Progetti Co-Finanziati
Progetto co-finanziato dall'Unione Europea - Next Generation EU
PIANO NAZIONALE DI RIPRESA E RESILIENZA (PNRR)
AREA TEMATICA: AREA 1 - BIG DATA
Missione 4 - Componente 2 - Investimento 2.3
Sistemi per il supporto alle decisioni con vincoli real-time, anche basati su intelligenza artificiale generativa.
Titolo e ID progetto: 25544 | Digital Twin AI ready per il settore manifatturiero (DT-A.I.R)
CUP C69H2500002000
Data inizio progetto: Maggio 2025 - Data termine: Maggio 2026
DESCRIZIONE
APPLIED ha sviluppato un SW per la creazione di ambienti virtuali in cui simulare e testare scenari di produzione. Connettendosi a dispositivi di automazione e utilizzando strumenti di realtà virtuale e aumentata, il SW premette a utenti esperti di realizzare il digital twin di un asset per ottimizzare le operazioni e migliorare l'efficienza (meno rischi, tempi e costi). Lo strumento è stato utilizzato solo da APPLIED fornendo un servizio a clienti finali.
L’attuale progetto mira all'evoluzione del SW, portandolo a diventare una suite di simulazione user friendly. La missione sarà rendere il SW utilizzabile dal cliente finale e implementare nuove funzionalità.
Attenzione sarà data all’integrazione dell’AI nel framework, in particolare per la parte di Machine Interaction Simulation. Obiettivo è integrare "agenti generativi" che forniscano alert e notifiche automatiche, basati su una knowledge base integrata di manualistica dei macchinari. Questi agenti AI saranno in grado di riconoscere problemi, codici di errore e proporre soluzioni agli operatori della macchina virtuale. Altri obiettivi includono il miglioramento dell’interfaccia utente finalizzata allo studio dell'ergonomia tramite uso di guanti aptici e sistemi di motion tracking per il monitoraggio dei movimenti dell'operatore.
OBIETTIVI
La proposta è volta ad aumentare la competitività dell’impresa proponente APPLIED s.r.l., permettendole di sviluppare un nuovo prodotto da offrire alla propria clientela, permettendole di commercializzare una versione avanzata del tool, evolvendola a suite, che sino ad oggi è stato utilizzato internamente per offrire servizi.
La proposta progettuale di APPLIED si collega con gli obiettivi e le aree tematiche del Centro di Competenza BI-REX, evidenziate dai seguenti aspetti:
- Industria 4.0 e Trasformazione Digitale: il progetto si inserisce pienamente nell'ambito di Industria 4.0, in quanto promuove la digitalizzazione dei processi industriali attraverso la creazione di gemelli digitali e l'utilizzo di realtà virtuale e aumentata.
- Big Data e Intelligenza Artificiale: l'evoluzione di GENESI verso l'integrazione di agenti generativi basati sull'intelligenza artificiale è coerente con l'area tematica Big Data del bando BI-REX. Il progetto mira a sviluppare sistemi di supporto alle decisioni con vincoli real-time, utilizzando tecniche di AI generativa.
- Ricerca Applicata e Trasferimento Tecnologico: lo sviluppo di un software che simula impianti industriali, ha un impatto diretto sul miglioramento e l'innovazione dei processi produttivi. Il progetto promuove il trasferimento tecnologico, consentendo alle aziende di testare e ottimizzare i propri processi in un ambiente virtuale prima di implementarli nel mondo reale.
- Formazione e Competenze: il risultato del progetto può essere utilizzato per la formazione di tecnici e operatori, fornendo un ambiente sicuro e controllato per l'apprendimento e lo sviluppo di competenze.
- Aumento dell'efficienza e riduzione dei costi: uno degli obiettivi chiave del progetto è la riduzione di inefficienze, sprechi e costi nei processi industriali. La simulazione virtuale consente di identificare e correggere potenziali problemi prima che si verifichino nella realtà, con conseguenti risparmi economici per le aziende.
IMPATTO
L'innovatività del progetto risiede nella sua capacità di integrare diverse tecnologie avanzate (AI, realtà virtuale/aumentata, motion tracking) in un'unica piattaforma utilizzabile da operatori non esperti. Questo permette di automatizzare processi, migliorare l'ergonomia, ottimizzare la formazione e supportare le decisioni aziendali, con un impatto significativo sull'efficienza e la competitività delle imprese.
- Interfaccia No-Code
- Integrazione e personalizzazione del gemello digitale
- Supporto decisionale con vincoli real-time
- Integrazione dell'Intelligenza Artificiale (AI) per agenti generativi
- Sviluppo di un sistema di motion tracking avanzato per l'analisi ergonomica
- Generazione di dati per il Machine Learning
- Utilizzo per la formazione
OBIETTIVO FINALE DEL PROGETTO
Obiettivo finale del progetto è il raggiungimento del TRL 7 - Dimostrazione di un prototipo di sistema in ambiente operativo.
Gli elementi che portano ad individuare il TRL 7 come risultato finale sono lo sviluppo di prototipi funzionali, la loro integrazione in un sistema completo, i test in ambiente operativo, la validazione dei requisiti e la produzione di un report di validazione. Questi elementi combinati dimostrano che il progetto mira a sviluppare un sistema che possa essere effettivamente utilizzato in un contesto reale, raggiungendo un livello di maturità tecnologica elevato.
