Il 3 luglio 2018, si è tenuta presso la nostra sede di Dalmine (Bergamo) la riunione introduttiva del progetto BigData@MA (Big Data application at MAnufacturing industry) alla presenza dei partner: RINA, TENOVA, Storelink, Centre d'Excellence en Technologies del'Information et de la Communication (CETIC) e Industrial Consulting Research Engineering (I-CARE). Lo scopo è quello di utilizzare le nuove tecnologie per l’analisi di Big Data nella produzione manifatturiera, in particolare nell’industria meccanica e siderugica e in quella farmaceutica. Questo progetto della durata di due anni è cofinanziato dalla Commissione Europea, dalla Regione Lombardia e dalla Regione della Vallonia (Belgio) nell’ambito del bando “MANUNET Transnational Call 2017”.
Oggi le tecnologie Big Data (BD) vengono largamente applicate in settori al di fuori di quello manufatturiero (per esempio, nella finanza e nelle telecomunicazioni). Tali tecnologie consentono di gestire dati di grandi dimensioni (immagini, video, dati raccolti da sensori) associati a processi produttivi complessi per acquisire informazioni significative, individuare anomalie dell’impianto/del processo/del prodotto e fornire supporto in tempo reale nei processi decisionali.
Per estrarre l’intero potenziale delle tecniche Big Data e applicarlo alla produzione manifatturiera, soprattutto in processi complessi come nelle industrie meccanica e farmaceutica, occorrono alcuni adattamenti delle tecnologie Big Data. È necessario prendere in considerazione i seguenti aspetti caratterizzanti: processi con caratteristiche differenti (discontinuo, semi-continuo, continuo); linee di produzione e macchinari complessi operativi in impianti differenti; ampia varietà/alta qualità dei prodotti.
Il progetto BigData@MA, coordinato da RINA, intende elaborare un’infrastruttura Big Data, fatta su misura per il settore manifatturiero, in grado di gestire, in un breve tempo di lavorazione disponibile, un enorme quantità di dati strutturati e non strutturati. Su questa base, saranno sviluppati strumenti di analisi dati in tempo reale e modelli predittivi per la manutenzione delle linee di produzione e delle macchine di rettifica cilindri di laminazione. Le soluzioni proposte verranno implementate e testate in contesti industriali del settore meccanico e farmaceutico.
