AMBIENTE, TERRITORIO E ENERGIA

Intelligenza artificiale per l’Efficientamento della Produzione Industriale di Componenti per Motori ad Alte Prestazioni

Abstract

Progetti di ricerca in collaborazione fra Università/Enti di ricerca e altri soggetti pubblici o privati con l’obbiettivo di sostenere percorsi di alta formazione che integrino le conoscenze teoriche con le competenze realizzate in specifici contesti d’esperienza.

Nome del Progetto
EPICMAP
Anno di pubblicazione
2023
Capofila
UNIPI

Nome del bando

Progetti di Alta Formazione attraverso l’attivazione di Assegni di Ricerca (Bando assegni di ricerca anno 2023)

Durata prevista
24 Mesi
60.000 €
Costo totale del progetto
45.600 €
Contributo erogato
1
Borse totali

Descrizione Bando

La Toscana presenta un modello produttivo manifatturiero basato in prevalenza su PMI operanti in settori tradizionali ed organizzate in distretti produttivi, localizzati in specifiche aree e a forte specializzazione. Tra le eccellenze del territorio rientra l’industria dei veicoli, delle motorizzazioni e delle tecnologie correlate. Alcune aziende, sebbene rientrino in processi di supply-chain d’eccellenza a livello globale, sono basate su processi produttivi spesso analogici, scarsamente digitalizzati e difficili da ottimizzare in un'ottica di efficientamento energetico. Il New Green Deal EU ha fra i propri obiettivi strategici i) produzione energeticamente efficiente nei processi di trasformazione dei materiali necessari; ii) ricerca di soluzioni che riducono al minimo l’impronta di CO2 e iii) digitalizzazione dei processi industriali volta a migliorare resilienza e qualità dei processi produttivi e relativi prodotti finali. Al fine di supportare le azienda toscane nel raggiungimento di tali obiettivi, il progetto EPICMAP, che vede la partecipazione di due aziende toscane (Asso Werke e Zerynth) e dell’Università di Pisa, si propone di studiare l’efficientamento energetico di processi produttivi nel contesto della produzione di componentistica per Motori ad Alte Prestazioni. Il progetto applicherà le più recenti metodologie di Apprendimento Automatico basate su reti neurali artificiali. I modelli predittivi ottenuti implementeranno puntuali regolazioni del processo produttivo tendenti a una riduzione degli scarti di produzione e, in conseguenza, dei consumi energetici e dell’impronta di CO2 per unità di prodotto finito. I partner del progetto presentano caratteristiche e competenze complementari che facilitano il raggiungimento degli obiettivi progettuali. Asso Werke è un’eccellenza toscana nell’ambito dello sviluppo di Pistoni, Cilindri, Canne, Segmenti e Spinotti con tecnologie proprietarie brevettate uniche al mondo. Zerynth è una delle startup di riferimento nell’ambito della digitalizzazione del processi nell’Industria 4.0. Infine, l’Università di Pisa vanta un’esperienza decennale nell’applicazione delle più sofisticate metodologie di Intelligenza Artificiale ed Apprendimento Automatico applicata all’Internet of things (IoT) ed i processi industriali. L’azienda Asso Werke è inoltre fortemente interessata all'acquisizione di personale specializzato a conclusione del biennio per il prosieguo delle attività di transizione verde e digitale.

Parole chiave:

INTELLIGENZA ARTIFICIALE, RIDUZIONE CONSUMI ED EMISSIONI, IOT INDUSTRIALE
Pubblicato il: