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Il Progetto Nettuno, con Unilever, per la Smart Industry nel settore Agrifood: come ottimizziamo i processi produttivi in un’industria di gelati.

Ecco come abbiamo personalizzato la nostra piattaforma Smart Industry per favorire il miglioramento delle procedure di controllo qualità e manutenzione nello stabilimento Unilever di Caivano.

IL PROGETTO NETTUNO, IL CONSORZIO MEDITECH
E IL PARTENARIATO

Sarebbe facile parlare sempre del sud Italia usando l’argomento dell’arretratezza; in realtà, accanto a questo e ad altri problemi, ci sono molti esempi virtuosi di un Mezzogiorno che in questi anni sta cambiando ed è in grado di esprimere le sue migliori capacità progettuali e produttive. Il progetto di cui vi parliamo oggi, che abbiamo chiamato Nettuno, ne è una prova, e non perché ci siamo noi di Netgroup, ma perché è il risultato della capacità di attori pubblici e privati di realizzare le sinergie che solo un sincero atteggiamento di cooperazione può portare. Cominciamo dal Competence Center Meditech, una realtà formata da otto atenei della Campania e della Puglia e da numerose fra le più importanti realtà industriali delle due regioni. In partenariato con noi c’è Unilever Italia Manufacturing, sui cui impianti sarà realizzato il progetto, ma c’è anche il supporto dello stesso MedITech, che ci aiuterà nelle attività di validazione tecnologica e nella definizione ed individuazione dei KPI più utili a misurare i risultati raggiunti. Inoltre, saranno con noi due partner importanti:

  • CeSMA, il Centro Servizi Metrologici e Tecnologici Avanzati dell’Ateneo Federico II di Napoli, per tutto ciò che concerne le attività di ricerca e la produzione di materiale documentale per la divulgazione;
  • Stress Value S.r.l., per il supporto nelle attività di progettazione delle personalizzazioni della soluzione di video analisi e della raccolta e classificazione delle immagini acquisite.

Ѐ appena cominciata la prima fase di osservazione ed analisi delle problematiche che Unilever ha riscontrato nel suo stabilimento di Caivano, in provincia di Napoli, dove si producono i gelati di un celebre marchio. Questa ha fatto emergere due esigenze principali:

  • gestire gli interventi manutentivi sui macchinari per ridurre i rischi di interruzione della produzione dovuti a difficoltà di gestione o a criticità impreviste che si verificano al momento del confezionamento;
  • supportare il controllo della qualità nelle attività di verifica del corretto confezionamento dei prodotti, in modo da diminuire il numero delle difettosità e di conseguenza anche quello dei reclami da parte dei consumatori.

Per alimentare il ciclo virtuoso della presente iniziativa di fare innovazione e di innestare il volano anche per altre realtà del territorio, grazie alla collaborazione con il CeSMA, i risultati degli studi condotti saranno sintetizzati in materiali divulgativi che saranno resi a loro volta disponibili al Centro di Competenze Meditech per le attività di orientamento e formazione e la condivisione, agli altri membri del consorzio, dei risultati ottenuti dalle attività di ricerca industriale e sviluppo sperimentale.
NETGROUP AdobeStock 4200
Analizzando insieme ad Unilever le criticità sulle quali intervenire ci è parso chiaro che, per realizzare questo progetto, avevamo bisogno di due soluzioni principali:

  • un sistema di gestione (chiamato CMMS – Computerized Maintenance Management System) degli interventi e delle scadenze delle operazioni di manutenzioni;
  • uno strumento di ottimizzazione del controllo sulla qualità di uno specifico momento della catena di produzione dei gelati (il prodotto che esce dallo stabilimento del nostro partner): l’accoppiata fra la cialda e la custodia in carta del cono (il cosiddetto sleeve) affinché sia possibile controllare la posizione dei gelati durante il processo di confezionamento (ciò è possibile grazie all’uso di videocamere intelligenti e reti neurali).

Abbiamo così cominciato, insieme agli altri soggetti coinvolti nel Progetto Nettuno, a lavorare alla personalizzazione di alcuni moduli della piattaforma Smart Industry, con l’obiettivo di creare uno strumento modulare e scalabile in grado di adattarsi alla mutevolezza delle esigenze ed essere aggiornato nel tempo.

LA NOSTRA PIATTAFORMA APPLICATIVA MODULARE

In Netgroup abbiamo consolidato una nostra piattaforma applicativa modulare dedicata alle soluzioni Smart Industry; in particolare, abbiamo individuato due moduli al suo interno che ben si sposano con il contesto Unilver e con le esigenze emerse, vale a dire: 

  • l’AMS (Advanced Maintenance System);
  • e il DIS (Defect Inspection System).

La prima applicazione è dedicata alla gestione della manutenzione e della Process Safety all’interno dello stabilimento, mentre la seconda si basa sull’ispezione visiva delle confezioni attraverso algoritmi di Intelligenza Artificiale. I moduli AMS e DIS del Progetto Nettuno consento alla piattaforma di adattarsi pienamente al contesto dello stabilimento Unilever. Vediamo di cosa si tratta.

MODULO AMS – ADVANCED MAINTENANCE SYSTEM

Il Modulo AMS è un sistema di gestione computerizzata della manutenzione (CMMS: Computerized Maintenance Management System) che facilita questo tipo di attività sui macchinari Unilever grazie a procedure guidate e personalizzabili. Le manutenzioni possono essere preventive, ossia programmate, cicliche su condizione oppure predittive, o ancora correttive e, infine, migliorative. Una volta impostata la data del primo intervento si genererà un calendario di pianificazione delle attività previste. Inoltre, grazie ad un sistema di allarme, l’operatore potrà ricevere un preavviso di manutenzione e verificare le attività in scadenza prima della data prevista per l’esecuzione e, eventualmente, essere avvisato di manutenzioni non effettuate in caso di mancata esecuzione.

MODULO DIS – DEFECT INSPECTION SYSTEM

Il Modulo DIS (Defect Inspection System) è un sistema integrato hardware e software basato su processi di ispezione visiva attraverso telecamere ad altissima precisione: sul flusso video che viene generato è possibile applicare degli algoritmi di intelligenza artificiale per identificare i difetti in fase di assemblaggio e favorire le operazioni di controllo qualità. Il Modulo DIS ci consente così di realizzare un dimostratore tecnologico capace di analizzare autonomamente la superficie dei packaging dei gelati, attraverso l’acquisizione e l’elaborazione delle immagini, anche per incrementare il corretto addestramento delle reti neurali e ricavare un’analisi dettagliata dell’accuratezza con cui lavorano. Quest’ultima fase è quella che richiede il maggior tempo di intervento da parte dell’esperto per individuare gli esempi di training più idonei alle circostanze e agli obiettivi progettuali. Al termine dell’addestramento della rete, l’applicazione delle logiche di machine learning consente al sistema di apprendere da ciò che vede e rileva. Infatti, osservando le casistiche raccolte nel tempo, il sistema sarà in grado di ridefinire i propri parametri ogni volta che si aggiunge un nuovo scenario e riuscirà a ottimizzare autonomamente la propria prestazione.

BENEFICI TANGIBILI A LIVELLO ECONOMICO E TECNOLOGICO

Che cosa ci aspettiamo dal Progetto Nettuno? Innanzitutto di ottenere benefici tangibili, in termini sia economici sia tecnologici, nei processi produttivi dello stabilimento Unilever di Caivano.

Chocolate 1L’applicazione di ciascun modulo ci consentirà di raggiungere degli specifici obiettivi che sono:

  • per quanto riguarda il Modulo AMS:
    • riduzione del fermo macchina;
    • programmazione ciclica delle manutenzioni ordinarie;
    • gestione automatica delle scadenze;
    • riduzione dei tempi di intervento;
    • Upskilling del personale;
  • per il Modulo DIS:
    • verifica dei packaging mediante ispezione visiva;
    • riduzione dell’intervento umano;
    • automazione dei processi di confezionamento;
    • limitazione degli scarti;
    • riduzione dei reclami da parte dei consumatori.

La collaborazione tra CeSMA, Netgroup e Unilever si cimenterà nell’obiettivo di rendere accessibile il sistema messo a punto con il Progetto Nettuno ad altri contesti industriali individuando la migliore strategia per valorizzare le tecnologie utilizzate. Grazie ai frutti della ricerca accademica ci auguriamo di favorire la nascita di spin-off e start-up innovative dedicate esclusivamente a studiare come applicare l’intelligenza artificiale nel mondo dell’industria.