Ok-INSAID

OK-INSAID propone innovazione scientifica, tecnologica e applicativa grazie all’introduzione delle Big Data Analytics nel contesto industriale, contribuendo a ridisegnare i processi di produzione e i modelli di business, per ottenere, grazie ai dati e alle analitiche, un cambio di passo nella creazione di servizi digitali per il settore industriale.

OK-INSAID propone, quindi, un nuovo approccio alle analitiche, basato sulla coordinazione, collaborazione e sincronizzazione di quelle esistenti a livello cloud ed a livello edge: tale approccio sarà supportato dall’adozione di un’architettura di riferimento e da una sua implementazione, finalizzate allo sviluppo di nuove analitiche ibride “cloud-edge” per l’Industria 4.0.

Nello specifico, il progetto OK-INSAID propone:

• Nuovi modelli e metodi per l’acquisizione e l’integrazione di dati industriali provenienti da numerose sorgenti eterogenee, per creare industrial data space a livello enterprise;
• Nuovi algoritmi e metodi di Data Science per la generazione di valore e di conoscenza operativa dai Big Data provenienti dalle suddette fonti.
• Nuovi servizi di Industrial Analytics, ottenuti integrando gli algoritmi sviluppati in applicazioni che sfruttino il modello distribuito di elaborazione e analisi dei dati degli industrial data space;
• Metodi avanzati per la sicurezza dei dati industriali, finalizzati a valutare possibili vulnerabilità dei dati industriali ed implementare adeguate misure e contromisure di protezione;

Metodi avanzati per la visualizzazione dei dati (HMI Innovative) volti a fornire agli utenti idee, valore e conoscenza operativa estratti dai dati disponibili. I risultati comprendono nuove interfacce utente per dispositivi wearable, dispositivi mobili personali, realtà aumentata/virtuale, ed altro.

L’obiettivo finale del progetto OK-INSAID è una nuova piattaforma prototipale per la costruzione

di Industrial Analytics secondo un modello innovativo che sfrutta il coordinamento tra analytics sui

nodi edge e quelle su cloud con il fine di fornire una migliore distribuzione del carico di lavoro, ottimizzando il trasferimento di dati e beneficiando delle reciproche elaborazioni mediante riconfigurazione dinamica ed apprendimento.

La piattaforma OK-INSAID sarà basata su un’architettura di riferimento che offrirà diversi livelli di funzionalità e servizi:

• Moduli di integrazione di dati strutturati (prevalentemente OT) e non strutturati.
• Gateway IoT: componente innovativo in grado di aggregare e normalizzare i protocolli (cablati e wireless) utilizzati da sensori e macchinari, che costituiscono solitamente un ambiente operativo molto frammentato.
• Edge agent: è la componente intelligente della suddetta architettura distribuita che abilita e supporta il modello ibrido di analytics proposto dal progetto, basato sul coordinamento tra edge analytics e cloud analytics.
• Servizi di supporto all’Infrastruttura Cloud di Big Data Analytics, quali Data Ingestion, Cloud Data Storage e Data Context Broker.
• Infrastruttura Cloud di Big Data Analytics, basata su framework Open Source consolidati  che vanterà l’esecuzione di algoritmi per industrial analytics.
• Componenti innovative di Human Machine Interaction (HMI), basate su chatbots, realtà aumentata e virtuale, per supportare la mobilità degli operatori (blue collar e white collar) e per la creazione, da parte di tali operatori, di servizi di analytics personalizzati.
• Un set di servizi applicativi che integrano gli algoritmi realizzati nel progetto utilizzando le HMI Innovative per realizzare applicazioni di industrial analytics per manutenzione predittiva, monitoraggio e gestione della qualità del prodotto per zero-defect manufacturing, product lifecycle management guardando tutte le fasi dalla progettazione alla dismissione o riuso e Digital Twinning ovvero modello virtuale della fabbrica.

Stiamo vivendo momenti decisivi per l’Industria Digitale in Europa e nel nostro Paese, in cui è stato riconosciuto che qualsiasi impresa, grande o piccola, operante in qualsiasi settore, possa beneficiare degli effetti della Digital Innovationper migliorare prodotti, processi e adattare i modelli di business al cambiamento digitale.

Le tecnologie avanzate di produzione rappresentano in questo contesto la chiave per la competitività industriale, per la crescita e per la creazione di posti di lavoro in Europa. Nel panorama complessivo della crescita industriale, che si configura come un grande e complesso puzzle, un elemento molto specifico dell’evoluzione tecnologica è rappresentato dalle Big Data Analytics.

I Big Data sono da tempo riconosciuti come una tecnologia abilitante l’Advanced Manufacturing e sono considerati – in ambito industriale – come un potente strumento per: aumentare l’accuratezza e la qualità della produzione; accelerare l’integrazione di sistemi IT, di produzione e operativi; migliorare le previsioni sulla domanda e sulla produzione dei prodotti, comprendendo le prestazioni dell’impianto; integrare delle analitiche avanzate nell’ambito di framework per la gestione della qualità e per guidare il miglioramento continuo; abilitare la misurazione della conformità e della tracciabilità al livello di macchina; considerare il servizio come un obiettivo strategico, monitorando i prodotti e proponendo proattivamente raccomandazioni di manutenzione preventiva.

Il progetto OK-INSAID vuole contribuire a questo scenario favorendo la diffusione e la sperimentazione sul campo di una piattaforma integrata e modulare per la costruzione di servizi e soluzioni innovative basate sulle Big Data Analytics per Industria 4.0, fornendo un framework di riferimento per la costruzione di tali soluzioni e facilitando, poi, la diffusione di tali soluzioni attraverso nuovi modelli di business e piani di adozione.

Le attività di EKA nel progetto di ricerca e sviluppo OK-INSAID (Operational Knowledge from Insights and Analytics on Industrial Data) sono le seguenti:

• Analisi e studio dello scenario di business rappresentato dall’utilizzo di tecnologie quali IoT e Industrial Analytics nell’ambito del Lean e World Class Manufacturing. Nello specifico si intende capire il ruolo svolto da soluzioni quali PLM nel contesto considerato e comprendere l’impatto derivante dall’interazione di questi sistemi (e altri sistemi di fabbrica come ERP, MES, SCADA , CAM etc), con tecnologie quali IIoT (Industrial IoT), Big Data e Analytics.
• Definizione dei requisiti progettuali di un IoT Gateway tramite lo studio di una serie di protocolli per la comunicazione M2M, tipici del mondo IoT ed utili alla trasmissione dei dati da parte di dispositivi intelligenti. Allo stesso tempo si procederà con lo studio di tutti quei criteri relativi alla certificabilità dei dispositivi e gateway IoT, oltre che tutti quegli aspetti utili alla definizione della qualità dei dati industriali raccolti e integrati e che saranno poi visualizzati dagli utenti finali, attraverso il modulo per l’HMI e le relative interfacce.
• Indagare sull’eterogeneità dei sistemi di fabbrica, cercando di esplorare al meglio quelle che sono le diverse applicazioni che caratterizzano la così detta Automation Pyramid considerando tutte quelle informazioni e i formati di interscambio dati a livello di sistemi ERP, PLM e CAD, per poi procedere verso i livelli più bassi di tale piramide, come i sistemi MES e SCADA, i quali sono strettamente correlati con le HMI utili a white e blue collars.
• Definizione di metodologie di studio e progettazione di HMI innovative fruibili in diversi contesti di fabbrica, ed implementazione di uno strumento abilitante la definizione real time di flussi di visualizzazione immersiva utilizzando best practice e procedure schematizzate.
• Partecipazione ad attività di sperimentazione in casi pilota reali in AVIO e SACMI