Informazioni principali
Budget
€ 8.995.540,00
Partner
18
AI-DAPT – A human-centred and ethical development of digital and industrial technologies
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Panoramica del progetto
AI-DAPT permette di ridurre i tempi e i costi legati allo sviluppo di soluzioni IA, aumentando la qualità e la trasparenza dei modelli e facilitando il riutilizzo dei dati e delle funzionalità. L’integrazione in scenari industriali reali favorisce l’accesso a nuovi mercati e la replicabilità delle soluzioni, migliorando la competitività a livello nazionale e internazionale.
Obiettivi specifici
Sviluppare un framework AI-Ops intelligente che integri automazione end-to-end e approccio human-in-the-loop per tutto il ciclo di vita dei dati e dei modelli AI.
Realizzare pipeline dati-IA scalabili, osservabili e adattive, in grado di apprendere dal contesto e garantire affidabilità e qualità continue.
Integrare modelli IA guidati dalla scienza con approcci data-driven, creando soluzioni ibride trasparenti e coerenti.
Validare il valore scientifico e pratico del progetto attraverso l’applicazione in quattro settori industriali e l’integrazione in soluzioni AI esistenti.
Benefici per l’azienda
Maggiore efficienza nello sviluppo e nella gestione delle soluzioni AI, con riduzione del tempo e dei costi operativi.
Maggiore qualità dei modelli grazie all’uso di dati strutturati, spiegabili e privi di bias.
Accesso facilitato a dati rappresentativi e riutilizzabili, grazie a tecniche avanzate di documentazione, annotazione e aumento dei dati.
Ottimizzazione delle risorse tramite la riduzione della duplicazione di attività e la standardizzazione delle pipeline.
Impatti
Aumento della competitività delle imprese tramite soluzioni AI più affidabili, trasparenti e adattabili.
Creazione di nuovi modelli di business data-centrici e replicabili in più contesti industriali.
Promozione dell’interoperabilità tra sistemi, fonti e spazi dati, favorendo ecosistemi IA integrati.
Rafforzamento della fiducia nelle tecnologie AI attraverso strumenti human-in-the-loop e explainable AI
05/05/2025
Aperitivo Tecnologico – Change Management 5.0 – REPLAY
L'evento ha affrontato le sfide che le PMI italiane devono affrontare nel processo di digitalizzazione.
21/05/2025
Demo Experience – L'AI per l'ottimizzazione della produzione: dalla pianificazione al controllo di processo – REPLAY
L'evento ha analizzato come adoperare l'AI per l'ottimizzazione durante la produzione
03/06/2025
Intelligenza artificiale nelle Operations: come impatta sul business – REPLAY
Tanti professionisti ed esperti del settore raccontano la loro esperienza ed approccio alle Operations tramite AI
25/06/2025
AI-ROM: Dai dati CAE a modelli predittivi real-time
Modelli di ordine ridotto per CAE, predizione e riduzione computazionale.
01/07/2025
AI: innovazione ed impatto per il top management
Il corso mira a sensibilizza il management su potenzialità, limiti e strategie dell’intelligenza artificiale.
L'AI per il Manufacturing: Tecniche, approcci e applicazioni
Comprendere i concetti fondamentali dell’AI e il suo impatto sull’industria manifatturiera.
L’AI a supporto della Logistica e della Supply chain
Ottimizzare la gestione della logistica attraverso le applicazioni dell’AI e le tecnologie 4.0
L’AI a supporto delle Operations
Esplorare come l'AI supporta e migliora le performance nelle Operations.
Percorso – Intelligenza Artificiale generativa
Corso Generative AI per valorizzare dati e innovare il manifatturiero.
Percorso – Intelligenza Artificiale nell’industria
AI nell’Industria 4.0: applicazioni reali, strumenti operativi, formazione completa.
27/05/2025
Percorso Change Management 5.0
Sviluppa competenze concrete per guidare il cambiamento dell'industria, integrando nuove tecnologie 5.0 e sostenibilità.
30/09/2025
Percorso Digital transformation
Programma formativo su tecnologie digitali con lezioni e visite aziendali.
08/07/2025
Percorso Generative AI
Scopri l'intelligenza artificiale generativa: contenuti, produttività, strumenti pratici, applicazioni immediate.
Learning about AI and digitalization for a more efficient computer-aided process planning in Machining 4.0 -CAPP_AI4.0
Formazione all’uso dell’IA per migliorare produttività e pianificazione nei processi delle PMI.
AI per gestione intelligente dell’infrastruttura IT Sky
Il progetto fa parte dell’iniziativa AIOps di Sky Italia, che usa dati e machine learning per automatizzare le operazioni IT.
Gestione smart degli impianti con AI generativa
Il progetto punta a trasformare la gestione degli impianti manifatturieri, integrando l'Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) per ottimizzare i processi e migliorare l'efficienza.
DRAIVE: AI Strategy per l'innovazione dei processi aziendali
Il progetto punta a modernizzare i processi aziendali attraverso la digitalizzazione e l'adozione dell'intelligenza artificiale.
Intelligenza Artificiale
L’Intelligenza Artificiale ottimizza ogni fase della produzione, riducendo costi e migliorando la qualità operativa. Nel controllo qualità, sistemi di visione artificiale e machine learning rilevano difetti prima che impattino la produzione. La manutenzione predittiva analizza parametri critici per ridurre fermi macchina. I sistemi autonomi di guida gestiscono la movimentazione dei materiali con percorsi ottimizzati. L’analisi avanzata dei dati industriali migliora la pianificazione, l’efficienza energetica e la gestione della supply chain. Infine, l’AI per l’assistenza all’operatore offre supporto con chatbot intelligenti e realtà aumentata, migliorando sicurezza ed efficienza.
Infrastruttura connessa
L’Infrastruttura Connessa è il pilastro della trasformazione digitale industriale, consentendo di raccogliere e valorizzare i dati provenienti da macchine, sensori e software. Il digital backbone garantisce un flusso continuo di informazioni tra reparti e impianti, permettendo analisi predittive e decisioni più rapide. L’uso di Big Data Analytics trasforma grandi volumi di dati in indicazioni operative per migliorare qualità, efficienza energetica e produttività. La cybersecurity industriale protegge i dati sensibili da minacce informatiche, assicurando la continuità operativa. Grazie a questa infrastruttura digitale, le aziende possono ridurre sprechi, anticipare guasti e rendere i processi più sostenibili.
Logistica
La trasformazione digitale della Logistica e della Produzione permette un controllo intelligente della supply chain e dei processi produttivi. Grazie all’IoT e ai sensori intelligenti, è possibile raccogliere dati in tempo reale per ottimizzare i percorsi di trasporto e la gestione degli stock. Le piattaforme cloud e di analisi predittiva supportano una pianificazione dinamica, riducendo i costi operativi. Il Digital Twin di processo consente di simulare scenari di produzione e identificare inefficienze prima che si verifichino. Questo approccio integrato abilita una produzione più flessibile, reattiva e in grado di rispondere velocemente alle esigenze del mercato.
Prodotto e processo intelligente
Il Prodotto e Processo Intelligente abilita un nuovo paradigma industriale, in cui prodotti e macchinari sono connessi e in grado di scambiare informazioni in tempo reale. Grazie all’IoT e agli Smart Connected Products, le aziende possono raccogliere dati operativi, monitorare le condizioni dei prodotti e migliorare la manutenzione predittiva. Il monitoraggio avanzato dei processi consente di ottimizzare la produzione e ridurre gli sprechi, mentre la servitizzazione trasforma i modelli di business, passando dalla vendita di prodotti alla fornitura di servizi basati sull’uso effettivo. Queste tecnologie migliorano l’efficienza operativa e favoriscono una produzione più flessibile e sostenibile.
Produzione smart
L’industria moderna richiede sistemi produttivi flessibili e ottimizzati. La Produzione Smart integra soluzioni digitali avanzate per migliorare prestazioni ed efficienza. I cobot supportano gli operatori nelle attività ripetitive, riducendo errori e fatica. La stampa 3D abilita la produzione su richiesta e l’ottimizzazione dei materiali. Il monitoraggio digitale delle macchine, grazie a IoT e AI, consente di identificare anomalie e garantire una qualità costante. Il digital twin di processo permette di simulare scenari produttivi e prendere decisioni informate. Grazie a questi strumenti, la produzione diventa più reattiva, efficiente e sostenibile.
Qualità
La Qualità 4.0 rappresenta un’evoluzione nel controllo qualità industriale, grazie all’uso di tecnologie digitali avanzate. I sistemi di visione artificiale e AI monitorano ogni fase della produzione, individuando anomalie prima che diventino difetti critici. L’integrazione con sensoristica IoT permette la tracciabilità completa dei prodotti lungo la supply chain, migliorando la sicurezza e l’affidabilità delle forniture. Grazie alla tomografia a raggi X e altre tecniche di ispezione non distruttiva, è possibile verificare anche la qualità interna dei componenti senza comprometterne l’integrità. Questo approccio riduce sprechi e rilavorazioni, ottimizzando i processi di produzione.
Sviluppo di prodotto e processo
Lo Sviluppo di Prodotto e di Processo può essere ottimizzato grazie all’uso combinato di tecnologie digitali avanzate, che migliorano la progettazione e l’industrializzazione. Il digital twin permette di creare una replica virtuale del prodotto o del processo produttivo per analizzare prestazioni e criticità prima della realizzazione fisica. Il virtual commissioning consente di testare digitalmente gli impianti produttivi, riducendo tempi di avvio e rischio di malfunzionamenti. La simulazione avanzata e la realtà virtuale migliorano il design e il collaudo, permettendo una progettazione più accurata. Grazie al PLM (Product Lifecycle Management), è possibile gestire in modo integrato l’intero ciclo di vita del prodotto, ottimizzando risorse e riducendo sprechi.
Manutenzione smart
La Manutenzione smart rappresenta un approccio innovativo alla gestione degli impianti industriali, sfruttando strumenti digitali per prevenire guasti e ridurre i costi operativi. La manutenzione predittiva utilizza sensori IoT e algoritmi di intelligenza artificiale per monitorare lo stato delle macchine e anticipare eventuali anomalie. La realtà aumentata (AR) supporta gli operatori con istruzioni visive dettagliate, rendendo più rapide e precise le riparazioni. La pianificazione della manutenzione, basata su analisi dati e modelli predittivi, consente di ottimizzare l’uso delle risorse e ridurre i tempi di fermo. Queste tecnologie migliorano la continuità operativa e aumentano la sicurezza degli impianti.
