ITA

Sviluppo di una linea di confezione automatizzata per la produzione di jeans

Introduzione

NASCENTI Srl è una start-up innovativa nata per rendere competitivo il reshoring della produzione di jeans in Europa, attraverso soluzioni automatizzate e sostenibili per la confezione. L’obiettivo è costruire un nuovo modello industriale che combini efficienza produttiva, sostenibilità ambientale e sociale, e vantaggio economico.

Il problema

La fase di confezione del jeans richiede manodopera altamente qualificata, con tempi lunghi di formazione e costi elevati. In Europa, la carenza crescente di operatori specializzati mina la competitività della produzione locale e costringe i brand a dipendere da filiere lontane e poco sostenibili. Una soluzione è urgente per evitare il rischio di non conformità con le direttive ambientali e sociali europee.

La soluzione

Il progetto, sviluppato con MADE e il Politecnico di Milano, ha portato alla definizione di un sistema produttivo automatizzato, che riduce la necessità di manodopera qualificata e rende il processo più efficiente. Dopo l’analisi e semplificazione del modello produttivo, sono state identificate le funzioni chiave da automatizzare e le soluzioni tecnologiche più adatte, con un layout operativo che integra competenze, macchinari e flusso dei materiali.

Tecnologie

Robotica collaborativa

Macchine CNC adattate al tessile

Sistemi di visione, sensori e intelligenza artificiale

IoT per il monitoraggio del processo

Integrazione software per la digitalizzazione e controllo

Impatti desiderati

Eliminazione della sovrapproduzione e dell’invenduto

Aumento della flessibilità produttiva e del time-to-market

Trasparenza e tracciabilità della filiera

Creazione di passaporti digitali dei prodotti

Conformità con la Green Claims Directive e l’EU Circular Economy Action Plan

Benefici per l’impresa

– Dimostrazione concreta della fattibilità del reshoring nel settore tessile

– Accesso alle fasi successive del progetto: progettazione e prototipazione della linea

– Maggiore competitività e sostenibilità del modello produttivo

– Allineamento immediato alle normative europee e statunitensi in tema di sostenibilità

UGV autonomo per mappatura avanzata del sottosuolo

Introduzione

Tecnologie PM S.r.l. è un’azienda italiana specializzata nella produzione di motori sommersi ed elettropompe sommerse.

Il problema

I tempi di acquisizione e la qualità necessari per la costruzione e la gestione dei dati del sottosuolo-infrastrutture-ambiente (reti gas, acqua, fognaria, energia elettrica, telecomunicazioni) impattano, ad oggi, in modo rilevante sui processi previsti dalla pubblica amministrazione nell’aggiornamento delle informazioni catastali.

Tecnologie

Veicolo intelligente (UGV) in grado di operare con guida autonoma in modalità assistita, in ambienti aperti, eseguendo attività di rilievo e posa sensori di tipologia multipla. L’UGV opera secondo una programmazione diagnostica, in sicurezza, agendo con sensori multipli di posizionamento e prossimità ostacoli. È costituito da un cingolato di ridotte dimensioni, facilita tutte le attività di controllo che debbano essere eseguite in ambienti angusti e/o difficili da raggiungere, si rende indispensabile anche nei rilievi strumentali complessi per ambienti estremi (cunicoli, sottopassi, ponti, gallerie, aree in frana, aree soggette a disastri ambientali attivi).

Braccio robotico, da collocare sull’UGV, dotato di sistema di movimento a multi-snodo, sviluppato mediante algoritmi di deep-learning e reti neurali per consentire l’uso di svariate tecnologie di rilievo e la posa organizzata e programmata di sensori, con l’obbiettivo di facilitare l’attività di mappatura e ottimizzare l’accessibilità e l’ispezione dei sottoservizi e delle infrastrutture.

Sensoristica IoT per l’acquisizione dei dati caratteristici dell’ambiente operativo oggetto di mappatura (ad esempio: termografia, analisi metereologiche di precisione, analisi fattori di aggregazione veicolare e sociale, analisi dati inquinamenti ambientali), per il tracciamento della posizione dell’UGV e per il monitoraggio del rover da remoto ai fini della sicurezza stradale.

Realtà aumentata per la restituzione in campo di dati referenziati, attraverso un sistema GPS-IMU e un’innovativa piattaforma di analisi odometrica di precisione, indipendente dalle informazioni GPS, sviluppata con la consulenza e cooperazione della Thales Italia.

Realtà aumentata a supporto del nuovo modello di gestione del territorio e la nuova modalità di interazione progettuale e manutentiva dei tecnici progettisti e degli addetti alla manutenzione. Tale procedura consentirà ad un operatore di ottenere dati di dettaglio (punti georeferenziati e ricostruzione in campo del rilievo effettuato dal rover) su un dispositivo digitale (occhiale o tablet), predisponendo il sistema per un futuro aggiornamento a nuove interazioni tra più operatori e gestione dati in tempo reale.

Impatti desiderati

Viene creato un sistema univoco di rappresentazione in situ dei dati derivanti dalle informazioni del catasto cartografico nazionale SINFI e/o da rilievi diretti strumentali, con particolare riferimento alle infrastrutture del sottosuolo, di superficie e ambiente.



Si introducono tecnologie e procedure innovative per supportare le pubbliche amministrazioni, con particolare riferimento al supporto tecnico della gestione ed effrazione del sottosuolo per le infrastrutture.

Vengono suggerite novità tecnologiche per supportare la decodifica dei dati e dei rilievi del catasto, fornendo una possibilità di gestirli in maniera digitale, creando un modello di interazione PA-Progettisti-Tecnici operativi.

Vengono sviluppate le prime applicazioni di integrazione dei dati e delle informazioni relative al suolo pubblico con i servizi preposti, abilitando il concetto di smart cities anche in contesti abitativi storici, fortemente condizionati da architetture di pregio o dalla presenza di forti rischi idrogeologici e sismici.

In particolare, la possibilità di acquisire immagini e informazioni 2D-3D consente di creare una rappresentazione di ciò che è presente nel sottosuolo e nelle infrastrutture del soprassuolo, favorendo la consultazione nel relativo catasto SINFI. Tale funzionalità robotizzata non è presente nell’attuale mercato. Inoltre, le immagini e la rappresentazione visiva abilitano una migliore gestione delle attività di manutenzione e una più facile identificazione delle attività di scavo ed effrazione del sottosuolo in caso di nuove costruzioni.

Benefici per l’impresa

La possibilità di creare un prototipo, successivamente commercializzabile.

Aumentano le competenze interne.

Migliora il posizionamento nel panorama dell’innovazione. L’impresa accede ad un mercato in fase di sviluppo e può costruire una leadership in questo campo.

Costruzione di un archivio di dati organizzati in slot accessibili e commercializzabili, ottenuti grazie al rilevo topografico-strutturale e a diverse tipologie di sensori.

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.

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.

LCAMP

Informazioni principali

Budget

€ 165.758

Paesi partecipanti

15

Partner

20

LCAMP

Scopri di più
Hai bisogno di più informazioni?

Contattaci per saperne di più

Email

Contatta un membro del nostro team

info@made-cc.eu

Gli obiettivi specifici del progetto

Formare, aggiornare e riqualificare studenti giovani e adulti per affrontare con successo le transizioni digitali e sostenibile, potenziando le CoVes;

Stabilire quadri di riferimento e curricula per le competenze AM (Manifattura avanzata); lanciare o rivedere i programmi AM (comprese le micro-credenziali); creare o costruire Learning Factory (laboratori speciali AM, gestiti congiuntamente da IFP e industria)

Lanciare un osservatorio delle competenze e dei posti di lavoro per la produzione avanzata;

Accelerare le idee di cooperazione tra industria, IFP e regione attraverso una comunità di innovazione aperta e fornendo consulenza alle PMI sull’integrazione dei collegamenti tra PMI e IFP;

Creare un portale one-stop-shop per tutti i nostri servizi; garantire un business case per la continuazione dei servizi alle parti interessate nel lungo termine, migliorando al contempo la partecipazione.

I risultati

Superare le sfide a livello europeo in linea con l’Agenda delle competenze;

Costruire una struttura che continuerà a essere rilevante anche dopo la fine del finanziamento;

Una partnership diversificata tra governi regionali, formazione, imprese, reti europee e ricerca;

Attività aperte ad altre istituzioni interessate a partecipare o a utilizzare aspetti specifici.

Creazione dei primi CoVE di Advanced Manufacturing centrati sull’allievo

Un modello di fabbrica di apprendimento collaborativo per formare gli studenti del settore manifatturiero avanzato.

Il ruolo di MADE4.0

MADE – Competence Center Industria 4.0 come Teaching Factory: un ambiente per studenti e ingegneri ricercatori in cui toccare con mano tecnologie per sviluppare le loro competenze e comprendere le metodologie di sfida delle pratiche industriali quotidiane per sostenere la riqualificazione delle forze esistenti e l’aggiornamento di nuovi posti di lavoro.

Scopri la percentuale di finanziamento dedicata alla tua azienda!

Esplora

DIH2

Informazioni principali

DIH2

Hai bisogno di più informazioni?

Contattaci per saperne di più

Email

Contatta un membro del nostro team

info@made-cc.eu

Panoramica del progetto

Progetto finanziato dall’UE attraverso il programma Horizon 2020.

Coordinato dal centro di ricerca finlandese VTT Technical Research Centre of Finland Ltd.

Mira a creare una rete sostenibile di Digital Innovation Hubs (DIH).

Focus su supporto alle PMI nel settore manifatturiero.

Promuove l’adozione di tecnologie avanzate di robotica e intelligenza artificiale.

Lavora sotto l’EFFRA (European Factories of the Future Research Association).

Crea un gruppo tematico su “Robotica e AI per la produzione”.

Il ruolo di MADE4.0

MADE ha sfruttato la sua rete europea di Digital Innovation Hubs e la comunità dell’innovazione per valorizzare i risultati dei progetti e creare sinergie con altre reti, come DIGITBrain. Ha favorito l’integrazione in nuove opportunità di mercato e potenziato la scala degli esperimenti tramite finanziamenti interregionali. Applicando la metodologia “Test Before Invest”, ha migliorato i test in ambienti sicuri, facilitando il trasferimento tecnologico e riducendo i rischi. Le attività di disseminazione sono state condotte con DIGITBrain e con gli esperimenti selezionati.

Scopri la percentuale di finanziamento dedicata alla tua azienda!

Esplora

RAINBOT

Informazioni principali

Budget

€ 99.500

Digital Innovation Hubs

27

Partner

2

RAINBOT

Partner

Hai bisogno di più informazioni?

Contattaci per saperne di più

Email

Contatta un membro del nostro team

info@made-cc.eu

Panoramica del progetto

Profilo aziendale: Rain SpA è una PMI lombarda che produce componenti e sistemi brevettati per l’irrigazione intelligente (sia a pioggia che a goccia), basati su algoritmi di intelligenza artificiale e sensori per il controllo remoto e la diagnosi in tempo reale dei guasti.

Innovazione e adattamento: L’azienda ha evoluto il proprio modello di business in risposta alla domanda di mercato e all’impatto del COVID-19, adottando un approccio innovativo, flessibile e centrato sull’uomo, mantenendo la competitività a livello globale.

Progetto RAINBOT: Prevede l’integrazione di un robot collaborativo nella linea produttiva di elettrovalvole e solenoidi, con il supporto del centro MADE Competence Center i4.0, utilizzando la metodologia *Test Before Invest* per simulare scenari d’uso della robotica collaborativa.

Scopri la percentuale di finanziamento dedicata alla tua azienda!

Esplora

Robotica collaborativa per lavorazioni galvaniche

Introduzione

BRG SRL è specializzata nel trattamento e nella zincatura di componenti metallici, migliorando la loro durabilità e resistenza alla corrosione. L’azienda utilizza tecnologie avanzate per ottimizzare i processi produttivi, garantendo al contempo la sicurezza e il rispetto delle normative ambientali.

Il problema

L’azienda BRG Zinco affrontava significative inefficienze legate alla movimentazione manuale di cestelli contenenti componenti metallici trattati, un’attività fisicamente gravosa e poco produttiva. Questa fase richiedeva l’impiego continuo di 2-3 operatori, con rischi ergonomici e colli di bottiglia che rallentavano il processo. L’uso di un paranco motorizzato e procedure manuali per il trasferimento e l’asciugatura del materiale limitava l’efficienza complessiva. Pur operando in sicurezza, l’azienda ha rilevato la necessità di introdurre sistemi automatizzati e adattivi per ottimizzare il ciclo produttivo, ridurre i rischi e incrementare la competitività.

La soluzione

Il progetto GALBOT si propone di studiare ed integrare un sistema robotizzato adattivo nella linea produttiva di BRG Zinco al fine di rendere il processo produttivo più efficiente e sicuro. L’idea progettuale prevede di studiare l’attuale ciclo di lavoro, in cui è l’operatore a svolgere il prelievo del materiale trattato, inserirlo in idroestrattore per asciugatura e successivamente estrarlo per lo smistamento finale. Si prevede l’uso di un braccio robotico industriale Kuka di portata massima 120 kg, raggio d’azione 2.70 m, unitamente ad una serie di sensori aventi lo scopo di rendere adattiva l’operazione automatica, nonché sicura, in rispondenza alle normative vigenti.

Tecnologie

Data analytics

Graph Neural Netowork (GNN)

Digitalization

Impatti desiderati

Ottimizzazione del Processo Produttivo: aumento dell’efficienza operativa grazie all’automazione delle attività manuali e riduzione dei tempi di ciclo per le operazioni di movimentazione e asciugatura.

Sicurezza del Personale: diminuzione dei rischi di infortuni legati alla movimentazione manuale di carichi pesanti e miglioramento delle condizioni di lavoro per gli operatori.

Utilizzo del Personale: riassegnazione del personale a compiti più qualificanti e di valore aggiunto e possibilità di formazione e sviluppo di nuove competenze tecnologiche.

Flessibilità e Scalabilità: possibilità di adattare il sistema a future modifiche o espansioni del processo produttivo e capacità di integrare ulteriori tecnologie al robot.

Questo nuovo workflow rappresenta dunque l’entry-point per il proponente, per il suo indotto e per il tessuto manifatturiero locale e nazionale di integrare soluzioni automatizzate adattive, con lo scopo di efficientare i processi, aumentando la competitività ed i livelli di sicurezza sul lavoro.

Benefici per l’impresa

• Competitività e Innovazione: miglioramento della competitività sul mercato grazie all’adozione di tecnologie avanzate e alla modernizzazione dei processi produttivi.

• Aumento dell’Efficienza: riduzione dei tempi di ciclo grazie all’automazione delle operazioni, che porta a una maggiore produttività complessiva.

• Riduzione dei Costi: minori costi operativi a lungo termine grazie alla diminuzione della necessità di lavoro manuale e alla riduzione degli errori.

• Ottimizzazione delle Risorse Umane: possibilità di riallocare il personale verso compiti più qualificanti e strategici, migliorando l’utilizzo delle competenze umane.