REFIMAN - Piattaforma di MANutenzione predittiva per il REtroFItting sostenibile di impianti e macchinari esistenti nel sistema produttivo dell'Emilia-Romagna

Logo PR-ER.jpeg

Il progetto è realizzato grazie ai Fondi europei della Regione Emilia-Romagna

Responsabile Scientifico: Prof. Giorgio Dalpiaz

Capofila: IN4 Hub

Partner del progetto: 

  • UNIMORE-INTERMECH–MO.RE.;
  • SITEIA.Parma;
  • Laboratorio Teknehub

Finanziamento concesso: 499.591,14 €

Finanziamento destinato a Unife: 254.378,64 €

Durata: 30 mesi

Il progetto

Il progetto mira alla realizzazione di una piattaforma hardware-software per il retrofitting e il revamping di impianti industriali non sensorizzati allo scopo di conferire loro caratteristiche smart e i4.0 in termini di autodiagnosi dei componenti meccatronici, stima della loro vita utile residua, aggiornamento del piano di manutenzione e comunicazione con l’utente. Il sistema sarà basato su tecniche di diagnostica/prognostica accoppiate ad algoritmi di Machine Learning con capacità di autoapprendimento, rendendolo adattabile a un’ampia gamma di impianti industriali e capace di affinare le proprie stime nel tempo.

Il sistema consentirà l’ammodernamento a basso costo di impianti industriali installati prima della rivoluzione i4.0 ma che, avendo tempi di ammortamento e vita utile stimata particolarmente lunghi, si trovano ancora all’inizio del proprio ciclo di vita. Il sistema verrà validato economicamente tramite un'analisi Costi-Benefici che permetterà di valutarne la convenienza sia per un componente specifico che per tutto l’impianto. Il sistema sarà installato sugli impianti pilota delle imprese partecipanti, andando a costituire dei laboratori di sviluppo, utili a validare il sistema stesso, sviluppare successivamente customizzazioni e favorirne l’ingegnerizzazione.

Obiettivi e risultati attesi

L’obiettivo principale di REFIMAN è la realizzazione di uno strumento che consenta il retrofitting di impianti produttivi di diversa tipologia dotando questi ultimi di un sistema di autodiagnosi e prognosi in riferimento al presentarsi di guasti o derive della qualità di produzione. Lo strumento potrà essere applicato, tramite opportuna sensorizzazione, a tutte le componenti meccaniche in movimento nell’impianto e basato su algoritmi di Machine Learning. Questo lo renderà ugualmente installabile su una gamma eterogenea di impianti produttivi. Lo strumento verrà installato su diversi impianti pilota, così da ottenere dei laboratori di sviluppo tramite i quali customizzare e migliorare nel tempo lo strumento di diagnosi.

In termini tecnologici, l’obiettivo è la creazione di un dimostratore hardware-software e alcuni laboratori di validazione e sviluppo, uno per ciascuna azienda partner. Il dimostratore permetterà la sensorizzazione low-cost di impianti produttivi “datati”, conferendo loro caratteristiche smart e i4.0. Ciascun laboratorio sarà costituito da un diverso impianto pilota, ossia un impianto classico su cui è installato il dimostratore e un’opportuna sensoristica.

L’obiettivo dei laboratori è quello di tarare, customizzare e sviluppare il dimostratore sulle diverse tipologie di impianto per ottenerne una versione facilmente distribuibile, valutandone anche la convenienza economica in termini di costi-benefici tra il retrofitting e l’acquisto del nuovo.