“Strategie per il controllo distribuito e catene di fornitura resilienti, reattive e riconfigurabili”: vasto programma, direbbe qualcuno, per il progetto europeo MODUL4R (G.A. 101091859) che afferisce al programma quadro Horizon Europe e che vede tra i partner Holonix. Il progetto, focalizzato sull’essere più produttivi avendo a disposizione meno risorse, è portato avanti da un consorzio di imprese, centri ricerca e università coordinate dal Fraunhofer-IWU.
La rappresentanza italiana annovera oltre il Politecnico di Milano, anche Holonix, realtà che in MODUL4R si sta occupando dei dati, una definizione generica per chiarire perché abbiamo voluto interpellare Stefano Borgia, Project Manager in Holonix.
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Integrazione e interoperabilità dei dati, il DNA di Holonix
La storia dell’azienda spiega bene il suo ruolo nel progetto MODUL4R: nata come spinoff del Politecnico di Milano, si focalizza fin da subito sulla tracciabilità di prodotto, con soluzioni software IoT, per poi espandere il proprio dominio anche in altri settori, per primo il nautico, per il quale è stato sviluppato il prodotto specifico di localizzazione navale i-Captain. Holonix si è poi orientata maggiormente sul manufacturing, focalizzandosi sulla gestione remota dei macchinari e delle flotte di macchinari.
Rimane dunque l’attenzione su tre ambiti principali: tracciabilità di prodotto, sulla quale si concentra la suite i-Like; raccolta, organizzazione e storicizzazione dei dati provenienti dai macchinari industriali, con la soluzione cloud software-as-a-service i-Live Machines; per finire, le attività di ricerca con accordi di tipo consortile cofinanziati dalla UE nell’ambito dei programmi quadro. In questo caso si parla di tracciabilità con focus sull’economia circolare abilitata dall’ICT e Industria 4.0, il tutto avendo come ambito di sbocco applicativo il mercato B2B a livello di PMI e non solo di aziende di grossa dimensione.
Il progetto MODUL4R
Quest’ambiziosa iniziativa europea è una RIA – Research and Innovation Action – con forte connotazione di ricerca: le soluzioni che produce non sono finalizzate alle applicazioni dirette sul campo ma prevedono successive specifiche implementazioni volte all’effettiva industrializzazione. Lo scopo è infatti, arrivare alla creazione di una base metodologica e al raggiungimento di un Technology Readiness Level (TRL) adeguato alla sua applicazione dimostrativa in produzione, che consentirà quindi poi la finalizzazione di nuove soluzioni introducibili sul mercato. Si tratta di progettare una piattaforma digitale multi-obiettivo per l’ottimizzazione e la riprogettazione a livello di catena di fornitura: questi strumenti serviranno per far fronte ad eventuali eventi inattesi ed interruzioni della stessa tenendo conto delle specifiche del cliente, delle istanze della transizione verde e della questione ambientale insieme alle limitazioni e capacità del sistema che influenzano le catene del valore della produzione.
Si punta anche alla CPSisation (ovvero alla modernizzazione in chiave Cyber Physical System) per rendere i sistemi hardware, e quindi le smart factory, interoperabili e interconnessi, aggiungendo uno “strato” virtuale all’hardware che gestisce i processi: ciò consentirà una vera e propria automazione distribuita nelle diverse fasi della catena e una comunicazione agnostica rispetto al fornitore che consenta di mantenere un’impronta sostenibile e modulare in tutto il processo.
Lo “strato” aggiuntivo di comunicazione è un middleware che permette l’interoperabilità dal “campo” al cloud e viceversa. In questo modo si raccolgono dati operativi, che vengono resi disponibili dal middleware in modo che essi possano alimentare applicazioni a livello più alto. Su queste basi è possibile fare diagnostica e si possono programmare interventi, a questo punto prognostici, per rendere flessibili la fabbrica e le sue risorse, consentendo inoltre agli attori della supply chain l’accesso alle informazioni condivise.
I dati come supporto alle decisioni
Un fornitore troverebbe molto utile avere accesso da remoto ai dati provenienti dalla sua macchina in uso presso un cliente. Dall’altra parte il cliente avrebbe invece vantaggi dal poter accedere allo storico di utilizzo della macchina che ha nella propria fabbrica e allo storico dei dati di diagnostica (e.g. frequenze e modi di guasto) di altre macchine della stessa tipologia condiviso dal produttore in ottica manutentiva. Vi è spazio per implementare azioni di controllo distribuito, basate su retroazioni di controllo a livello di macchina e sistema. È chiaro però che questi dati, nel momento in cui vengono condivisi, devono garantire la tutela della proprietà di chi li condivide, definendone una corretta sovereignty tramite interfacce conformi all’approccio International Data Space IDS che si propone come possibile futuro standard per la regolamentazione dell’accesso e della proprietà delle informazioni, per il quale Holonix, insieme ad UCIMU e diversi attori aziendali ed istituzionali, sta portando avanti in parallelo, un progetto ad hoc, il “Comitato Data Space”, grazie al quale si potrà creare un ecosistema per la condivisione di dati macchina in Italia. Un altro obiettivo di MODUL4R è lo sviluppo di un sistema di Intelligenza Aumentata tramite intelligenza di sciame: si tratta della condivisione di una base di conoscenza per l’accesso ai dati da parte delle macchine connesse grazie all’Industrial IoT e per la generazione di suggerimenti di azioni di controllo da parte degli operatori, che sono i protagonisti del processo. Questo schema accelera l’apprendimento con convalida Human-in-the-Loop, eventualmente con assistenti digitali che coadiuvano l’operatore durante le mansioni e ne aumentano anche il know-how”. In caso di imprevisti e/o una domanda molto variabile e in modo veloce, occorre sostenere l’operatore velocemente con un supporto decisionale effettuato tramite l’analisi automatica dei dati. Si può anche pensare a una chiusura del loop di controllo direttamente con le macchine per azioni automatiche ma si ritiene comunque opportuna la presenza dell’uomo che abbia l’ultima parola nel controllo e nella gestione.
Una piattaforma per l’industrializzazione
I compiti principali di Holonix, all’interno del progetto, sono l’interconnessione delle macchine della Smart Factory con il cloud, la raccolta dati la relativa accessibilità sia in streaming real-time sia in termini di successivo retrieval di quelli di storico, e la loro gestione sul cloud. Un incarico su misura in quanto sua core competence anche all’interno della propria strategia di business. Questo implica per esempio l’aggiunta di metadati in base all’esperienza sul campo. Esempio semplice e pratico è quello di una termocoppia: si raccoglie il dato della temperatura rilevata e lo si arricchisce aggiungendo il perché lo si rileva, da dove ed in relazione a quale processo, che impiego ha, chi è il produttore del dispositivo e capendo cosa se ne vuole fare. Si crea un ‘dominio informativo’ in modo tale che, quando arriva il dato, lo si sappia utilizzare al meglio.
Esistono già dei casi pilota: un produttore di schede elettroniche, un’azienda che produce stampi per il settore automotive, e un fabbricante di utensili per il settore aerospaziale: si tratta di esperienze accomunate dall’impiego di flussi di dati bidirezionali collegati al design del prodotto, al controllo e alla quality assurance con una maggiore flessibilità e interoperabilità.
I vantaggi dei flussi di dati in ambiente Industrial IoT
Questi progetti, per quanto diversi, sono accomunati dal fatto di essere data-driven: nell’ambito dello smart manufacturing hanno bisogno di un flusso informativo per una migliore gestione delle risorse per la produzione. Holonix abilita con le proprie soluzioni software il flusso dei dati e si occupa delle strutture dei dati stessi necessarie per l’interscambio con utente finale e con gli altri applicativi di fabbrica. Si definiscono queste strutture, i protocolli di connessione e le interfacce verso gli end-user, i consulenti IT e i partner informatici che creano le soluzioni diagnostiche. L’infrastruttura di base non cambia perché altrimenti si andrebbe verso soluzioni frammentate e non ‘rigiocabili’ in altre applicazioni: a cambiare sono le strutture dei dati. La logica si basa sul fatto che, se si fa uno sviluppo, esso dev’essere ‘generale’ e riutilizzabile il più possibile: si customizza l’organizzazione ed il setup dei dati e non l’infrastruttura, a parte applicazioni molto particolari. L’idea, fortemente promossa anche a livello UE, è la modularità sia delle macchine sia del software: si configura invece di sviluppare nuovamente.
Holonix è l’intermediario fra che abilita terzi all’utilizzo e all’analisi dei dati, fornendo soluzioni per la comunicazione e l’integrazione, sia dei dati sia dei device e delle applicazioni che analizzano i dati nell’ottica della diagnostica.
Una piattaforma componibile
Il progetto, figlio di una attività fortemente orientata alla ricerca e sviluppa, sfocerà in un dimostratore a cui seguirà un’ulteriore fase di industrializzazione volta al raggiungimento di uno sviluppo concreto applicabili in fabbrica: l’effettiva concretizzazione potrebbe implicare un ulteriore Time to Market di 12/18 mesi.
Si ritiene che la complessità di MODUL4R sia tale da non consentirne un uso immediato nella sua completezza, porterà bensì all’applicazione diretta di alcuni sottosistemi quali ad esempio qualche HMI, l’interfaccia verso il campo o lo strato di raccolta/interoperabilità dei Big Data. C’è comunque una ricaduta immediata: queste iniziativi di ricerca permettono il testing di soluzioni innovative non altrimenti valutabili e un’azienda può usare il progetto anche per lo scouting e la validazione di nuove tecnologie emergenti che poi svilupperà e porterà sul mercato. MODUL4R è un proof of concept fatto con tecnologie innovative e quindi è una base per lanciare nuovi paradigmi atti a sostenere le produzioni industriali.
Ricordiamo che la durata del MODUL4R è di 42 mesi, dal 1° gennaio 2023 al 30 giugno 2026. Il nostro interlocutore ha spiegato che attualmente si è conclusa la definizione globale dei requisiti ed è iniziato lo sviluppo del software per l’interfacciamento verso il campo, “la fase durante la quale possiamo non solo sfruttare al meglio le nostre conoscenze e competenze ma anche sperimentare in chiave innovativa nuove procedure e nuove soluzioni tecnologiche per il futuro industriale italiano.
