Borse di dottorato di ricerca PNRR: 28 borse per dottorati innovativi Technology, Innovation and Management
I progetti
• Sviluppo di strumenti digitali per la configurazione macchina e l’ottimizzazione dei processi di lavorazione
• Sistemi dinamici di interazione uomo-macchina che utilizzano dati in tempo reale e persistenti raccolti da vari dispositivi indossabili per ottenere informazioni dettagliate sullo stato fisico e cognitivo degli operatori industriali
• Nuove competenze e strumenti a supporto del percorso di servitizzazione delle PMI
• Sviluppo di strumenti basati sull’intelligenza artificiale a supporto dell’assistenza tecnica
• Metodologie quantitative di supporto alle decisioni in ambito di gestione degli asset
• Sviluppo di sensori intelligenti in ottica Industria 5.0 e Human Manufacturing
• Sviluppo di un modello di mappatura tecnologica delle aziende del territorio
Sviluppo di strumenti digitali per la configurazione macchina e l’ottimizzazione dei
processi di lavorazione
Azienda: Gildemeister Italiana S.p.A.
Tutor: Gianluca D’Urso
Nell’ambito delle strategie di crescita di Gildemeister Italiana, si evidenzia l’intenzione di sviluppare prodotti basati su piattaforme modulari per la definizione della configurazione di macchine multiprocesso.
In altre parole, si intende passare dal concetto di cliente che deve adattare il proprio processo a una macchina disponibile a catalogo a cliente che può commissionare una macchina con un elevato grado di personalizzazione.
Se da un lato questo approccio fornisce una grande libertà/flessibilità di configurazione, nonché di adattamento al processo, dall’altro lato emerge la necessità di una sorta di “Sistema di navigazione” per supportare e orientare fornitore e cliente nella valutazione delle strategie ottimali.
Infatti, fornendo ai clienti un ampio ventaglio di configurazioni delle macchine, questi potrebbero risultare impreparati; avendo molte più possibilità di configurazione ovvero molti più gradi di libertà o parametri “liberi”, la scelta e il confronto tra le possibili combinazioni potrebbe risultare estremamente complessa.
Al fine di evitare che una soluzione dalle grandi potenzialità si trasformi in un limite, questo nuovo approccio dovrà essere accompagnato da strumenti software in grado di supportare i clienti nella configurazione di macchina.
Sulla base di quanto premesso, il presente progetto di ricerca si pone come obiettivo lo sviluppo di un tool per digitalizzare, simulare e ottimizzare gli aspetti principali di un processo di lavorazione e la sua applicazione a diverse macchine o configurazioni.
Una volta definito il pezzo da lavorare, le operazioni e la sequenza tecnologica, lo strumento dovrà fornire in maniera automatica un supporto nella distribuzione del ciclo di lavoro sulle diverse unita operatrici, permettendo l’ottimizzazione della configurazione e il bilanciamento del ciclo di lavoro stesso.
sullo stato
fisico e cognitivo degli operatori industriali
Azienda: Consorzio Intellimech
Tutor: Daniele Regazzoni
Intellimech è un consorzio di ricerca privato no-profit che promuove la collaborazione tra aziende di diverse dimensioni e di vari ambiti industriali. Uno dei temi principali del paradigma Industria 5.0 riguarda il ruolo centrale delle persone nei contesti industriali.
L’Industria 5.0 prevede infatti un modello di business caratterizzato dalla cooperazione tra macchine ed esseri umani. Tale modello richiede di ripensare e innovare i sistemi e gli strumenti di gestione delle informazioni, spesso inadeguati alla complessità degli attuali ambienti socio-tecnologici.
I cambiamenti tecnologici in atto si accompagnano alla necessità di definire percorsi di innovazione digitale che siano socialmente sostenibili, mettendo la tecnologia al servizio dell’uomo posizionato al centro dell’intero processo produttivo. Diversi partner di Intellimech sono interessati ad approfondire questi ambiti:
• tecnologie per la personalizzazione degli ambienti di lavoro, includendo nel modello le specifiche abilità e competenze fisiche e cognitive dei lavoratori, tenendo conto dei loro ruoli, compiti ed esigenze;
• metodologie e tecnologie per la gestione dell’interazione uomomacchina, promuovendo una soluzione flessibile e adattabile per lo sviluppo di numerose applicazioni industriali, dalle nuove interfacce intelligenti e adattive alla collaborazione uomo-robot;
• metodologie e tecnologie per ottimizzare il carico cognitivo.
Grazie ai recenti progressi, l’adozione di sensori indossabili si è diffusa nel contesto industriale per indagare le condizioni e il benessere dei lavoratori.
L’effetto cumulativo degli impatti positivi sui fattori umani porta benefici economici attraverso l’aumento produttività, la riduzione degli sprechi e la
Sistemi dinamici di interazione uomo-macchina che utilizzano dati in tempo reale e persistenti raccolti da vari dispositivi indossabili per ottenere informazioni dettagliate
diminuzione dell’assenteismo. In quest’ottica, recentemente alcune attività di ricerca si sono concentrate sui dati fisiologici dei lavoratori per dedurre l’insorgere di fenomeni come la fatica e lo stress mentale, che possono avere un impatto rilevante sulle prestazioni dei processi.
Un’altra linea di ricerca ha adottato eye tracker accoppiati a wearable e telecamere per stimare i livelli di attenzione e stress dei lavoratori.
Nonostante i recenti sviluppi e sforzi nel settore, le soluzioni conosciute mancano ancora di un approccio globale in grado di creare una corrispondenza tra i parametri provenienti dai sensori e le caratteristiche specifiche degli operatori.
Il progetto mira ad affrontare gli interessi industriali dei partner Intellimech esplorando la relazione tra i parametri raccolti con i sensori e le condizioni fisiche/cognitive dei lavoratori.
Nuove competenze e strumenti a supporto del percorso di servitizzazione delle PMI
Azienda: SIT Soluzioni Informatiche e Tecnologiche Srl
Tutor: Giuditta Pezzotta
Il progetto di ricerca si colloca nell’area della servitizzazione e dei sistemi prodotto-servizi, ossia l’evoluzione del modello di business delle aziende da un modello incentrato sulla vendita del prodotto alla vendita di soluzioni integrate prodotto-servizio con l’obiettivo di creare maggiore valore per il cliente.
Questo processo di trasformazione coinvolge anche le Piccole e Medie Aziende (PMI), per le quali sia la letteratura che il mercato offrono pochi metodi e strumenti adatti alle loro necessità.
In questo contesto si pone il progetto di ricerca in collaborazione con l’azienda SIT Soluzioni Informatiche e Tecnologiche Srl, una piccola azienda di informatica specializzata nella fornitura di Software di Gestione Aziendale per piccole e medie imprese.
Obiettivo del progetto è quindi di definire, partendo dal loro software per la gestione del service e processi operativi, uno strumento che accompagni le PMI nel loro percorso di servitizzazione, sia dal punto di vista delle nuove competenze e cambiamenti organizzativi richiesti che dal punto di vista di applicativi software a supporto dei processi.
La ricerca prevederà un’analisi della letteratura sul livello di servitizzazione delle PMI e l’identificazione delle principali barriere e necessità, sia dal punto di vista delle competenze richieste, che dei metodi e strumenti a supporto.
La fase successiva riguarderà quindi la definizione dei requisiti per lo sviluppo di uno strumento che le accompagni nel percorso di servitizzazione.
La ricerca sarà accompagnata allo sviluppo di casi di studio per l’analisi dei requisiti aziendali e la validazione dello strumento sviluppato.
Sviluppo di strumenti basati sull’intelligenza artificiale a supporto dell’assistenza tecnica
Azienda: SMI S.p.A.
Tutor: Giuditta Pezzotta, Roberto Leporini
Attualmente, per le aziende è sempre più importante fornire una risposta ai clienti in tempi rapidi che consenta loro di ripristinare quanto prima problematiche inerenti ai reparti produttivi al fine di massimizzare l’efficienza degli stessi.
Un’azienda deve essere in grado di fornire informazioni puntuali e tempestive ai clienti localizzati in varie parti del mondo e quindi superare le barriere linguistiche e legate ai fusi orari.
Inoltre, la carenza di competenze tecniche sul prodotto da parte del cliente rende più difficoltosa la formulazione della richiesta di assistenza e la conseguente diagnosi del problema da parte del customer service dell’azienda produttrice.
L’obiettivo del progetto è quindi lo sviluppo di un digital assistant dotato di una base di conoscenza che, avendo come riferimento un corpus di documenti che parlano di un dominio specifico, sia in grado, da un lato, di guidare il cliente nella formulazione della richiesta di assistenza in modo completo ed esaustivo e, dall’altro, di rispondere in modo automatico alle domande tecniche o di indicare i documenti che contengono le informazioni richieste.
Inoltre, tutte le interazioni con i clienti e le richieste di informazioni dovranno essere rese fruibili tramite cruscotti e report grafici in modo tale da poter essere utilizzati da operatori esperti per estrapolare indicazioni aggiuntive circa le problematiche o le argomentazioni più ricorrenti degli utenti sui macchinari.
Metodologie quantitative di supporto alle decisioni in ambito di gestione degli asset
Azienda: SMI S.p.A.
Tutor: Giuditta Pezzotta, Fabiana Pirola
Il progetto di dottorato si colloca all’interno del filone di ricerca della gestione degli asset industriali lungo l’intero ciclo di vita e, in particolare, si focalizza sullo sviluppo di metodi e strumenti volti ad ottimizzare l’utilizzo degli asset e ad estenderne il ciclo di vita (ad esempio, attraverso l’offerta di servizi di manutenzione preventiva e predittiva o l’ottimizzazione dell’efficienza operativa per ridurre al minimo la domanda di risorse durante la fase di utilizzo), sfruttando sempre di più le opportunità fornite dalla digitalizzazione e dalla connessione in remoto degli asset.
In questo contesto, SMI Spa, azienda produttrice di impianti di imbottigliamento e macchine di imballaggio, sta intraprendendo il proprio percorso digitalizzazione connettendo in remoto le proprie macchine in modo da raccogliere dati durante la fase di utilizzo con l’obiettivo di fornire un servizio di manutenzione predittiva ai propri clienti.
Obiettivo del progetto è quindi la definizione di metodi quantitativi, basati sui dati raccolti dal campo, per il supporto alle decisioni relative alla gestione dei prodotti SMI durante il tutto ciclo di vita, con particolare riferimento all’ambito manutentivo.
Parallelamente, il progetto prevede la definizione di metodologie che consentano di confrontare l’impatto sia dal punto di vista economico che ambientale di diverse soluzioni offerte ai clienti.
Sviluppo di sensori intelligenti in ottica Industria
5.0 e Human Manufacturing
Azienda: TSM Sensors
Tutor: Daniele Regazzoni, Gianluca Traversi
Il progetto di ricerca si inserisce nel nuovo paradigma di Industria 5.0 che si sta sviluppando in modo sempre più vivace all’interno del panorama industriale internazionale.
L’interazione uomo-macchina, la centralità dell’uomo e la sostenibilità sono i cardini che si stanno affermando in rottura con un approccio puramente orientato al profitto. Il concetto di Human Manufacturing introduce un notevole cambiamento nel ruolo del lavoratore: esso non va considerato come un “costo” bensì come un “investimento” che consente lo sviluppo sia dell’azienda sia del lavoratore stesso attraverso la maggior valorizzazione e apprezzamento del capitale umano.
Un benessere, quindi, che diventa anche scelta economica per le imprese visto che un dipendente che vive bene l’ambiente lavorativo migliora la produzione e abbassa la possibilità di errori.
Oltre al fatto, fondamentale, che attraverso le nuove tecnologie si riesce ad abbassare l’incidenza delle malattie professionali e degli incidenti sul lavoro che, tra l’altro, rappresentano una forte spesa per le imprese.
Stress psicologico e problematiche fisiche sono la causa delle maggiori criticità che si rilevano sul lavoro; esse possono però essere monitorate, previste e risolte, prima che possano diventare problema, grazie soprattutto all’utilizzo di device indossabili: monitorando le condizioni fisiche delle persone e attraverso l’elaborazione fatta con algoritmi di intelligenza artificiale è possibile prevedere l’insorgenza di tali problematiche.
Obiettivo del progetto è quindi lo sviluppo e la realizzazione di piattaforme di sensori e microcontrollori per il monitoraggio dell’ambiente, delle persone e degli impianti industriali, connessi allo sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale al fine di conseguire una cooperazione intelligente tra esseri umani e macchine che porti il lavoratore ad essere la guida e il modello su cui vengono adattati prestazioni, layout e modi di uso di impianti industriali e macchine operatrici.
Sviluppo di un modello di mappatura tecnologica delle aziende del territorio
Azienda: Digital Innovation Hub Bergamo
Tutor: Gianluca D’Urso
Nell’era dell’Industria 4.0 le tecnologie digitali sono considerate il motore principale della trasformazione del settore manifatturiero.
Tuttavia, l’effettiva implementazione nel settore manifatturiero dipende ancora dallo stato iniziale dell’azienda e dalle sue conoscenze in ambito digitale.
Per capire quanto le imprese manifatturiere sono pronte alla trasformazione digitale è stato sviluppato uno “strumento”, il Test Industria 4.0, ovvero un metodo che consente di valutare la maturità per misurare la preparazione digitale delle aziende manifatturiere.
Il Test Industria 4.0 è lo strumento principale adottato dalla rete dei Digital Innovation Hub italiani, enti riconosciuti dal Ministero dello Sviluppo Economico che hanno il compito di stimolare e promuovere la domanda di innovazione del sistema produttivo, rafforzare il livello di conoscenze e di awareness rispetto alle opportunità offerte dalla digitalizzazione e sono la “porta di accesso” delle imprese al mondo di Industria 4.0.
Il DIH Bergamo è l’antenna territoriale che, sotto la guida del DIH Lombardia, opera nell’ecosistema bergamasco: un ecosistema fondato su un modello manifatturiero virtuoso fortemente caratterizzato dalla presenza di imprese di piccole dimensioni e da un’elevata propensione imprenditoriale all’innovazione.
Uno degli elementi fondamentali per sviluppare attività di innovazione risiede nella necessità di conoscere il livello tecnologico delle aziende presenti sul territorio, al fine di individuarne i punti di forza e di debolezza e i principali elementi di innovazione di interesse.
Per fare questo, spesso è necessario dotarsi di strumenti che possano mappare le tecnologie e le priorità tecnologiche delle imprese al fine di raccoglierne i dati e disporre di un’analisi territoriale in tal senso. Partendo da questi presupposti, l’obiettivo del dottorato è quello di sviluppare modello di mappatura tecnologica delle aziende del territorio, considerando
le peculiarità delle imprese nell’ecosistema locale.
Il modello dovrà tenere conto di diverse dimensioni, quali (a titolo esemplificativo e non esaustivo):
• Le challenge o “principi di azione” espresse dalle imprese (partendo dai risultati dell’assessment);
• Le principali tecnologie abilitanti che possono essere utilizzate in risposta a questi bisogni;
• Le competenze necessarie allo sviluppo/integrazione di tali tecnologie.
Ulteriori dimensioni verranno prese in considerazione sulla base dell’analisi iniziale per lo sviluppo del modello.