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Industrial

AI4ESOPP: IA per impianti industriali sostenibili

AI4ESOPP usa l’intelligenza artificiale per rendere più efficiente e sostenibile la gestione degli impianti industriali, integrando dati, analisi.

AI4ESOPP

Il progetto Artificial Intelligence for Environment and Sustainability of Production Plants (AI4ESOPP) mira a sviluppare una piattaforma basata su intelligenza artificiale dedicata alla gestione, all’efficientamento e alla sostenibilità ambientale degli impianti industriali. La piattaforma raccoglie e integra dati provenienti da sistemi aziendali, macchinari, sensori IoT e fonti esterne, mettendoli a disposizione dei diversi moduli di analisi, modellazione e supporto alle decisioni.


Uno degli aspetti caratterizzanti del progetto è la capacità di lavorare con impianti e fonti informative eterogenee. AI4ESOPP può acquisire dati da macchinari di nuova generazione e sistemi Industria 4.0, ma anche da apparecchiature meno recenti attraverso sensori e ulteriori sistemi di acquisizione. A queste informazioni possono essere aggiunti dati esterni, come previsioni meteorologiche e rilevazioni ambientali, utili a leggere il funzionamento dell’impianto nel suo contesto.


Questa base informativa consente di costruire una vista integrata dell’impianto e alimenta funzionalità di monitoraggio, analisi, modellazione e simulazione. I dati raccolti possono essere utilizzati per individuare inefficienze e anomalie, stimare condizioni future e valutare possibili strategie di pianificazione e ottimizzazione. In questo modo l’intelligenza artificiale diventa uno strumento di supporto per operatori e management, senza sostituire la supervisione e le decisioni umane.


Un esempio è la possibilità di combinare dati produttivi, consumi energetici e informazioni meteorologiche per valutare quando pianificare determinate attività o come utilizzare in modo più efficiente energia e risorse disponibili. Il progetto studia inoltre tecniche di Deep Learning, reinforcement learning e intelligenza artificiale spiegabile per migliorare la capacità previsionale e rendere più comprensibili le indicazioni generate dai modelli.


L’impatto ambientale è un altro elemento centrale della piattaforma. AI4ESOPP organizza dati e indicatori utili alla valutazione delle prestazioni energetiche e ambientali e considera i requisiti informativi associati a standard e schemi quali LEED, ISO 50001, ISO 14001 ed EMAS. L’obiettivo è supportare le imprese nella predisposizione delle evidenze e della reportistica necessarie ai percorsi di certificazione e alle valutazioni ESG.


La quantità e la varietà delle informazioni disponibili possono rendere complessa la consultazione della piattaforma. Per semplificare l’accesso ai dati e ai report, AI4ESOPP integra assistenti virtuali basati su Large Language Model (LLM), che consentono di interrogare la piattaforma in linguaggio naturale e supportano l’utente nell’interpretazione dei risultati e delle informazioni relative a sostenibilità e certificazioni.
 

Cinque moduli per una piattaforma integrata

La piattaforma può essere descritta come l’integrazione di cinque moduli concettualmente distinti:

 

1- Raccolta e integrazione dei dati

Un modulo destinato a raccogliere, aggregare e rendere fruibili i dati disponibili: informazioni provenienti dai sistemi aziendali, dai macchinari, dai sensori distribuiti nell’impianto e da fonti esterne. Le attività comprendono Data Fusion, acquisition, ingestion, storage, metadatazione ed ETL, così da costruire una base dati comune e governata.

 

2- Analisi e monitoraggio dell’impianto

Un modulo di analisi e visualizzazione che rende disponibili informazioni operative e ambientali attraverso dashboard e strumenti di monitoraggio. A seconda della tipologia dell’impianto può supportare l’analisi dei consumi energetici e idrici, del rendimento, delle anomalie e di altri indicatori utili a comprendere il comportamento del sistema produttivo.

 

3- Previsione, pianificazione e ottimizzazione

Un modulo basato su modelli matematici e tecniche di intelligenza artificiale per rappresentare il comportamento dell’impianto, simulare scenari e supportare previsione, scheduling e ottimizzazione. Machine Learning, Deep Learning e reinforcement learning sono studiati per individuare inefficienze, punti critici e opportunità di miglioramento e per confrontare possibili alternative operative. Le indicazioni prodotte restano a supporto delle decisioni di operatori e management.

 

4- Ambiente, ESG e certificazioni

Un modulo di reportistica che struttura dati e indicatori per la valutazione periodica dell’impatto ambientale e supporta l’esportazione delle informazioni utili ai processi ESG e ai percorsi di certificazione. Il progetto prende in considerazione standard e schemi come LEED, ISO 50001, ISO 14001 ed EMAS, collegando i dati raccolti alle evidenze richieste.

 

5- LLM-based virtual assistant

Un modulo di interazione basato su Large Language Model che semplifica l’accesso alla piattaforma. L’assistente consente di interrogare

Tecnologie green per la crescita del Sud Italia

Il progetto è incentrato in Sicilia e contribuisce allo sviluppo di competenze tecnologiche in una delle regioni meno sviluppate interessate dal programma di finanziamento. La realizzazione di AI4ESOPP a Palermo rafforza attività di ricerca e sviluppo nell’ambito dell’intelligenza artificiale, della gestione del dato e della manifattura sostenibile, favorendo anche il dialogo con università e sistema della ricerca.


La dimensione applicativa del progetto è rafforzata dal coinvolgimento di D’Amico – D&D Italia S.p.A. Società Benefit come partner industriale per la validazione della piattaforma in un contesto produttivo reale.


Sul piano ambientale, AI4ESOPP è coerente con gli obiettivi di riduzione delle emissioni, uso efficiente delle risorse, economia circolare e adattamento al cambiamento climatico. L’integrazione tra dati industriali, modelli e IA permette di valutare prestazioni produttive e impatto ambientale nello stesso quadro informativo, considerando consumi energetici, risorse idriche e altri indicatori rilevanti.

Verso un futuro green con AI4ESOPP

AI4ESOPP si inserisce nel percorso di trasformazione digitale dell’industria che mette in relazione efficienza produttiva e sostenibilità. In coerenza con le direttrici richiamate dalla strategia EUSAIR e dalla Blue Economy, il progetto applica tecnologie digitali e intelligenza artificiale per migliorare l’uso delle risorse, ridurre sprechi e impatti e supportare processi produttivi più consapevoli delle proprie prestazioni ambientali.


La piattaforma riunisce quindi gestione del dato, monitoraggio, modellazione, previsione e ottimizzazione, reportistica ambientale e interazione tramite LLM in un’unica architettura. Il risultato atteso è uno strumento modulare che renda più semplice comprendere il funzionamento degli impianti e valutare scelte operative e ambientali sulla base di dati ed evidenze verificabili.
 

Finanziamento del progetto

loghi finanziamento del progetto

Finalità e risultati

AI4ESOPP ha l’obiettivo di sviluppare una piattaforma basata sull’Intelligenza Artificiale per la gestione, l’efficientamento e la sostenibilità ambientale degli impianti produttivi. Il progetto integra metodologie e componenti software per l’acquisizione e la gestione di dati eterogenei, il monitoraggio degli impianti, la modellazione e simulazione dei processi, la previsione e l’ottimizzazione della produzione, il supporto alla valutazione dell’impatto ambientale e l’interazione con gli utenti attraverso assistenti virtuali basati su Large Language Model.

 

Finanziamento

AI4ESOPP è un progetto di Ricerca e Sviluppo realizzato da Mashfrog Group S.r.l. nell’ambito del Fondo per la Crescita Sostenibile - “Scoperta imprenditoriale”, a valere sul Programma Nazionale Ricerca, Innovazione e Competitività per la transizione verde e digitale 2021-2027, Azione 1.1.4 “Ricerca collaborativa”. Il progetto è cofinanziato dall’Unione europea.

 

Voce Informazione
Beneficiario Mashfrog Group S.r.l.
Programma Programma Nazionale Ricerca, Innovazione e Competitività per la transizione verde e digitale 2021-2027
Intervento Fondo per la Crescita Sostenibile - Scoperta imprenditoriale (D.M. 13 luglio 2023)
Azione 1.1.4 - Ricerca collaborativa
Sostegno Cofinanziato dall’Unione europea

 

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