CASE STUDY

INFO CASE STUDY
AGEVOLAZIONE

TecnoMulipast

DURATA

36 mesi

AUTORI
ABILITÀ

Automazione avanzata

Intelligenza Artificiale (AI)

Internet of Things (IoT)

Life Cycle Assessment (LCA)

Life Cycle Costing (LCC)

Machine Learning

TecnoMulipast

Introduzione

Il progetto nasce con l’obiettivo di accompagnare una piccola azienda manifatturiera nel percorso verso la trasformazione digitale, cogliendo le opportunità offerte dalle nuove tecnologie connesse all’Industria 4.0, in particolare l’Internet of Things (IoT). In un contesto sempre più competitivo e interconnesso, la digitalizzazione dei processi produttivi rappresenta una leva strategica per migliorare l’efficienza, ridurre gli sprechi e aumentare la capacità di risposta alle esigenze del mercato. L’IoT consente alle imprese di connettere macchinari, sensori e sistemi informativi, generando un flusso continuo di dati che può essere utilizzato per prendere decisioni più rapide e informate. Il progetto, oltre l’aspetto puramente tecnologico, mira a promuovere un cambiamento culturale e organizzativo, valorizzando le competenze interne e costruendo un ambiente di lavoro più flessibile, collaborativo e orientato all’innovazione. L’obiettivo è quindi non solo rendere più “intelligente” la produzione, ma anche rafforzare la capacità dell’azienda di affrontare il futuro in modo sostenibile e inclusivo.

Metodologia e Risultati

Il progetto ha preso avvio con un’analisi approfondita dell’azienda, volta a comprendere come funzionano oggi i processi produttivi, quali tecnologie vengono utilizzate e dove si trovano i principali margini di miglioramento. Da questa fase di studio sono emersi alcuni ambiti prioritari su cui intervenire, e si è deciso di sviluppare due casi di studio concreti che mettono in dialogo il nuovo sistema gestionale aziendale con un innovativo impianto di saldatura robotizzata di saldatura laser (Industria 4.0). Il primo caso di studio si è concentrato sul miglioramento del monitoraggio delle commesse produttive: grazie all’integrazione tra la cella robotizzata e il sistema gestionale, è possibile raccogliere in tempo reale informazioni precise sull’avanzamento dei lavori, migliorando la programmazione e la qualità del servizio al cliente. Il secondo caso di studio, invece, ha riguardato l’analisi dei dati generati durante le lavorazioni. Questi dati sono stati utilizzati per capire meglio il comportamento del processo produttivo e per sviluppare strumenti di monitoraggio dell’efficienza, del controllo qualità e della manutenzione predittiva.
Nel complesso, il progetto dimostra come l’adozione dell’IoT, se accompagnata da un’adeguata visione strategica e da investimenti nelle competenze, possa rappresentare una reale occasione di crescita per le piccole imprese, favorendo un modello di innovazione accessibile, scalabile e orientato al futuro.

References

Integrating IoT, AI, and Data Analytics in Food Machinery Production: A Digital Innovation Model for SMEs | Nicola Magaletti – Valeria Notarnicola – Mauro Di Molfetta – Stefano Mariani – Leogrande Angelo

LINK

Data-Driven Welding Quality Assessment: Leveraging IoT and Machine Learning in Industrial Practice | Nicola Magaletti – Valeria Notarnicola – Mauro Di Molfetta – Stefano Mariani – Leogrande Angelo

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