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Gemello Digitale per la Progettazione e Supervisione Avanzata

Introduzione

Nordmeccanica è leader mondiale nella produzione di macchine accoppiatrici e rivestitrici per il settore del packaging flessibile. Con una forte presenza sui mercati internazionali, l’azienda è riconosciuta per l’alta qualità dei suoi impianti e per l’attenzione all’innovazione tecnologica.

Il problema

L’esigenza di rafforzare la competitività e la presenza sui mercati internazionali ha spinto Nordmeccanica a sviluppare una piattaforma HMI di nuova generazione, orientata al concetto di gemello digitale. Le tecnologie tradizionali, basate su modelli 2D e ambienti non integrati, risultano limitanti per rispondere alle richieste del mercato in termini di usabilità, precisione di simulazione, sostenibilità e velocità di sviluppo prodotto.

La soluzione

Il progetto prevede l’adozione del paradigma del digital twin per innovare i processi di progettazione e sviluppo delle macchine. Attraverso l’integrazione di modellazione 3D, simulazione avanzata (AMESim), ambienti software HMI (TIA WinCC Unified) e sistemi PLM, è stato creato un ecosistema digitale che abilita la supervisione intelligente, la progettazione virtuale e la manutenzione predittiva delle macchine.

Tecnologie

Modellazione 3D parametrica e integrazione con PLM

Simulazioni tramite AMESim e strumenti digital twin

Piattaforma HMI evoluta (TIA WinCC Unified)

Validazione UI/UX e interfaccia uomo-macchina

Integrazione HMI-sistema di controllo macchina

Impatti

Competitività: maggiore innovazione di prodotto, aumento dell’export e ampliamento del mercato.

Salute e Sicurezza: riduzione dei rischi per gli operatori e miglioramento delle condizioni di lavoro grazie a interfacce intuitive e simulazioni predittive.

Sostenibilità: minore impatto ambientale attraverso la riduzione di prototipi fisici e ottimizzazione dei consumi.

Reshoring: rafforzamento dell’attrattività industriale del territorio attraverso tecnologie abilitanti e digitalizzazione dei processi.

Benefici per l’impresa

– Riduzione dei tempi di sviluppo e validazione dei nuovi modelli

– Maggiore precisione nelle simulazioni rispetto ai test fisici

– Riduzione dei costi legati a errori progettuali e prototipi

– Aumento dell’efficienza nei processi di progettazione e sviluppo

– Miglior gestione dei fermi macchina grazie alla simulazione predittiva

– Incremento della qualità e riduzione dei difetti di produzione

– Integrazione completa con sistemi digital twin per valutazioni in scenari reali e simulati

SmartColeSoleHand

Introduzione

Vibram S.p.A. è un’azienda italiana fondata nel 1937, celebre per aver rivoluzionato il mondo dell’alpinismo con l’invenzione della suola in gomma “Carrarmato”. Vibram è oggi leader globale nella produzione di suole in gomma ad alte prestazioni, utilizzate in calzature per l’outdoor, il lavoro, la moda e l’ortopedia. Presente in oltre 120 Paesi, l’azienda continua a distinguersi per innovazione, qualità e sicurezza nel settore delle calzature.

Il problema

Il processo di stampaggio a compressione delle suole in gomma è totalmente manuale. L’impiego di manodopera è richiesto per le operazioni di caricamento del materiale, verifica del ciclo di stampaggio, della qualità e scarico del prodotto.

Tasso elevato di operazioni manuali per attività a basso valore aggiunto.

Rischio connesso alle operazioni di cui sopra.

Tempi di impostazione e gestione del processo (carico/scarico, controllo).

Assicurare affidabilità nel controllo qualità.

Tecnologie

Robotica collaborativa. Attività ripetitive diventano facilmente sostituibili.

Intelligenza artificiale applicata alla veicolazione delle informazioni tramite raccolta di immagini. I componenti vengono filmati e le informazioni veicolate al robot, il quale è guidato da una camera intelligente.

Impatti desiderati

Essendo le operazioni di carico pressa effettuate dal robot si riducono al minimo i rischi per l’operatore (sicurezza sul lavoro).

C’è un’interazione cognitiva tra robot e operatore stesso. Il robot segue i movimenti dell’operatore (collaborano).

L’operatore assume un ruolo più importante perché gestisce un processo dove sia inclusa la robotica (si attiva un processo di upskilling del lavoratore, che quindi assume competenze nuove).

Benefici per l’impresa

La verifica in tempo reale della corretta sequenza delle operazioni.

La verifica della difettosità ed il settaggio in automatico dei parametri di lavoro che attualmente viene demandata alla capacità dell’operatore, permettendo così l’ottimizzazione delle operazioni e la riduzione dei tempi di set-up ed i livelli di difettosità.

Virtual Product Development

Introduzione

Tecnoinox è un’eccellenza manifatturiera italiana che dal 1984 progetta e realizza cucine modulari, salamandre e forni combinati per i professionisti della ristorazione e dell’ospitalità.

Il problema

Coerentemente con le realtà che operano sviluppando prodotti su commessa e su misura, per Tecnoinox il processo di sviluppo prodotto rappresenta un’ attività strategica. Questo il motivo che ha indotto l’ azienda ad investire nelle attività di R&D integrando soluzioni tecnologiche all’ avanguardia, con l’ obiettivo di aumentare la propria competitività, innalzando la qualità del prodotto, riducendo i costi e tempi di sviluppo.

Grazie alle tecnologie implementate, Tecnoinox è inoltre in grado oggi di assecondare le esigenze del cliente nella fase di re-design e modifica della cucina in fase di progettazione. Il punto di partenza del processo di digitalizzazione dello sviluppo prodotto su cui è costruita l’ innovazione dell’ ufficio progettazione è la tecnologia del digital twin, inteso come virtualizzazione dei modelli di prodotto. Il fine è ottimizzare l’analisi di UX (user experience) sui nuovi prodotti ed abilitare la raccolta di feedback (sia di tipo ingegneristico sia di tipo estetico/funzionale) durante la fase di progettazione, per gestire con maggiore efficienza le variabili di progetto ed evitare l’ onerosa costruzione di prototipi non performanti.

Tecnologie

Sistema PLM (Product Lifecycle Management) necessario per l’integrazione dei progetti, dei modelli CAD e di tutte le informazioni necessarie per gestire l’intero ciclo di vita del prodotto

CAVE (Cave Automatic Virtual Environment) per virtualizzazione dei disegni tecnici

Digital twin dei singoli componenti della cucina

L’approccio proposto si è concentrato sull’applicazione di un digital twin di una friggitrice identificando due fasi di sviluppo:

Identificazione e introduzione dei prerequisiti abilitanti al digital twin (digitalizzazione dei progetti tecnici, presenza di una accurata soluzione CAD 3D, simulazione dei processi di test etc.)

Virtualizzazione del modello della friggitrice stessa in realtà virtuale.

Impatti desiderati

L’implementazione del PLM permette di gestire digitalmente e su un’unica piattaforma tutti i dati necessari all’azienda per progettare e governare le richieste di nuovo prodotto (le nuove cucine richieste dai ristoranti) e le relative commesse.

La virtualizzazione delle nuove cucine tramite Realtà Virtuale all’interno della CAVE (una tecnologia che, tramite la proiezione su 4 schermi del gemello digitale del prodotto) permette una visualizzazione immersiva e un’esperienza realistica di utilizzo della cucina. Viene così data la possibilità di raccogliere feedback di tipo tecnico, funzionali ed estetici interagendo direttamente con il prototipo virtuale, senza dover realizzare quello fisico.

La realizzazione del digital twin della friggitrice inserita in una cucina virtuale permette agli ingegneri dell’ufficio tecnico e agli utilizzatori (i cuochi) di replicare uno scenario applicativo in un ambiente virtuale abilitando la possibilità di analizzare gli impatti ergonomici dei componenti dell’intera cucina.

Benefici per l’impresa

Miglior efficienza nella gestione dei processi di progettazione e sviluppo nuovo prodotto

Minor scostamento tra i requisiti funzionali, tecnici ed estetici richiesti dai clienti con quelli effettivamente sviluppati

Maggior impatto ergonomico dei nuovi modelli progettati

Riposizionamento dell’azienda nel panorama competitivo: tramite le tecnologie abilitanti per l’industria 4.0, Tecnoinox acquisisce un vantaggio competitivo grazie alle opportunità abilitate dal digital design, PLM e Realtà Virtuale applicate alla progettazione e all’ingegnerizzazione di prodotto.

FLASH COMP

Informazioni principali

Paesi partecipanti

8

Partner

14

FLASH COMP

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Il problema

La riduzione dei rifiuti è essenziale per la transizione climatica europea. I compositi, sempre più usati in settori strategici, vedono una crescente adozione del processo LRI, apprezzato per efficienza, qualità e costi. In Europa, un terzo dei 2,4 milioni di tonnellate di compositi annui è prodotto tramite infusione.

Gli obiettivi specifici del progetto

Obiettivo principale: sviluppare una soluzione di controllo qualità veloce, affidabile e orientata all’uomo (FLASH) per individuare tempestivamente difetti nei processi di produzione LRI (Liquid Resin Infusion).

Tecnologie impiegate: uso di tecniche di ispezione e monitoraggio avanzate (FLASH-IM) nelle fasi critiche di preformazione e infusione.

Analisi dei dati: recupero dei parametri chiave del processo per stimare la gravità dei difetti tramite un sistema basato su intelligenza artificiale (FLASH-DSET).

Supporto decisionale: sistema decisionale integrato (FLASH-DSS) che guida l’operatore nell’esecuzione di azioni correttive immediate e mirate, sfruttando strategie di controllo in tempo reale FF/FB (feedforward/feedback).

Obiettivo finale: raggiungere una produzione ‘first-time-right’ a zero difetti e zero rifiuti, migliorando la sostenibilità e riducendo lo spreco di materiali compositi polimerici.

Condivisione intelligente: promozione della condivisione di dati interoperabili e sovrani tra diversi siti produttivi per aumentare l’efficienza e la competitività dell’industria dei compositi.

I risultati

Dimostrare un aumento significativo della produzione sostenibile attraverso sistemi di controllo migliorati e metodi di monitoraggio non distruttivi;

Sviluppare metodologie e strumenti per prevenire l’insorgere di difetti a livello di componenti e la loro diffusione a livello di sistema;

Creare nuovi metodi diagnostici per il monitoraggio in situ della produzione industriale;

Garantire un uso efficiente dei materiali, strategie di riparazione e riduzione dei costi e dei tempi di produzione.

Il ruolo di MADE4.0

Simulazione e modellazione (gemelli digitali) che coprono il livello di lavorazione dei materiali fino al sistema di produzione;

Analisi dei dati, intelligenza artificiale, apprendimento automatico e implementazione di piattaforme digitali per la gestione e la condivisione dei dati.

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DIGITbreak

Informazioni principali

Budget

€ 125.000

SMEs

2

Digital Innovation Hubs

6

DIGITbreak

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Il problema

Ottimizzazione del design: bilanciare processi, sotto-processi e dimensioni dei buffer nella progettazione delle linee di assemblaggio.

Previsione dei problemi meccanici: identificare e risolvere in anticipo problemi critici come dimensioni, velocità, forza, coppia, interferenze e collisioni prima della realizzazione fisica.

Conformità alle prestazioni richieste: garantire velocità, disponibilità e qualità delle prestazioni secondo i requisiti del cliente.

Riconfigurazione delle macchine: consentire l’adattamento delle macchine a nuovi scenari, varianti di prodotto, aggiornamenti tecnologici, e valutare l’impatto sui design esistenti.

Gli obiettivi specifici del progetto

Sviluppare, integrare e dimostrare un nuovo Simulation Based Digital Twin (SBDT) di un sistema di produzione della linea di assemblaggio dei freni delle auto, sfruttando le competenze di EnginSoft, Cosberg e MADE;

Dimostrare i vantaggi di tale approccio Simulation Based Digital Twin a nuovi potenziali clienti attraverso l’integrazione con DIGITBrain;

Migliorare la capacità di Cosberg di progettare soluzioni personalizzate che permettano di migliorare l’efficienza dei costi, i tempi di consumo, il time to market, la qualità e l’affidabilità;

Sviluppare un nuovo modello di business Manufacturing As Service (MaaS), basato sull’implementazione del Digital Twin basato sulla simulazione sulla Digital Agora;

Sfruttare lo scenario DIH Test Before Invest, facilitando lo sfruttamento e la replica del mercato dell’utente finale.

I Risultati

Lo sviluppo di un gemello digitale basato sulla simulazione di una linea pilota di assemblaggio auto da integrare nella Digital Agora.

Fornire un’architettura giusta al primo tentativo, bilanciando i processi, i sottoprocessi e le dimensioni dei buffer;

Fornire le giuste soluzioni meccaniche, prevedendo i problemi critici prima del test delle attrezzature fisiche per evitare dimensioni/velocità errate, forza, coppia/interferenze potenziali, collisioni o difetti;

Garantire prestazioni (velocità, disponibilità, qualità) conformi ai requisiti del cliente;

Permettere la riconfigurazione delle macchine per supportare diversi scenari: nuove varianti di prodotto, revamping, aggiornamento tecnologico, stimando l’impatto sul design attuale.

Il ruolo di MADE4.0

La metodologia Test Before Invest, migliorando i test in scenari non competitivi, ha incrementato il trasferimento sul mercato minimizzando il rischio di innovazione.

Ha sfruttato la sua rete europea di Digital Innovation Hubs e la comunità dell’innovazione (industria, associazione di imprese, università) per sfruttare i risultati dei progetti.

Rafforzato le sinergie con le reti regionali dell’UE, migliorando la scala dell’esperimento all’interno delle opportunità di finanziamento interregionale.

La metodologia “Test Before Invest”, migliorando i test in scenari non competitivi, ha incrementato il trasferimento sul mercato minimizzando il rischio di innovazione.

Attività di disseminazione sviluppate in cooperazione con il consorzio DIGITBrain e con esperimenti selezionati.

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Digital twin per ottimizzare assemblaggio elettronico Carel

Introduzione

CAREL Industries S.p.A. è una multinazionale italiana, specializzata nella progettazione, produzione e commercializzazione di soluzioni tecnologiche avanzate per il controllo e la regolazione di sistemi di climatizzazione, refrigerazione, riscaldamento, umidificazione e raffrescamento adiabatico.

Il problema

Il percorso storico aziendale ha previsto nel tempo lo sviluppo progressivo di tecnologie elettroniche e meccaniche in cui è già stato raggiunto un grado di sviluppo molto avanzato. Ciò detto, CAREL ha la necessità di sviluppare, con lo stesso grado di tecnologia/innovazione, la parte di assemblaggio di una nuova tecnologia (THT – Through Hole Technology) e del relativo processo di produzione comprensivo di collaudi elettrici, assemblaggio materie plastiche ed elastomeriche e ispezione visiva.
Al momento, però, lo stato attuale della linea prevede un montaggio del prodotto con elevato contenuto di manodopera. L’idea progettuale, pertanto, ha l’obiettivo di valutare l’introduzione di sistemi di automazione al fine di efficientare il processo di assemblaggio garantendo un elevato livello di servizio al cliente in termini di qualità e tempi di attesa.

Il progetto ha come obiettivo la realizzazione teorica e pratica di una linea di produzione per l’assemblaggio di prodotti elettronici che, sfruttando le innovazioni relative all’integrazione tra le diverse attrezzature di produzione, la digitalizzazione delle informazioni e l’automazione delle funzioni, massimizzi la produttività in termini pezzi/ora e minimizzi la difficoltà e la quantità delle lavorazioni manuali. A partire dal prototipo di linea di produzione attuale che ha la possibilità di produrre la gamma completa della famiglia specifica di prodotto nella modalità “One Piece Flow”, la necessità è di mantenere questa importante funzionalità offerta al mercato e di minimizzare i costi di produzione.

La soluzione

Per raggiungere l’obiettivo, è stato proposto un approccio che ha previsto in primo luogo la costruzione di un gemello digitale per la linea produttiva oggetto dell’analisi. In un secondo momento, il progetto ha portato a individuare diversi scenari di interesse, realizzarne le relative simulazioni, identificare la configurazione della linea più idonea e individuare i fornitori tecnologici in grado di soddisfare i requisiti dello scenario produttivo ritenuto più soddisfacente.

Tecnologie

Modellazione concettuale: la linea è stata modellata dal punto di vista concettuale, riproducendo gli step principali di produzione, il flusso di materiale, i punti di accumulo di semilavorati, i flussi di rilavorazioni e il comportamento della manodopera sulla linea.

Modello di simulazione ad eventi discreti per la realizzazione di un’analisi comparativa di diversi scenari alternativi del processo produttivo in termini di configurazione, bilanciamento, dimensionamento, tecnologie di automazione, produttività e relativi costi dell’investimento.

Digital twin della linea produttiva per la realizzazione di uno scenario virtuale in cui valutare parametri operativi (produttività, velocità di esecuzione, takt time, one-piece-flow e quantità di lavorazioni manuali) e parametri fisici di diverse soluzioni di automazione afferenti al tema di industria 4.0, quali robot collaborativi e soluzioni di linee di automazione.

Impatti desiderati

La realizzazione di un modello di simulazione virtuale in grado di abilitare la realizzazione di uno studio di fattibilità di un investimento di una linea produttiva di assemblaggio. In particolare, la soluzione è in grado di identificare la configurazione e il relativo investimento necessari per raggiungere le performance di produzione desiderate.

La realizzazione di un modello di digital twin dell’intera linea produttiva, che, verrà utilizzata anche come un sistema di controllo, fornendo la possibilità di monitorare in real-time gli indicatori con cui valutare l’effettivo grado di ottimizzazione del processo di assemblaggio.

Definizione di scenari “what-if”: a partire dai punti critici rilevati dalla configurazione attuale della linea di assemblaggio, sono stati individuati degli scenari di interesse. Ciascuno scenario rappresenta una potenziale modifica della linea di produzione. Tali modifiche, che possono riguardare posizioni e mansioni degli operatori, automazione dello spostamento di materiale da una stazione all’altra, automazione del carico e/o scarico di una stazione, o automazione di un intero step produttivo, potranno essere analizzate per potenziali aggiornamenti futuri.

Benefici per l’impresa

Implementazione di un modello di simulazione del sistema produttivo funzionale a supportare il processo di ottimizzazione della fase di assemblaggio.

Introduzione di una metodologia idonea con cui gestire la fase di design e di valutazione degli investimenti tecnologici relativi alle soluzioni di automazione da inserire in fabbrica.

Incremento delle competenze interne in termini di simulazione applicata ai flussi produttivi.

Tecnologie per la macinazione del caffè

Introduzione

Coffee Technology S.r.l. è un’azienda metalmeccanica specializzata nella progettazione e nella produzione di macine da caffè per uso domestico e professionale

Il problema

Nel settore delle macine e dei macinini da caffè, sia che essi siano ad uso domestico o professionale, non esistono (secondo l’esperienza e la conoscenza che la Coffee Technology S.r.l. ha, nel settore dei macinini da caffè e nei confronti dei suoi competitor) soluzioni scientifico/matematiche in grado di supportare gli operatori del settore nella progettazione di questi componenti, senza che questi debbano ricorrere all’esecuzione massiccia di prove di granulometria (dimensione e distribuzione delle particelle generate dal processo) e portata.

L’iter di “progettazione”, se così può essere definito, si traduce in una serie di iterazioni volte a verificare se la modifica/miglioria apportata al prodotto (modifica/miglioria basata sull’esperienza dei tecnici) restituisce i risultati sperati; questo processo, per sua natura, comporta un costo molto elevato a livello economico, temporale, materiale e di risorse aziendali per il raggiungimento dell’obiettivo.

La soluzione

Grazie alla collaborazione intrapresa con MADE4.0 ed il Politecnico di Milano è stato possibile studiare un piano con approccio scientifico/matematico al problema definito precedentemente. Questo piano può essere riassunto nei tre punti successivi.

Tecnologie

Definizione delle caratteristiche chimiche, fisiche e meccaniche del chicco di caffè tramite l’esecuzione di prove di laboratorio e la raccolta di informazioni su riviste scientifiche di settore.

Modellazione matematica basata su metodi agli elementi finiti (FEM) e discreti (DEM) al fine di realizzare tramite un “Digital Twin” uno strumento in grado di predire il funzionamento del prodotto con lo scopo di ridurre/azzerare le risorse necessarie per l’esecuzione di test di laboratorio.

Utilizzo di procedura DoE secondo metodo di Taguchi per identificare l’insieme di lavorazioni in grado di conferire un significativo aumento delle prestazioni in termini di resistenza ed usura e attrito.

Impatti desiderati

Significativa riduzione dei costi economici, materiali e di risorse fisiche per l’esecuzione di test di laboratorio.

Riduzione del “time to market” del prodotto.

Trasmissione al cliente dell’approccio scientifico utilizzato, al fine di elevare l’immagine aziendale nel settore, da azienda con impronta “artigianale” ad azienda con conoscenze scientifico-matematiche.

Benefici per l’impresa

Riduzione dei costi per testare il prodotto

– Riduzione dei costi di progettazione

– Riduzione dei tempi di risposta alle esigenze/richieste della clientela

– Possibilità di tradurre le proprie conoscenze basate sull’esperienza maturata negli anni, in conoscenza scientifica supportata da modelli matematici

– Definizione di un processo di progettazione ripetibile ed affidabile

Digital Twin di un impianto di ossidazione

Introduzione

Gaser Ossido Duro Srl è un’azienda specializzata nei trattamenti superficiali dei metalli, in particolare nell’anodizzazione dura e ossidazione anodica. Fa parte del gruppo Gaser, realtà industriale di riferimento a livello nazionale nel settore dei trattamenti galvanici e termici per l’industria meccanica.

Il problema

L’azienda ha avviato un percorso di digitalizzazione, ma attualmente la schedulazione e la gestione delle commesse si basano sull’esperienza dei responsabili, con strumenti che non permettono di identificare facilmente inefficienze e colli di bottiglia. Le soluzioni attuali sono manuali e testate direttamente in ambiente reale, con rischi di sprechi di risorse e fallimenti.

La soluzione

Il progetto ha visto la creazione di un Digital Twin di un impianto di ossidazione. Questo modello digitale consentirà di simulare il funzionamento dell’impianto, ottimizzare la schedulazione delle commesse, monitorare l’efficienza e ridurre tempi morti e sprechi. Inoltre, permetterà di effettuare analisi predittive su guasti e manutenzioni, riducendo i rischi di fermi impianto non programmati.

Tecnologie

Il progetto ha utilizzato la tecnologia del Digital Twin, sensori per la raccolta dati, piattaforme di analisi e algoritmi di schedulazione avanzati. Le simulazioni di layout produttivo possono così essere eseguite in ambiente virtuale prima di essere implementate nell’impianto reale.

Impatti desiderati

L’implementazione del Digital Twin migliorerà l’efficienza produttiva, riducendo sprechi di tempo, risorse ed energia. Verrà anche ottimizzato l’uso delle attrezzature e delle materie prime, garantendo il rispetto dei tempi di consegna e migliorando la qualità del prodotto.

Benefici per l’impresa

Il progetto migliorerà la competitività aziendale grazie alla riduzione di inefficienze, il controllo dei costi e l’aumento della capacità produttiva. La simulazione predittiva permetterà di prevenire fermi macchina e guasti, con un impatto positivo sulla qualità e sostenibilità del processo.

Digital twin per sicurezza ed efficienza industriale

Introduzione

Sicon Srl è parte del gruppo Socomec, un’azienda industriale francese, specializzata nella gestione dell’alimentazione elettrica a bassa tensione.

Il problema

In azienda il processo di modifica e introduzione di nuove linee e conseguenza variazioni alla logistica è gestito dal reparto Industrializzazione che, una volta definita la capacità produttiva, produce un layout statico 2D che viene successivamente messo a terra. Manca la completa condivisione con tutti gli altri enti dell’azienda, l’analisi dettagliata dei flussi e il calcolo delle interferenze fatta in maniera preventiva.

La soluzione

Il progetto, dopo una prima fase di assessment in cui si sono analizzate le attuali linee produttive e il magazzino materie prime, si è occupato di creare un modello digitale dell’area logistico produttiva, per evidenziare criticità di sicurezza, movimentazione e di miglioramenti di efficienza.
Con il modello digitale abbiamo a disposizione un ambiente virtuale nel quale provare le nuove soluzioni di layout e di processo senza dover per forza passare alla fase realizzativa. Sono quindi possibili una fase di condivisione iniziale con i vari reparti, una più accurata valutazione degli aspetti di sicurezza, sia per gli operatori di linea, che per gli operatori di magazzino (taglio di tutte le interferenze) e una valutazione dell’efficienza più accurata prima di passare alla fase di investimento.

Si è trattato in sostanza di virtualizzare lo stabilimento e di prendere le decisioni in maniera più accurata e condivisa, con riduzione di costi di rework causati da errate valutazioni.
La partecipazione a questo progetto ha permesso inoltre di acquisire competenze interne relative alla costruzione e all’utilizzo di un digital twin. L’intenzione della società, infatti, è quella di promuovere l’uso dello strumento come supporto della propria operatività industriale, in primis per l’ottimizzazione dei processi/impianti esistenti e per la progettazione di nuovi impianti.

Tecnologie

Digital Twin

Impatti desiderati

L’iniziativa progettuale in questione ha determinato diversi impatti industriali come qui sottoelencato:

Sicon deve puntare sulla flessibilità, sulla reattività. Ciò significa cambi veloci di linee produttive, nuovi layout, in tempi brevi (sotto i 3 mesi) per produrre nuovi prodotti e seguire il mercato.

Il modello digitale ci permetterà di delimitare le aree attrezzate automaticamente da quelle dove è previsto l’intervento di operatori, questo diminuirà drasticamente i mancati infortuni rilevati. La valutazione preventiva dei movimenti previsti sia coi mezzi che sulle postazioni diminuisco le interferenze e incrementano l’ergonomia dell’area di lavoro.

Il fatto di poter simulare digitalmente non crea sprechi in termini di materiali di scarto durante la costruzione delle postazioni, permette di definire in maniera preventiva il tipo di imballo da usare, diminuisce la diversità dei contenitori usati. Ottimizza gli spazi interni diminuendo il footprint industriale e diminuisce l’uso di energia dovuta a linee non ottimizzate.

Il digitale permette di essere efficienti e di diminuire l’impatto dei costi diretti sul prodotto. Questo mantiene la produzione in Europa perché diventa concorrenziale nei confronti del Far East (India, Cina, etc.). La qualità del prodotto è più alta e maggiore la vicinanza al mercato Europeo grazie alla flessibilità, consentendo di diminuire i lead time di produzione.

Benefici per l’impresa

Ci si attende un incremento dell’efficienza magazzino (tempi di asservimento linee, tempi richiamo materiale dai fornitori) con l’implementazione degli scenari simulati

Ci si attende un incremento della produttività (prodotti/gg) con l’implementazione degli scenari simulati

Mancati infortuni in magazzino

Mancati infortuni in linea di produzione

Ci si attende un incremento del lead time produttivo (tempo di attraversamento interno con l’implementazione degli scenari simulati

Giacenza materie prime (M€)

Investimenti linee produttive (costo di capitalizzazione)

Sistema di tracciamento

Introduzione

TESEO S.p.A. è un’azienda specializzata nella produzione e lavorazione di tessuti destinati ai settori della moda, arredamento e automotive.

Il problema

La crescente richiesta di tracciabilità da parte dei principali brand della moda e le nuove normative europee impongono a tutta la filiera, inclusa Teseo, di gestire dati complessi in modo rapido ed efficiente.
Già dotata di sistemi di tracciabilità per il magazzino, Teseo ha avviato un progetto per estendere il controllo a tutte le fasi produttive dalla tessitura alla tintura e finissaggio attraverso soluzioni RFID, semplificando la raccolta dei dati, migliorando l’integrazione tra i sistemi e garantendo la conformità normativa senza compromettere l’efficienza operativa.

La soluzione

Il progetto ha avuto come obiettivo l’analisi approfondita delle diverse tipologie di RFID disponibili sul mercato, al fine di identificare quella più adatta alle esigenze di Teseo e della sua filiera. La ricerca ha messo in evidenza che non esiste una soluzione universale, in quanto ciascun tipo di RFID presenta vantaggi e svantaggi in relazione alle specifiche necessità aziendali, ad esempio una complessità evidenziata è stata quella di far aderire il sensore al tessuto e cercare un trade off tra il rischio di un distacco e il costo di aggiungere passaggi di produzione dedicati. Nonostante ciò, il lavoro ha evidenziato l’importanza di una strategia di integrazione flessibile che possa adattarsi alle diverse realtà aziendali e alle sfide normative.

Tecnologie

Il progetto ha coinvolto un’analisi dei vari tipi di tecnologie RFID, tra cui:

RFID passivo: che non richiede alimentazione, ma ha un raggio di lettura più limitato.

RFID attivo: che include una batteria interna e offre un raggio di lettura maggiore, ma con costi più elevati.

RFID semi-attivo: che combina caratteristiche di entrambe le tecnologie, ma con alcuni limiti in termini di durata della batteria e costi. L’approccio del progetto ha considerato anche le necessità specifiche di Teseo, come la gestione di flussi logistici complessi e l’integrazione con i sistemi informativi aziendali preesistenti.

Impatti desiderati

L’obiettivo principale del progetto è stato quello di garantire a Teseo una transizione fluida e tempestiva alle nuove normative, minimizzando al contempo i costi operativi. La ricerca delle migliori soluzioni RFID mira anche a ottimizzare la gestione della supply chain, migliorare la tracciabilità dei prodotti, ridurre gli errori manuali e aumentare l’efficienza complessiva dei processi logistici. Inoltre, il progetto intende offrire alle imprese della filiera di Teseo le indicazioni necessarie per affrontare le nuove normative in modo efficace, riducendo il rischio di non conformità.

Benefici per l’impresa

Conformità normativa: Teseo sarà in grado di rispettare le nuove leggi, evitando sanzioni e garantendo una posizione competitiva nel mercato.

Ottimizzazione operativa: L’introduzione della tecnologia RFID permetterà di semplificare la gestione delle merci, ridurre i costi di inventario e migliorare la precisione delle operazioni logistiche.

Miglioramento della tracciabilità: L’adozione di RFID permetterà di tracciare i prodotti in tempo reale, migliorando la visibilità e il controllo dei flussi di lavoro.

Supporto alla filiera: Il progetto avrà effetti positivi non solo per Teseo, ma anche per le aziende della sua filiera, che beneficeranno di una maggiore efficienza e conformità alle normative.