei progetti “chiavi in mano” e abilitando nuovi servizi digitali. Le funzionalità offerte favoriscono l’implementazione di app per il monitoraggio predittivo e il controllo intelligente, con impatti positivi su efficienza, continuità operativa e valorizzazione dei dati.

Benefici per l’impresa

I possibili benefici industriali a lungo termine dell’iniziativa sono:

Disponibilità di app con impatto positivo su aspetti di sostenibilità, quali l’efficienza energetica.

Aumento fatturato da prodotti inclusi nell’architettura G-Mation.

Aumento percentuale sistemi G-Mation su totale sistemi consegnati da Gefran.

Aumento numero app docker implementate sulla piattaforma G-Mation di Gefran.

REVELIO – Sviluppo piattaforma raccolta dati

Introduzione

Elettrotecnica Rold Srl, è un’azienda italiana specializzata nella produzione di componenti elettromeccanici ed elettronici per elettrodomestici e apparecchiature professionali.

Il problema

In Italia si sprecano in media 595,3 grammi di cibo a settimana per persona. Tra le cause principali, il 47% delle persone dichiara di dimenticare il cibo disponibile in casa, in particolare nel frigorifero. Questo porta a un consumo inefficiente, con alimenti che scadono senza essere utilizzati, generando uno spreco alimentare significativo, sia in termini etici che economici. Lo spreco domestico in Italia ha un valore stimato superiore a 11 miliardi di euro l’anno.

REVELIO – Sviluppo piattaforma Pexels

La soluzione

Il progetto REVELIO intende introdurre sul mercato una soluzione in grado di superare i limiti delle soluzioni esistenti per contribuire a ridurre lo spreco alimentare e favorire scelte consapevoli rispetto alle abitudini nutrizionali e di consumo alimentare.
L’ambizione del progetto è quella di sviluppare una soluzione flessibile, low cost ed accessibile a tutti, per rendere le persone consapevoli dello stato del cibo in casa favorendo così l’acquisizione di comportamenti responsabili per una vita più sana e un consumo di cibo sia salutare sia sostenibile.

La forza di questa soluzione è insita nella sua duplice capacità: essere un oggetto integrabile all’interno degli elettrodomestici, ed allo stesso tempo un sistema stand alone e pertanto diretto al mercato B2C.
Rispetto al mercato attuale, REVELIO introduce una soluzione in grado di supportare l’utente nella riduzione degli sprechi alimentari e nell’aumento della propria consapevolezza senza richiedere di dover inserire manualmente informazioni relative a cosa sia disponibile nella dispensa o nel frigorifero ed in particolare ciò che sia stato inserito in un determinato contenitore per alimenti. I dati acquisiti saranno oggettivi e fattuali, basati sul reale stato di conservazione del cibo.

Tecnologie

Sensori di gas, umidità e temperatura

IoT (prodotti intelligenti e connessi)

Cloud e Digital Backbone

Machine Learning

REVELIO si basa su una combinazione di sensori di diversa natura che acquisiscono dati specifici. Tali dati vengono utilizzati per sviluppare algoritmi di Machine Learning che permettono di riconoscere la categoria di alimenti e valutarne lo stato di conservazione. Questa combinazione di tecnologie permette a REVELIO di riconoscere il cibo presente nei diversi contenitori e di informare l’utente sia sui nutrienti sia sull’effettivo stato del cibo.

Impatti desiderati

Contribuire a ridurre lo spreco alimentare domestico grazie allo sviluppo di una soluzione in grado di guidare l’utente nel consumo consapevole di cibo

Accrescere le competenze interne aziendali nel contesto dell’acquisizione e analisi di dati relativi al cibo

Benefici per l’impresa

Il progetto REVELIO rappresenta un’opportunità strategica per ROLD, sia in termini di ampliamento del mercato che di posizionamento competitivo. Grazie a questa soluzione innovativa, l’azienda potrà:

– Proporre ai propri clienti B2B (i principali produttori di elettrodomestici) una tecnologia avanzata per il monitoraggio del consumo del cibo, superando i limiti delle soluzioni attualmente disponibili.

– Esplorare un nuovo segmento di mercato ad alto potenziale, quello della food preservation, ancora poco sviluppato e con margini di crescita significativi.

– Rispondere alla crescente sensibilità dei consumatori verso comportamenti sostenibili e alla riduzione dello spreco alimentare, rafforzando la propria immagine come partner tecnologico responsabile.

– Consolidare la propria brand reputation nel mondo B2B e, al tempo stesso, accedere al mercato B2C con un prodotto smart standalone, rivolto direttamente al consumatore finale.

– Aumentare le opportunità di partnership strategiche, offrendo soluzioni basate sulla raccolta e analisi dei dati che consentano ai clienti di migliorare le prestazioni dei propri elettrodomestici in termini di sostenibilità e efficienza.

Tunneling 4.0

Introduzione

CP Technology S.r.l. è un’azienda italiana con oltre 30 anni di esperienza nella progettazione e produzione di attrezzature speciali per il settore delle infrastrutture.

Digitalnology S.r.l è un’azienda italiana specializzata nello sviluppo di soluzioni digitali avanzate per i settori delle infrastrutture e delle costruzioni . Parte del gruppo CPT l’azienda si distingue per l’integrazione di tecnologie come digital twin, intelligenza artificiale, IoT e automazione industriale.

Il problema

La realizzazione dello scavo di un tunnel presenta diversi attori (stazione appaltante, costruttori e subappaltatori), i quali operano in maniera indipendente, senza un vero e proprio sistema di consolidamento e integrazione delle informazioni. Pertanto, i dati relativi alle fasi di fabbricazione, costruzione, logistica (dei materiali), monitoraggio e manutenzione dello scavo, sono disaggregati e non facilmente reperibili.

Tecnologie

Piattaforma IoT in grado di raccogliere, archiviare e integrare tutte le informazioni e i parametri necessari per la gestione dell’avanzamento di uno scavo di un tunnel.

Sensori IoT e soluzione di tracciabilità e monitoraggio da remoto del processo di lavorazione dei macchinari (frese) e attrezzature impiegate nello scavo.

Dispositivi mobili (tablet, cellulari, lettori di codici a barre) in dotazione ai lavoratori per la raccolta dati durante il processo di lavorazione.

La piattaforma consentirà a tutti gli attori, con diversi livelli di profondità, di tenere sotto controllo le 3 principali fasi del lavoro potendole coordinare in modo adeguato: – lo scavo con la TBM (tunnel boring machine); – la prefabbricazione dei conci che compongono il rivestimento della galleria; – la logistica legata ai conci che devono essere posati. La raccolta di informazioni avverrà direttamente dai macchinari, aggiungendo alcuni altri dati ricavati dalle attività delle persone attraverso rapportini dematerializzati, lettori di codici a barre, ecc.

Impatti desiderati

Il progetto ha impatto su quattro fasi principali:

Scavo: monitoraggio dei parametri operativi della macchina di scavo (velocità di rotazione della testa o forza di spinta o coppia di testa o velocità della coclea o pressioni o temperature o forza su cuscinetti)

Ricezione di reportistica e alert per ogni parametro misurato (mappa georeferenziata, serie storiche di ogni parametro, storico degli interventi di lavoro e di manutenzione della macchina di scavo)

Prefabbricazione conci: monitoraggio della produzione e del magazzino, tracciabilità del processo produttivo per ogni concio, gestione delle scorte delle materie prime utilizzate (riordino automatico quando sottosoglia).

Logistica conci: vista integrata dei magazzini di produzione, stoccaggio ed installazione per una ottimizzazione di filiera.

Benefici per l’impresa

– Messa sul mercato di un nuovo prodotto, che incontra una domanda in crescita anche in funzione dell’estensione e del miglioramento delle tecnologie disponibili.

– Aumenta la competitività grazie all’estensione del portafoglio di prodotti in gestione.

SIMWTF

Introduzione

SECO S.p.A, è un’azienda italiana leader nello sviluppo di soluzioni hardware e software per l’Internet of Things (IoT), l’Edge Computing e l’Intelligenza Artificiale.

Il problema

Le unità OffGridBox, dispositivi in grado di fornire utenze in aree critiche isolate, non sono dotate di sistemi che possano garantire la continuità del servizio (energia e acqua potabile) e la connettività. Queste assumono fondamentale importanza nelle situazioni di emergenza (campi di accoglienza e rifugi), e in ottica di aiuto a comunità che vivono in condizioni di isolamento.

Tecnologie

Soluzione di IoT integrata in una scheda elettronica con architettura a microcontrollore pilotato da un Firmware sviluppato ad hoc e sistema di sensori e attuatori specifici per il contesto prescelto.

Tecniche di machine learning necessarie per rendere l’applicazione autonoma nell’intraprendere azioni preventive in una vasta gamma di condizioni (cambiamento condizioni climatiche, controllo in tempo reale della disponibilità energetica, ecc.).

Soluzione di edge computing per portare l’intelligenza a livello ditribuito sulle unità OffGridBox.

Impatti desiderati

Il sistema è in grado di raccogliere in modo granulare dati derivanti dal contesto installativo dell’unità, abilitando scelte operative necessarie per l’erogazione del servizio (riscaldamento ed erogazione dell’acqua, ricarica delle batterie, ecc.).

Abilita il controllo remoto delle diverse unità OffGridBox installate in località collocate anche a grandi distanze.

Rendere autonoma l’unità grazie alle tecniche di machine learning che permettono di comprendere le condizioni del contesto operativo e di intraprendere azioni secondo algoritmi specifici (spedire alert, regolare opportunamente il consumo energetico, impostare l’accumulo dell’energia elettrica in funzione della quantità di luce solare, ecc.).

Benefici per l’impresa

Messa sul mercato di un nuovo prodotto, che incontra una domanda in crescita anche in funzione dell’estensione e del miglioramento delle tecnologie disponibili.

Aumenta la competitività grazie all’estensione del portafoglio di prodotti in gestione.

Servitizzazione del prodotto, arricchito da numerose funzioni.

Cybersecurity per protezione degli asset industriali critici

Introduzione

Latteria Soresina è oggi una delle principali cooperative lattiero-casearie italiane, leader mondiale nella produzione di Grana Padano DOP. L’azienda coniuga tradizione e innovazione, mantenendo un forte legame con il territorio e puntando su sostenibilità e qualità certificata lungo tutta la filiera.

Il problema

L’introduzione di nuove tecnologie digitali necessarie all’ottimizzazione dei processi interni e all’erogazione di nuovi servizi ai propri clienti apre nuovi scenari di rischio informatico. Ciò comporta, per Latteria Soresina, la necessità di disegnare e implementare una robusta politica di cyber security nell’accezione estesa di protezione delle infrastrutture critiche, con particolare focus sull’integrità degli asset industriali, la gestione della privacy dei dati personali, la regolamentazione e il controllo degli accessi informatici interni ed esterni.

La soluzione

Utilizzo di una metodologia necessaria per adottare le procedure e le tecniche di cyber security per la gestione delle infrastrutture informatiche. In particolare, la metodologia prevede:

Censimento degli apparati tecnologici presenti negli stabilimenti dell’Impresa.

Elaborazione di una risk analysis rispetto allo standard di settore.

Elaborazione di una gap analysis rispetto agli obiettivi del progetto.

Sostegno nel processo di definizione della governance.

Supporto nell’implementazione del piano di azione a seguito della gap analysis.

Impatti desiderati

È possibile utilizzare strumenti comunicativi, gestionali, amministrativi e commerciali senza il timore di subire attacchi informatici e di compromettere il funzionamento degli asset industriali.

Viene introdotta una politica di governance per gestire le complessità operative e tecnologiche.

La progettazione evolutiva della Rete è conforme al paradigma Industria 4.0.

Benefici per l’impresa

Vengono ridotti i costi di gestione in relazione all’utilizzo di tecnologie informatiche allo stato dell’arte.

Aumentano i margini operativi e quindi la competitività dell’offerta sul mercato.

AI per prevenzione incendi industriali

Introduzione

Meccanica del Sarca si occupa della lavorazione meccanica del legno di noce per la produzione di calci e astine di fucili di carabine e caricatori.

Il problema

Una delle lavorazioni tipiche del processo di Meccanica del Sarca è la lavorazione del legno tramite macchine utensili, le quali, essendo cabinate, comportano accumuli di truciolo e polvere, generando un elevato rischio di incendio all’interno dell’impianto. Infatti, all’interno di tali macchine, si viene sempre a ricreare il cosiddetto triangolo del fuoco, ovvero vengono sempre riprodotte le 3 condizioni che possono innescare un principio di incendio: presenza contemporanea di combustibile, di comburente e della fonte d’innesco. Tali condizioni sono tipicamente dovute ad un aumento dello sforzo di taglio (causato dal contatto utensile – legno, da inclusioni non legnose all’interno della matrice o a zone ad alta densità all’interno del legno) che porta ad un aumento localizzato di calore e quindi ad un principio di innesco di incendio con conseguenze potenzialmente devastanti.

Per tale motivo, l’azienda è in una condizione di alto rischio di incendio nel processo di lavorazione meccanica, anche perché, i sensori antincendio e quelli di rilevamento fumo/calore, tipicamente in commercio non si sono rilevati efficaci.

La soluzione

La soluzione sussiste nello sviluppo di un algoritmo che analizzi in tempo reale le immagini di una normale telecamera HD installata all’interno delle macchine utensili e che sia in grado di individuare anomalie di lavorazione che potenzialmente possono creare le condizioni per l’innesco di un incendio. L’efficacia di un simile algoritmo garantisce l’immediata segnalazione di una criticità in tempo reale consentendo poi una strategia di intervento che può differire a seconda del livello di rischio e alla specifica organizzazione aziendale.

Tecnologie

Intelligenza artificiale applicata a tecniche di computer vision utilizzata per l’identificazione automatica e in tempo reale delle scintille che potrebbero innescare l’incendio.

Sistema intelligente di monitoraggio continuo che tramite normali telecamere ottiche posizionate nelle macchine individui automaticamente e in tutte le condizioni operative situazioni di pericolo incendio generando un segnale di allarme.

Impatti desiderati

La generazione di un algoritmo di intelligenza artificiale permette di dotare una tradizionale telecamera di funzionalità aggiuntive: identificazione e classificazione delle condizioni di pericolo e di rischio opportunatamente catalogate per le lavorazioni di Meccanica del Sarca.

L’integrazione tra le funzionalità di connettività offerte dalla telecamera e quelle offerte dall’algoritmo di AI permettono di effettuare attività di rilevazione, identificazione e “detection” in tempo reale.

L’integrazione e la connessione della soluzione descritta con il sistema di allarme permette di creare un sistema intelligente di monitoraggio real time delle condizioni di lavoro del processo di lavorazione meccanica del legno, abilitando l’azienda a permettersi di effettuare le lavorazioni in maniera non presidiata.

Benefici per l’impresa

Miglioramento della gestione del rischio: in base all’identificazione del pericolo è possibile identificare la soluzione più idonea per mitigare il pericolo rilevato.

Riduzione dei danni dovuti a incendi scatenati all’interno dell’impianto e ai relativi fermi macchina: si ritiene che con questo sistema si possa ridurre del 90% l’impatto economico dei potenziali danni dovuti ad incendi.

Implementazione di una soluzione intelligente che va oltre le funzionalità offerte dalle soluzioni di mercato: eventuale possibilità di proteggere, tramite privativa industriale, i risultati ottenuti dalla soluzione prototipale, oggetto del progetto di innovazione.

WOW

Introduzione

Meccanica del Sarca si occupa della lavorazione meccanica del legno di noce per la produzione di calci e astine di fucili di carabine e caricatori.

Il problema

Con l’obiettivo di espandere gli spazi di lavoro, Meccanica del Sarca ha pianificato la separazione fisica di due aree di produzione: una dedicata alla lavorazione meccanica per asportazione di truciolo, e l’altra dedicata alla verniciatura dei semilavorati in legno. Questa conformazione, che ha l’obiettivo di ottimizzare gli spazi produttivi per rispondere a una maggiore richiesta del mercato, introduce un grado di complessità relativo alla logistica interna: i due capannoni, infatti, sorgeranno a circa 100 metri l’uno dall’altro.

Ciò comporta, in primo luogo, una complicazione in termini di movimentazione, in quanto si prevede un tragitto esterno in un ambiente complesso (pendenze, fango, ghiaccio). Inoltre, considerando l’aumento di produzione, conseguente all’efficientamento del sito produttivo e considerando la necessità di movimentare i carrelli in maniera manuale, tale scelta comporterebbe l’aumento di risorse dedicate con conseguente ricaduta in termini di costi improduttivi.

La soluzione

La soluzione, nell’ottica lean production di limitare al massimo l’entità dei costi improduttivi e le attività senza valore aggiunto, ha previsto uno studio di fattibilità per la progettazione di un prototipo di AGV che sia in grado di conferire il materiale esattamente nell’area in cui è prevista l’operazione sul ciclo di produzione, di dialogare con altri attori coinvolti nel ciclo di produzione (macchine, persone, sistemi informativi) e di superare ostacoli fisici come per esempio la pavimentazione non industriale o agenti atmosferici tipici del clima alpino caratteristico del Trentino (neve, ghiaccio, vento, etc.).

Tecnologie

Sviluppo di prototipo di un AGV (Augmented Guided Vehicle) in grado di operare e in maniera affidabile sia negli ambienti indoor che outdoor. I moduli logistici dovranno eseguire un tragitto di almeno 80-90 metri in campo aperto in qualunque condizione atmosferica e circa 40-50 metri all’interno dei fabbricati.

Intelligenza Artificiale in grado di abilitare l’AGV a coprire diversi percorsi in contiguità con persone, veicoli in transito e ostacoli eventualmente presenti sul percorso (veicoli parcheggiati, depositi transitori di materiale, ecc.); si prevede l’utilizzo di algoritmi di fleet management per attivare strategie di percorsi alternativi in modo da concludere la missione in qualsiasi condizione.

Soluzioni IoT e Machine2Machine (M2M) necessarie per permettere al sistema di governo dell’AGV di essere in grado di tenere sotto controllo il tragitto e di aprire/chiudere i varchi di accesso ai fabbricati nei modi e tempi giusti per garantire la missione. Inoltre, è prevista l’introduzione di un set di sensori che siano in grado di individuare non solo la presenza di ostacoli, sia fermi che in movimento, ma che possano anche valutare le condizioni meteo esterne (temperatura, pioggia, neve, ghiaccio). In questo modo si comunica al sistema di intelligenza artificiale tutte le informazioni necessarie per pianificare le strategie di missione diverse, con l’obiettivo di portare a termine sempre e comunque la missione.)

Impatti desiderati

L’identificazione di una soluzione meccanica in grado di fornire a un AGV una capacità di trazione superiori allo standard di mercato, considerando sia le caratteristiche ambientali, sia lo stato del percorso. La soluzione dovrà essere in grado di resistere alla presenza di acqua meteorica, anche abbondante, e a temperature rigide.

L’identificazione di un sistema dotato di sensoristica, di un protocollo di comunicazione M2M e di algoritmi di intelligenza artificiale che garantisce la possibilità di integrare in maniera automatizzata il processo di logistica interna con l’implicazione di azzerare l’impiego di risorse umane per l’attività manuale di logistica inbound, potendole così dedicare ad attività a maggiore valore aggiunto.

Benefici per l’impresa

– Efficientamento del processo logistico: l’implementazione di AGV intelligenti e con sufficiente capacità di trazione che permette di eliminare attività manuali a basso valore aggiunto.

– Ampliamento della capacità produttiva: il piano industriale di Meccanica del Sarca prevede un aumento della domanda, la quale potrà essere soddisfatta solo grazie all’introduzione di soluzioni intelligenti a supporto di operatori qualificati.

– Integrazione dei processi delle operation: la flotta di AGV, così progettata, implicherà la piena integrazione dei sistemi informativi coinvolti nel processo di produzione come ad esempio l’ERP ( per la gestione degli ordini), il MES (per il controllo dell’avanzamento di produzione), il sistema di accesso ai fabbricati di produzione e il sistema di controllo della flotta.

Digital Twin per simulazione logistica e decisioni strategiche

Introduzione

Fater Spa opera nel mercato dei prodotti assorbenti per la persona e nei prodotti detergenti per la pulizia dei tessuti e della casa.

Il problema

L’azienda, in fase di ampliamento e rinnovamento, ha in programma l’implementazione di un nuovo impianto per il processo logistico (magazzino, sistema di picking e sistema di asservimento automatizzati). In questa fase è necessario definire gli indicatori di performance dell’impianto e quindi esplicitare i criteri di successo, per poter orientarsi durante fase di implementazione.

Inoltre, i flussi intra-logistici sono sistemi complessi durante i quali bisogna analizzare dati provenienti dai differenti touch-point con le diverse business unit, per evitare di implementare soluzioni sviluppate su valutazioni sommarie, poco contestualizzate e non rappresentative della realtà.

Si ha quindi la necessità di capire come massimizzare il grado di efficienza dell’impianto e l’investimento in infrastrutture e tecnologie. È stato deciso di sviluppare un modello di simulazione virtuale dell’intero impianto per poter analizzare e comprendere preventivamente le necessità, valutare le complessità e validare le soluzioni tecnologiche da implementare nell’impianto, ottimizzando il progetto di investimento in esame dal punto di vista di tempi, costi e qualità di esecuzione.

La soluzione

La soluzione sussiste nello sviluppo del digital twin del magazzino. Lo scopo è di validare l’adeguatezza di alcune soluzioni tecniche (robot, AGV e sistemi di pocking automatizzati) e di realizzare simulazioni dei processi immediatamente a monte e a valle dell’attività di produzione, nonché l’integrazione con i sistemi SCADA e WMS (Warehouse Management System) già esistenti.
Il Gemello Digitale, grazie alla possibilità di effettuare infinite simulazioni, è in grado di permettere di identificare la configurazione più idonea supportando il processo decisionale in fase di investimenti.

Tecnologie

Digital twin del magazzino per abilitare la simulazione di parametri operativi (produttività, velocità di esecuzione, livello di servizio erogato) e parametri fisici (ad es. ingombro, spazi, logistica interna) di diverse soluzioni di automazione (afferenti al tema di industria 4.0 quali ad esempio robot collaborativi, AGV e algoritmi di supervisione/pianificazione avanzati).

Modello di simulazione a eventi discreti per l’analisi comparativa di scenari alternativi di un magazzino e di un sistema intra-logistico (in termini di layout, tecnologie digitali, produttività e costi dell’investimento).

Impatti desiderati

La realizzazione di un modello di simulazione virtuale per realizzare un magazzino automatizzato. La soluzione è in grado di ottimizzare la progettazione dell’impianto, oggetto dell’investimento, massimizzando la resa degli investimenti, minimizzando costi e rischi di sicurezza e di business continuity.

La realizzazione di un modello di digital twin dell’intero sistema intra-logistico dell’azienda, che verrà utilizzato anche come un sistema di controllo, fornendo la possibilità di monitorare in real-time gli allestimenti di pallets customizzati, di testare e di validare gli algoritmi di gestione e pianificazione dell’impianto in ottica continuous improvement.

La realizzazione di una soluzione che possa fungere come strumento per la formazione degli operatori: il progetto ha permesso di formare un team interno all’azienda in grado di realizzare e gestire digital twin di processi logistici complessi, introducendo nel reparto di Engineering/Innovation Technology le competenze e gli strumenti necessari per realizzare attività di simulazione di flussi logistici, magazzini e di tutte le automazioni e software che gestiscono tali asset.

Benefici per l’impresa

Implementazione di un modello di simulazione del sistema logistico aziendale funzionale a supportare il processo decisionale durante la selezione di investimenti alternativi

Introduzione di una metodologia idonea con cui gestire la fase di design e di valutazione di investimenti tecnologici in ambito intralogistico.

Incremento delle competenze interne in termini di simulazione applicata ai flussi logistici

Miglioramento del processo di gestione, monitoraggio e controllo delle attività di picking, di stoccaggio e di consegna del reparto di logistica dell’azienda.

Restyling 4.0

Introduzione

Elframo S.p.A. è un’azienda italiana fondata nel 1968 a Bergamo, specializzata nella progettazione e produzione di lavastoviglie e friggitrici professionali per il settore Ho.Re.Ca. e per applicazioni industriali.

Il problema

Elframo S.p.A. è un’azienda leader nella produzione di lavastoviglie e friggitrici professionali destinate al mercato HoReCa. Il portfolio prodotti di Elframo S.p.A. comprende diverse linee di prodotto che vanno dalle più semplici alle più complesse. All’interno dell’offerta relativa alle lavastoviglie, c’era una gamma prodotti con un’elettronica non completamente evoluta la cui proposta di connettività era volta alla sola assistenza da remoto. Tale aspetto si presentava, quindi, privo di funzioni aggiuntive, quali la rielaborazione automatizzata e puntuale delle informazioni necessarie, ad esempio, all’ottimizzazione dell’utilizzo della macchina o dei suoi aspetti manutentivi di tipo predittivo nonché ad un’ulteriore riduzione dei consumi energetici/idrici/chimici basati su algoritmi di calcolo.

L’obiettivo ambizioso del progetto è stato quello di sviluppare un sistema di elaborazione dei dati condivisi in grado di fornire risposte intelligenti, tramite algoritmi di calcolo, a problemi di tipo operativo quali guasti o malfunzionamenti e a richieste di ottimizzazione della macchina in funzione dell’effettivo utilizzo in campo. In questo modo, sarà sviluppata una forma di autoapprendimento delle macchine per una gestione delle stesse in un’ottica di miglioramento continuo.

La soluzione

Il progetto è stato suddiviso nelle seguenti attività:

Progettazione di un Business Model orientato alla servitizzazione.

Definizione dei processi e dei relativi flussi informativi finalizzati all’erogazione del servizio di assistenza tecnica e manutenzione di tutte le linee di prodotto di Elframo.

Applicazione pilota su un modello selezionato di lavastoviglie industriale.

Implementazione di un’architettura informatica a supporto dei processi di service di Elframo.

Il piano di lavoro è partito dalla volontà di sfruttare la connettività dei prodotti realizzati e venduti dall’azienda per avviare un processo di servitizzazione, al fine di ampliare l’offerta commerciale attraverso una serie di servizi per i propri clienti che potranno essere erogati tramite le funzionalità dell’interconnessione garantita dalle soluzioni 4.0.
È stata, inoltre, identificata, e conseguentemente customizzata, un’architettura informatica in grado di erogare una serie di servizi ai clienti (rivenditori) basati sulla possibilità di gestire tramite piattaforma di ticketing dedicata tutte le attività relative all’assistenza tecnica, al fine di ottimizzare il servizio ai clienti e porre i presupposti per la costruzione di un’attività di manutenzione predittiva.

Tecnologie

Piattaforma IIoT (Industrial Internet of Thing) necessaria per abilitare la connessione dei macchinari tramite protocolli dedicati e la conseguente registrazione dei loro dati di funzionamento.

Sviluppo di un applicativo web per la gestione dei rivenditori Elframo (coloro che acquistano la lavastoviglie per poi rivenderla al cliente finale (bar, ristoranti, hotel, mense) dedicato a fornire servizi di assistenza tecnica, supporto tecnico-commerciale, monitoraggio, gestione e calendarizzazione dell’attività di manutenzione.

Impatti

Identificazione di una strategia di servitizzazione: è stato definito un modello di business model attraverso il quale si sono potuto identificare le tipologie di servizi che possono essere erogati tramite la soluzione IIoT sviluppata, nonché il loro valore e i relativi costi.

Identificazione dei segnali di interesse generati dai macchinari e definizione di una loro adeguata politica di acquisizione e trasmissione.

Identificazione degli stati di alterazione dei prodotti che hanno portato, di conseguenza, a sviluppare un’adeguata attività di ingegneria della manutenzione.

Sviluppo dell’architettura informatica in grado di rispettare le necessità e i requisiti del rivenditore), nonché di portare un valore ai reparti di R&D e Service di Elframo.

Benefici per l’impresa

Introduzione di nuovi strumenti da offrire ai clienti per la richiesta di assistenza tecnica





Riduzione dell’impatto delle attività di manutenzione in termini di:

Numero e tempo di interventi dedicati al ripristino delle funzionalità dei macchinari;

Gestione dei componenti di ricambio

Livello dei servizi forniti dall’assistenza tecnica

OT Cyber Security Assessment

Introduzione

Datalogic S.p.A. è un’azienda leader nel settore delle soluzioni di automazione industriale, è riconosciuta per il suo impegno verso l’innovazione tecnologica e la sicurezza delle infrastrutture produttive.

Il problema

L’industria 4.0 ha reso le infrastrutture OT (Operational Technology) più connesse e, quindi, più vulnerabili agli attacchi informatici. Per garantire la sicurezza e la resilienza delle proprie infrastrutture produttive, Datalogic ha identificato la necessità di adeguare il proprio livello di cyber security, in particolare attraverso il rispetto degli standard internazionali di sicurezza IEC 62443.

Il rischio di attacchi cyber su componenti essenziali delle operazioni OT potrebbe compromettere la continuità operativa e la protezione dei dati sensibili, rendendo cruciale l’implementazione di strategie di sicurezza avanzate.

La soluzione

Il progetto OT Cyber Security Assessment prevede un percorso strutturato per identificare e mitigare le vulnerabilità delle infrastrutture OT, elevandone il livello di sicurezza.

Fase di Assessment: La valutazione iniziale, eseguita su due siti produttivi, stabilirà una baseline di sicurezza, inclusa la gestione delle vulnerabilità. Verranno analizzate l’architettura di rete OT, le criticità esistenti e il livello di sicurezza attuale.

Vulnerability Assessment e Risk Analysis: Questa fase prevede l’uso di scanner di vulnerabilità OT specifici, con analisi delle minacce e dei rischi sui sistemi periferici, per una visione completa dei punti deboli.

Piano di Evoluzione della Sicurezza: Definito il livello di sicurezza target, verrà sviluppato un piano che include interventi tecnologici, di governance e miglioramenti architetturali, con l’obiettivo di mitigare le criticità identificate.

Tecnologie

Le tecnologie utilizzate includono strumenti avanzati di vulnerability assessment OT e sistemi di rilevamento delle minacce basati su intelligenza artificiale. Questi permetteranno un monitoraggio in tempo reale e la riduzione dei tempi di risposta agli incidenti di sicurezza. Lo standard IEC 62443 guiderà l’intero processo di adeguamento e gestione del rischio.

Impatti

Aumento della resilienza dell’infrastruttura OT, garantendo la continuità operativa anche in caso di attacchi informatici o guasti.

Miglioramento nella gestione degli incidenti di sicurezza tramite sistemi di monitoraggio avanzati, per una risposta più rapida ed efficace agli attacchi.

Conformità agli standard internazionali per allineare la sicurezza OT alle migliori pratiche globali, aumentando la credibilità aziendale.

Benefici per l’impresa

Riduzione delle vulnerabilità e protezione avanzata per le infrastrutture critiche, minimizzando i rischi per la continuità produttiva.


Valorizzazione della reputazione di Datalogic, dimostrando un impegno concreto nella sicurezza OT, elemento cruciale per clienti, partner e regolatori.

Capacità interna potenziata tramite nuove competenze e metodologie di cyber security, applicabili a tutti i siti produttivi, favorendo una cultura aziendale della sicurezza.

Datalogic S.p.A. rafforza, grazie a MADE4.0, la sicurezza OT delle proprie infrastrutture industriali con l’OT Cyber Security Assessment, garantendo resilienza operativa e conformità agli standard IEC per mitigare i rischi cyber e proteggere i dati sensibili.