{"id":5307,"date":"2021-06-08T06:36:46","date_gmt":"2021-06-08T04:36:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.industryisin.bz.it\/?p=5307"},"modified":"2021-06-04T14:37:48","modified_gmt":"2021-06-04T12:37:48","slug":"ricerca-partnership-tra-unibz-e-le-imprese-industriali","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.industryisin.bz.it\/de\/ricerca-partnership-tra-unibz-e-le-imprese-industriali\/","title":{"rendered":"Ricerca: partnership tra unibz e le imprese industriali"},"content":{"rendered":"

\"\"Una produzione industriale senza interruzioni richiede la migliore prevenzione possibile contro l\u2019eventualit\u00e0 di uno stop delle infrastrutture tecniche. Johann Gamper, professore alla Facolt\u00e0 di Scienze e Tecnologie informatiche di unibz<\/a>, ha avviato il progetto PREMISE – finanziato dall\u2019UE – con due partner industriali altoatesini: Durst<\/a> e TechnoAlpin<\/a>. L\u2019obiettivo \u00e8 effettuare la manutenzione predittiva degli impianti di produzione sfruttando i vantaggi dell\u2019intelligenza artificiale.<\/p>\n

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Durst, produttore di tecnologie pionieristiche di stampa e produzione digitale, e TechnoAlpin, produttore leader di impianti di innevamento, sono due aziende unite dalla necessit\u00e0 di prevenire qualsiasi tipo di interruzione degli impianti produttivi e di utilizzare i propri sistemi di monitoraggio per calcolare in modo predittivo i cicli di manutenzione di tutti i componenti interconnessi. Purtroppo, finora, ci\u00f2 non sempre ha funzionato con precisione. \u00c8 per questa ragione che le due imprese altoatesine hanno richiesto l\u2019aiuto della Libera Universit\u00e0 di Bolzano. Nell\u2019ambito di un progetto di ricerca finanziato dall’UE, unibz fornir\u00e0 il know-how per le tre componenti principali nello sviluppo di un sistema di monitoraggio: pre-elaborazione dei dati, analisi dei dati e previsione.<\/p>\n

Il contributo di unibz<\/h2>\n

Alla Facolt\u00e0 di Scienze e Tecnologie informatiche, il prof. Johann Gamper,<\/strong> vice-rettore alla ricerca della Libera Universit\u00e0 di Bolzano, lavora allo sviluppo delle tecnologie dei database con particolare attenzione all’interrogazione ed elaborazione di dati temporali. \u201cNel progetto PREMISE costruiremo algoritmi in grado di fare previsioni sulle necessit\u00e0 di manutenzione, anche per sotto-aree, al fine di aumentare la disponibilit\u00e0 degli impianti aziendali anche in luoghi di produzione remoti e, in generale, per rendere pi\u00f9 facile la pianificazione produttiva\u201d, spiega Gamper. \u201cIn questo progetto, assieme ai nostri partner possiamo testare concretamente le tecnologie sui cui da anni stiamo facendo lavorando e poi adattarle alle esigenze specifiche. In questo modo, operiamo un trasferimento di tecnologia \u2013 un\u2019importante missione dell\u2019universit\u00e0 – e offriamo un contributo alla costruzione di una fabbrica intelligente con infrastrutture in rete che consentono processi di produzione intelligenti e automatizzati\u201d.<\/p>\n

Il valore aggiunto per il gruppo Durst<\/h2>\n

\u201cNoi vendiamo i nostri sistemi di stampa digitale in tutto il mondo e per questo li dotiamo di un software di analisi\u201d, sottolinea Christian Casazza<\/strong>, direttore del servizio clienti del gruppo Durst (leggi l’intervista al Presidente Harald Oberrauch<\/a>). \u201cLa combinazione di sensori intelligenti e di una tecnologia di valutazione del software per i dati dei componenti e delle macchine rappresenta la base per la manutenzione predittiva: il rilevamento di condizioni di errore o la necessit\u00e0 di una chiamata di servizio o di parti di ricambio \u201cin anticipo\u201d in modo che la produzione possa essere regolata di conseguenza. Con il progetto PREMISE, stiamo facendo un notevole passo in avanti poich\u00e9 stiamo usando l\u2019intelligenza artificiale per rendere queste previsioni e interventi ancora pi\u00f9 efficienti e per poterli applicare a interazioni complesse. Questo \u00e8 un vantaggio decisivo, soprattutto in tempi in cui il traffico internazionale \u00e8 limitato\u201d, commenta.<\/p>\n

Il vantaggio per TechnoAlpin<\/h2>\n

Gli impianti di innevamento artificiale sono sistemi tecnologici complessi, utilizzati solo stagionalmente. Le stazioni di pompaggio e di compressione sono il cuore di questo sistema e sono costituite da un gran numero di componenti idraulici, meccanici ed elettronici. Se si verificano malfunzionamenti, l\u2019intero impianto pu\u00f2 fermarsi. „Con l\u2019aiuto della manutenzione predittiva, ovvero tramite il riconoscimento precoce dei guasti sulla base di dati storici e in tempo reale, siamo in grado di costruire impianti di innevamento ancora pi\u00f9 efficienti e affidabili“, chiarisce Thomas Tschager<\/strong>, Team Leader Data Analytics di TechnoAlpin. „In questo progetto, analizziamo i dati del nostro software di controllo per monitorare le condizioni dei singoli componenti delle sale macchine, per essere in grado di prevedere guasti imminenti. Questo rende le chiamate di servizio pi\u00f9 efficienti e pi\u00f9 facili da pianificare. Allo stesso modo, questa nuova tecnologia pu\u00f2 mostrarci il potenziale di ottimizzazione delle nostre sale macchine“.<\/p>\n

Il progetto di ricerca biennale PREMISE (Predictive Maintenance for Industrial Equipments) \u00e8 finanziato dal Fondo Europeo di Sviluppo Regionale (FESR 2014-2020) e dalla Provincia Autonoma di Bolzano.<\/p>\n

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Una produzione industriale senza interruzioni richiede la migliore prevenzione possibile contro l\u2019eventualit\u00e0 di uno stop delle infrastrutture tecniche. Johann Gamper, professore alla Facolt\u00e0 di Scienze e Tecnologie informatiche di unibz, ha avviato il progetto PREMISE – finanziato dall\u2019UE – con due partner industriali altoatesini: Durst e TechnoAlpin. 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