BRINDISI -  Al via in Puglia investimenti in ricerca di 8 milioni di euro per la manutenzione di motori per aerei, satelliti e veicoli ferroviari. Presso la sede del Distretto Tecnologico Aerospaziale (Dta) in Cittadella della Ricerca di Brindisi si sono riuniti i rappresentanti del consorzio del progetto Flet4.0  promosso dal Dta in riposta all’Avviso per la presentazione di progetti di ricerca industriale e sviluppo sperimentale nelle 12 aree di specializzazione individuate dal Pnr 2015-2020) del Ministero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca.

Il progetto, candidato per l’area di specializzazione Fabbrica Intelligente, è stato valutato positivamente. Il progetto corrisponde ad un investimento totale dei partner superiore a 7,5 milioni di euro di cui 6,6 milioni in Puglia, e riceverà un finanziamento da parte del Miur di 3,7 milioni, di cui 3,2 in Puglia. Il progetto Flet4.0 vede la partecipazione del Dta, che ne è anche capofila, nelle funzioni di project management e di facilitatore del trasferimento delle tecnologie e soluzioni prototipali dal sistema della ricerca al sistema industriale.

La partnership industriale e universitaria

Vede inoltre una partecipazione industriale composta da AvioAero, Enginsoft, Planetek Italia e Blackshape (in qualità di soci del Dta), Eka e Mermec e una partecipazione universitaria composta dal Politecnico di Bari, Università del Salento (in qualità di soci del Dta), e dal Politecnico di Torino. Il responsabile scientifico del progetto è il prof. Pierpaolo Pontrandolfo (Politecnico di Bari).

Alla riunione che ha formalizzato l’avvio delle attività tecnico-scientifiche, gestionali ed amministrative del progetto hanno partecipato più di 40 persone tra operatori industriali, professori e ricercatori universitari che hanno condiviso le loro visioni e le aspettative in merito ai risultati da raggiungere e i programmi operativi puntuali sulle prossime attività da svolgere.

Il progetto contribuirà allo sviluppo di capacità innovative per la gestione di flotte di motori aeronautici, veicoli ferroviari e satelliti. Tali capacità saranno quasi del tutto capitalizzate in Puglia, dove hanno sede la maggior parte dei partner e dove saranno localizzate la maggior parte delle attività di ricerca e sviluppo.

La strategia che sarà perseguita, basata sull’uso di tecnologie tipicamente ascritte al concetto di Industria 4.0, è volta ad acquisire una maggiore e più puntuale conoscenza dello stato di funzionamento dei prodotti di riferimento (motori aeronautici, veicoli ferroviari e satelliti) e quindi a coordinare e ottimizzare i processi manutentivi necessari.

Le tecnologie avanzate

Sarà utilizzato un mix di tecnologie digitali (intelligenza artificiale, simulazione, realtà virtuale e aumentata, sistemi cloud, big data & analytics) per riconoscere e monitorare il decadimento delle prestazioni dei prodotti di riferimento, i comportamenti anomali e ogni altro evento inatteso, individuarne e valutarne le cause, e stimare la vita residua dei sistemi o dei loro componenti.

Integrando tali informazioni con gli strumenti di gestione strategica e operativa dei piani di produzioni industriali e del magazzino sarà quindi possibile erogare servizi di manutenzione ottimizzati. Tecnologie di realtà virtuale saranno applicate per semplificare il lavoro degli operatori che direttamente eseguiranno gli interventi.

Le attività, le competenze e i risultati del progetto, in linea con le strategie di Smart Specialitazion nazionale e pugliese (SmartPuglia 2020), permetteranno ai partner industriali di incrementare la propria produttività, attraverso la riduzione dei costi di produzione dei servizi erogati, migliorare la qualità dei servizi stessi, garantendo agli utilizzatori dei prodotti una loro maggiore disponibilità, migliorare la sostenibilità anche ambientale dei processi.

I partner universitari contribuiranno alla crescita economica e sociale del territorio applicando le proprie capacità di analisi, progettazione e sviluppo a problematiche reali, coinvolgendo giovani ricercatori nelle attività e arricchendo le loro attività didattiche con nuovi dati ed informazioni, con un sicuro impatto positivo sulla potenzialità di occupazione degli studenti.

Il budget - Sintesi del progetto Flet4.0

Aeronautico - Gli obiettivi principali di questo progetto sono: lo sviluppo di algoritmi iterativi e software che consentano di definire un piano di rimozione dei motori e relativo piano di intervento manutentivo. Attualmente si dispone di informazioni sullo stato di salute della flotta, ma non si dispone di modelli previsionali che integrino tali informazioni con dati di costo e dati logistici allo scopo di ottimizzare la disponibilità dei motori presso il cliente e i costi di manutenzione (OR1);

lo sviluppo di algoritmi iterativi e di software per ottenere un piano di approvvigionamento delle parti aggiornato con la pianificazione degli interventi e l’implementazione di una strategia di manutenzione (OR2); ottimizzazione di un sistema di pianificazione delle attività manutentive e verifica finale circa l’integrazione dei moduli sviluppati in OR1 e 2 (OR3).

Per lo svolgimento delle attività, sarà strategico il supporto delle Accademie per gli aspetti metodologici (es. identificazione delle tipologie di algoritmi più idonei a descrivere i processi coinvolti), il coinvolgimento delle PMI nella progettazione/ rivisitazione dei processi e per lo sviluppo degli algoritmi e dei SW. GE Avio guiderà e lavorerà in concurrent con i partner e verificherà che quanto sviluppato possa essere validato attraverso test case aziendali.

Ferroviario - Il progetto intende sviluppare nuove tecnologie e metodologie abilitanti (architetture SOA ed HMI  - Human Machine Interaction) per gli operatori direttamente coinvolti nella manutenzione, ideando strumenti basati su approcci non tradizionali di interazione. Le tecnologie IoT che si intendono sviluppare permetteranno da un lato di utilizzare e rendere disponibili per i modelli di ottimizzazione tutti i dati disponibili sul campo e dall'altro restituire le informazioni, quali ad esempio le sequenze di lavorazione, verso il sistema produttivo.

Al fine di ottimizzare l’interazione uomo-macchina è molto importante comprendere la natura e il contenuto delle informazioni per determinare in quale modo esse devono essere comunicate all’operatore.  Tali modalità devono prevedere contenuti di tipo grafico ( testo, schematici, immagini 2D/3D) e di tipo video.

 A seconda di quello che si vuole comunicare si deve determinare la forma più opportuna che l’informazione deve avere per poter raggiungere in maniera efficiente l’operatore. Allo stesso modo il sistema, per essere indipendente, ha bisogno di ricevere un flusso costante di informazioni dall’operatore e dalla sua postazione di manutenzione al fine di conoscere in ogni momento lo stato complessivo del sistema di produzione, senza per questo risultare collo di bottiglia sulle operazioni che lo stesso operatore sta svolgendo (lean manufacturing). Le tecniche IoT che possono assicurare il sistema migliore di raggiungimento degli obiettivi della lean production. 

Spaziale - Finalità dell’OR5 è la definizione di un processo metodologico composto da un insieme di algoritmi ed applicazioni di analisi dei dati, finalizzati a monitorare in maniera continua lo stato di salute di una piattaforma orbitante (o deep-space) a livello dei singoli componenti sottosistemi.

Il sistema target permetterà di identificare in modo preventivo le necessità e le opportunità di intervento per migliorare i processi di failureisolation e di troubleshooting, partendo dal trend monitoring fino alle funzionalità di prognostica basate su inferenze statistiche.

Un simile approccio mira dunque alla risoluzione del principale problema dello spazio ovvero nell’impossibilità di recuperare l’assetto lanciato in orbita per effettuare operazioni di manutenzione HW. Inoltre, si ritiene altrettanto importante la definizione di un piano di cross-fertilizzazione tra i mercati spazio /aeronautico, facendo appunto perno sulle metodologie di healthmonitoring automatiche, oggetto di studio di tale obiettivo realizzativo.