L’industria 4.0 utilizza un insieme di tecnologie e misure organizzative che favoriscono una produzione industriale automatizzata, resiliente, flessibile ed interconessa.
L’utilizzo di reti intelligenti, sensori e intelligenza artificiale consente di avere sia informazioni prescrittive atte al miglioramento dei processi sia predittive per programmare le manutenzioni, ottimizzare i tempi di fermo degli impianti, azzerandone le tempistiche, minimizzare e ridurre gli incidenti, migliorare la qualità del lavoro delle persone.
L’Industria 4.0 è la “Digital Transformation” dei processi produttivi e di creazione del valore in ambito manifatturiero.
Utilizza sensoristica avanzata IoT interconnessa alle macchine che possono essere sia di nuova generazione che esistenti connessa ad una rete intelligente che consente di monitorare le prestazioni ed intervenire tempestivamente in caso di anomalie.
La pretesa è quella di avere reti più efficenti e più affidabili, produzioni che non si interrompono mai, linee di montaggio flessibili e non rigide, supervisioni remote ed interconnesse, personale di manutenzione distribuito, miglioramento del benessere e della qualità delle persone che lavorano con una maggiore attenzione alla loro sicurezza.
Smile (Smart Monitoring IoT Learning Ecosystem) è un innovativo progetto di ricerca e sviluppo TIC (Tecnologie dell’Informazione e della Comunicazione) focalizzato sulla “Fabbrica Intelligente”, in grado di migliorare significativamente e rendere altamente efficienti, sicuri e sostenibili i processi produttivi attraverso una piattaforma Cloud.
Il Progetto, il cui valore complessivo supera il milione e 300mila Euro (1.340.854,38 €), è stato sviluppato da T.net grazie anche alle agevolazioni (530.649,35 € su € 687.639,38) ricevute nell’ambito del PON (Programma Operativo Nazionale) «Imprese e Competitività» 2014-2020 del FESR (Fondo Europeo di Sviluppo Regionale), e in partnership con alcuni gruppi di ricerca del DIEEI (Dipartimento di Ingegneria Elettrica, Elettronica e Informatica) dell’Università degli Studi di Catania ed il CNIT (Consorzio Nazionale Interuniversitario per le Telecomunicazioni).
Il progetto, che permetterà di andare verso un modello, sia in termini tecnici sia di business, del tipo process-independent monitoring and prescriptive analysis as a service, si basa principalmente su:
