DATA DI NASCITA DEL PROGETTO

2019

TEAM DEL PROGETTO

Andrea Baldas – Head of Innovation
Stefano Aquino – Head of Development
Marco Prosseda – Product Manager
Donato Chieppa – Project Manager
Yuri Pizziconi – Full Stack Developer
Fabio Gius – Front-End Developer

PARTNER

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BREVE DESCRIZIONE DEL PROGETTO

KAINET è una soluzione di Smart Manufacturing in grado di controllare lo stato di salute, le condizioni operative e l’efficienza produttiva di qualsiasi macchinario ed impianto industriale attraverso la tecnologia IIoT, l’AI e la computer vision.

DESCRIZIONE DETTAGLIATA DEL PROGETTO

KAINET è una soluzione di Smart Manufacturing progettata per rispondere alle esigenze di innovazione digitale delle imprese che hanno la necessità di interconnettere i propri macchinari, linee di produzione ed asset industriali.

Una vera e propria piattaforma software a supporto delle decisioni che raccoglie le informazioni provenienti dalla sensoristica industriale (IIoT) e permette, attraverso l’Intelligenza Artificiale, la computer vision e la Data Analysis, di prendere decisioni consapevoli basa sui dati di produzione per ridurre drasticamente i tempi di fermo macchina, migliorare l’efficienza produttiva, la qualità dei prodotti finali, la gestione energetica e la manutenzione degli impianti.

KAINET è disponibile in diverse versioni: CLOUD, HYBRID, EDGE, EMBEDDED e, eccetto la versione Cloud, necessita di apposito hardware su cui essere installata. Ma è anche una piattaforma HW agnostica. Ciò vuol dire che il tipo di Hardware sarà individuato tenendo conto sia delle reali esigenze del cliente che delle seguenti caratteristiche e performance: certificazione industriale, resistenza a severe condizioni d’uso come urti, vibrazioni, polvere, umidità e calore ed una buona capacità di calcolo per la memorizzazione dei dati delle serie temporali generate dai dispositivi IoT, per l’archiviazione delle utenze ma soprattutto per l’elaborazione di algoritmi predittivi e di computer vision finalizzati alla manutenzione predittiva.

CARATTERISTICHE E FUNZIONALITÀ:
KAINET è una soluzione Industrial IoT modulare con architettura a micro servizi. Si integra nativamente con la maggior parte dei protocolli di comunicazione esistenti attraverso Adapter Software sviluppati ad Hoc e sfrutta algoritmi e modelli matematici di Machine Learning e Computer Vision per effettuare analisi avanzate come predizioni di fault o deterioramento e perdite di efficienza della produzione.
Al suo interno ha un modulo di profilatura utenti con assegnazione ordini di lavoro ed interazione con linee di produzione, un Process Manager per la creazione di workflow come trigger, allarmi ed attuazioni bidirezionali da e verso la piattaforma (Accensione/Spegnimento), un modulo di gestione dei piani di manutenzione (reattiva, programmata e predittiva) e un numero potenzialmente illimitato di dashboard per monitorare lo stato di salute, le funzioni operative ed i consumi energetici come ad esempio:
– la visualizzazione di OEE e KPI relativi alla produzione (per stabilimento, linea, macchinario);
– la visualizzazione di OEE e KPI relativi funzionamento di macchinari e impianti (dati di telemetria come velocità, temperatura pressione, rumorosità ma anche di impianto come COP e rendimenti);
La piattaforma permette quindi di raccogliere e correlare dati provenienti da un numero eterogeneo di sensori e dispositivi IoT, centralizzarli in cloud o in modalità hybrid, edge o embedded (installabile direttamente sul singolo macchinario) per interrogarli in modo differenziato secondo le esigenze di qualsiasi realtà industriale.
Inoltre l’architettura a microservizi distribuita in container e l’organizzazione delle soluzioni in orizzontale tramite nodi edge e in verticale con accentramento in cloud garantisce una perfettamente integrabilità:
1) verso l’alto con sistemi MES (Manufacturing Execution System) e MOM (Manufacturing Operation Manage-ment), CRM (Customer Relationship Management), ERP (Enterprise Resource Plan-ning), BI (Business Intelligence), BPMS (Business Process Management), DMS (Document Management System), CMMS (Computerized Maintenance Management System), EAM (Enterprise Asset Management), BIG DATA e CLOUD STORAGE.
2) verso il basso con: PLC, SCADA, Device di acquisizione dati con interfaccia Ethernet, WiFi o Seriale, Robot SCARA (Selective Compliance Articulated Robot Arm) con interfaccia MODBUS, OPC/UA, Ethernet/IP, Sensoristica di Periferia Decentrata su BUS Real Time e Sensoristica di precisione per letture ad alta frequenza di campionamento.

Caso di studio. Ambito: Packaging Farmaceutico

L’azienda cliente è un machine builder che produce linee e macchinari per settori industriali eterogenei ed ha la necessità di integrare nei propri prodotti la tecnologia offerta dal paradigma Industry 4.0 con particolare attenzione alla manutenzione predittiva e all’analisi dei dati di processo per l’efficientamento della produzione e l’ottimizzazione dei costi di manutenzione e gestione.
Problema
Nel caso specifico il cliente ha richiesto di monitorare il ciclo produttivo di un macchinario di nuova produzione destinato al farmaceutico che, attraverso un braccio robotico, preleva e successivamente applica dei dischetti in polietilene su delle fustelle in cartone. L’esigenza principale è quella di monitorare il corretto distacco del dischetto dal nastro di supporto, la corretta applicazione sulla fustella, lo stato della geometria dell’ago che aiuta il distacco e lo stato di riempimento/svuotamento dei contenitori con le fustelle per minimizzare i ritardi da parte del personale addetto al riempimento e svuotamento degli stessi.
Soluzione
La soluzione più in linea con le esigenze del cliente si è dimostrata la versione di KAINET in modalità Embedded installata direttamente sul macchinario unita all’installazione di telecamere per l’analisi visiva del supporto dischetti e della geometria dell’ago di distacco. Attraverso algoritmi di computer vision dedicati vengono analizzate le immagini provenienti dalle camere per rilevare eventuali anomalie relative al distaccamento del dischetto e alle proporzioni geometriche dell’ago di distacco.
Il monitoraggio e l’analisi delle curve di funzionamento e di produzione vengono effettuati attraverso dei modelli matematici ad apprendimento guidato che gestiscono, oltre alla manutenzione predittiva, gli avvisi dedicati al personale di macchina per il tempestivo riempimento o svuotamento dei box contenenti le fustelle o del nastro con i dischetti.
I controlli effettuati sono così riepilogabili:
1. Controllo distacco dischetti in polietilene
2. Controllo geometria ago di distacco
3. Controllo impianto di vuoto
4. Controllo intasamento dei filtri di aspirazione
5. Controllo dello stato di riempimento e svuotamento dei contenitori fustelle
6. Analisi delle curve del ciclo di produzione e verifica di eventuali anomalie imputabili al braccio robotico, al motore di avanzamento del nastro dischetti o a ritardo nell’intervento di riempimento o svuotamento da parte dell’operatore
7. Analisi dei consumi di aria compressa e energia elettrica per ottimizzare la produzione e quantificare il costo del singolo pezzo prodotto (o di quello prodotti in un turno di lavoro).

ELEMENTI DI INNOVAZIONE

KAINET, abilita il controllo remoto degli impianti (drill down su singoli macchinari e componenti) e l’elaborazione di scenari di manutenzione predittiva a supporto delle altre forme di manutenzione, per determinare il momento migliore in cui effettuare interventi manutentivi volti a ridurre guasti, incidenti ed infortuni sul lavoro. Altri elementi innovativi sono:
1) una libreria di adapter software plug&play per interconnettere i macchinari che copre circa il 90% dei protocolli di comunicazione industriale;
2) un process manager per creare flussi di processo, instanziare algoritmi di Machine Learning e di computer vision, inviare comandi attuativi da e verso i macchinari e creare allarmi.

CUSTOMER NEEDS

Supportando i principali protocolli del mercato dell’automazione industriale (Siemens S7, Modbus, EtherNET/IP, OMRON Fins, Mitsubishi MELSEC, OPC UA, etc) in maniera bidirezionale ovvero sia in lettura che scrittura dati, KAINET consente di:
1) raggiungere una interoperabilità end to end fra la parte OT (macchinari ed impianti) e la parte IT (applicazioni 4.0 e sistemi operativi);
2) beneficiare delle agevolazioni del nuovo Piano Transizione 4.0 con una sostanziale accelerazione del ritorno dell’investimento;
3) prendere decisioni basate sui dati per migliorare la qualità dei prodotti, pianificare digitalmente la produzione ed effettuare diagnostica remota.

BUSINESS MODEL

Il business model di KAINET è strutturato come segue:
• Costo di licenza software annuale.
• Costo hardware una tantum con HW, dimensionato per soddisfare le vostre specifiche esigenze con storage e potenza di elaborazione scalabili.
• Fee opzionale annua per eventuali operazioni di assistenza e aggiornamenti.
• Costo a giorno uomo per eventuali integrazione del sistema da definire con il cliente in fase di analisi preliminare tenendo conto di alcune variabili:
– goals del cliente;
– stato dell’arte dei macchinari ed eventuali attività di retrofit sui macchinari;
– sistemi aziendali da interconnettere digitalmente.

SCALABILITY & REPLICABILITY

KAINET è costruita secondo una logica di sviluppo software orientata ai servizi che ci permette di implementare rapidamente nuovi add-on per migliorare la piattaforma e soddisfare le esigenze dei clienti. Possiamo instanziare, se necessario, nuovi protocolli di comunicazione, algoritmi di manutenzione predittiva, servizi esterni e processi. Inoltre le differenti architetture (CLOUD, EDGE, HYBRID, EMBEDDED) rendono KAINET estremamente scalabile e versatile in qualsiasi contesto industriale e più e in generale su tutto ciò che richiede la raccolta, analisi e gestione massiva di grandi quantità di dati: machine builder, energy, cold chain, food&beverage e smart city sono alcuni di essi.

SVILUPPO SOSTENIBILE

Il contributo sostenibile di KAINET, come piattaforma digitale a supporto alle decisioni, trova le sue fondamenta nello sfruttamento e nell’uso razionale dei dati IIoT provenienti dall’ambiente di produzione per ridurre gli sprechi. KAINET attraverso l’intelligenza artificiale identifica guasti che potrebbero creare anomalie e prodotti di scarto e pianifica la manutenzione. Inoltre, monitorando i dati di telemetria, i parametri di produzione ed i consumi delle risorse, permette di controllare ed ottimizzare le prestazioni energetiche dei macchinari e degli impianti stessi.