AI4ESOPP: l’AI al servizio di una produzione più sostenibile
Un progetto made in Mashfrog che integra dati industriali ed AI, per migliorare la pianificazione industriale e l’impiego delle risorse.
Pianificare la produzione industriale significa trovare ogni giorno un equilibrio tra ordini da lavorare, scadenze da rispettare e risorse disponibili. Aggiungere a questa valutazione i consumi energetici e altri fattori esterni apre nuove opportunità: scegliere quando svolgere una lavorazione può contribuire a renderla più efficiente e sostenibile.
È su questo terreno che si è sviluppato AI4ESOPP (Artificial Intelligence for Environment and Sustainability of Production Plants) il progetto di Ricerca e Sviluppo di Mashfrog Group, realizzato nell’ambito della misura “Scoperta imprenditoriale” del Fondo per la Crescita Sostenibile, Azione 1.1.4 “Ricerca collaborativa” del PN RIC 2021–2027, promossa dal Ministero delle Imprese e del Made in Italy (MIMIT). L’obiettivo è mettere l’intelligenza artificiale al servizio della gestione degli impianti industriali, integrando dati, modelli e strumenti di ottimizzazione a supporto della pianificazione produttiva e della sostenibilità ambientale.
Cinque moduli, un solo obiettivo
La piattaforma AI4ESOPP può essere vista come la somma di cinque componenti funzionali:
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Raccolta e gestione dati: un componente destinato a raccogliere, aggregare e rendere fruibili tutti i dati disponibili, interni ed esterni, dell’impianto produttivo;
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Monitoraggio e visualizzazione: una dashboard che consente diverse tipologie di analisi a seconda della tipologia dell’impianto;
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Modellazione, simulazione e ottimizzazione;
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Sostenibilità ambientale e certificazioni: un componente di reportistica avanzato, al fine di supportare l’azienda nella valutazione sistematica, obiettiva e periodica del proprio impatto ambientale ai fini di valutazioni ESG (Environmental, Social e Governance) o per il monitoraggio dei KPI di prestazioni ambientali e supporto ai processi relativi a LEED, ISO 50001, ISO 14001 ed EMAS;
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Assistenti virtuali basati su LLM, per supportare gli utenti nell’interazione con la piattaforma e nell’accesso a dati e informazioni attraverso il linguaggio naturale
L’AI permette di mettere in relazione informazioni che incidono sulla stessa decisione: che cosa produrre, entro quando e con quale impiego di risorse. Il beneficio atteso è una pianificazione più consapevole, nella quale gli obiettivi produttivi e quelli ambientali vengono valutati insieme.
Un livello di intelligenza artificiale sulla pianificazione SAP
Il coinvolgimento di D’Amico - azienda italiana specializzata nella produzione di conserve alimentari in vetro e scatola - come partner industriale, ha permesso a Mashfrog di lavorare su processi produttivi industriali reali. La pianificazione resa disponibile su SAP è stata usata come base per valutare sequenze e tempi di lavorazione alternativi, considerando ulteriori criteri di efficienza e sostenibilità, nel rispetto delle scadenze degli ordini.
La piattaforma AI4ESOPP, alimentata dal piano di SAP al quale aggiunge un livello di intelligenza artificiale, è stata in grado di supportare l’ottimizzazione del piano produttivo. Un esempio: con un impianto dotato di pannelli fotovoltaici, l’integrazione del sistema delle previsioni di una giornata soleggiata può diventare un’informazione utile per ottimizzare la produzione. In coerenza con la pianificazione, le lavorazioni a maggiore consumo energetico possono essere quindi programmate quando si prevede una maggiore disponibilità di energia solare.
La pianificazione resa disponibile su SAP è stata utilizzata come base per valutare sequenze e tempi di lavorazione alternativi, considerando ulteriori criteri di efficienza e sostenibilità nel rispetto delle scadenze degli ordini. In questo percorso AI4ESOPP ha adottato anche Databricks per la gestione e l’elaborazione dei dati a supporto dei modelli di intelligenza artificiale.
Nel progetto, Databricks si colloca come livello dati tra le sorgenti industriali, tra cui SAP, e i modelli di analisi e ottimizzazione sviluppati da AI4ESOPP. Una scelta che ha trovato ulteriore riscontro nell’evoluzione dello stesso ecosistema SAP: nel febbraio 2025 SAP e Databricks hanno annunciato una partnership strategica per integrare capacità di gestione dei dati e AI nell’ambito di SAP Business Data Cloud.
Dai dati alle decisioni quotidiane
Per sostenere questo approccio, AI4ESOPP può integrare quindi informazioni provenienti dai sistemi aziendali, dai macchinari, dai sensori e da fonti esterne. Su questa base, la piattaforma sviluppa analisi e modelli previsionali per individuare inefficienze e opportunità di miglioramento, anche nella gestione della manutenzione.
Il progetto comprende inoltre il monitoraggio delle prestazioni ambientali e il supporto ai processi di certificazione. La sostenibilità entra così nella lettura dei processi industriali attraverso indicatori che aiutano a valutarne l’evoluzione.
Un assistente virtuale basato su un modello linguistico facilita l’interazione con la piattaforma e rende le informazioni più accessibili attraverso il linguaggio naturale. L’obiettivo è aiutare gli utenti a comprendere i dati e utilizzarli nelle proprie valutazioni.
Le competenze Mashfrog, tra industria e ricerca
Il team R&D Mashfrog ha integrato competenze di AI, gestione dei dati, integrazione dei sistemi industriali e competenza su tecnologia SAP. A questo lavoro si è affiancato il contributo scientifico dell’Università degli Studi Roma Tre nelle attività di ricerca - con particolare riferimento sui temi di gestione dei dati, modellazione e ottimizzazione basate sull’intelligenza artificiale - rafforzando il confronto tra competenze industriali e metodologie scientifiche.
«Con AI4ESOPP abbiamo lavorato per rendere la sostenibilità un criterio concreto della pianificazione industriale - ha spiegato Antonio Grillo, Research & Product Innovation Officer di Mashfrog Group - e siamo riusciti a rendere concreto il valore dell’intelligenza artificiale collegandola a dati, sistemi e vincoli reali della produzione».