A seguito della prima Open Call del progetto Digitbrain sono stati selezionati 19 partner, tra imprese e organizzazioni, di cui 14 PMI, per avviare sette nuovi esperimenti, finalizzati a implementare prototipi di Digital Twin. Gli importi assegnati ai singoli esperimenti vanno dai 94.300 ai 100.000 euro.
Tra i beneficiari sono coinvolte 6 realtà italiane, Opendot Srl (Fab Lab e hub di ricerca e open innovation), Restart Srl (specializzata in progettazione e produzione di linee automatiche per l’assemblaggio industriale), Cosberg SpA (leader in meccatronica, automazione, robotica, sistemi di visione, macchine speciali di assemblaggio), EnginSoft SpA (specializzata nel campo della Simulation Based Engineering Science), il Competence Center Made 4.0 e l’Istituto Imati del CNR.
I 7 progetti sono pronti a partire, con il Kick-off fissato per oggi, che segnerà l’avvio di 12 mesi all’insegna dell’innovazione europea.
Tecnicamente, gli esperimenti sfrutteranno i vantaggi dei Digital Twin per l’ottimizzazione dei processi di progettazione e realizzazione di linee di produzione di macchinari complessi che spaziano da essiccatori industriali rotanti (che trovano applicazioni tanto nel food quanto nella lavorazione dei minerali) a macchine per la produzione di impianti protesici ortopedici (che necessitano di un altissimo livello di personalizzazione).
Ogni esperimento potrà contare sul supporto della rete dei sei Digital Innovation Hub di Digitbrain per quanto riguarda agli aspetti tecnici e commerciali nel corso dell’esperimento. Tra questi c’è anche Start 4.0 che dalla sede di Genova, oltre a coordinare il lavoro degli altri DIH europei, sarà di supporto per due specifici esperimenti:
- Il primo, Ditac, svilupperà il Digital Twin per consentire modifiche agili alla progettazione di soluzioni di automazione industriale su misura, in particolare in caso di modifiche post-vendita. Con il Digital Twin sviluppato nell’esperimento, l’azienda beneficiaria potrà garantire in modo più rapido ed efficiente le personalizzazioni impiantistiche dei propri clienti (tipicamente grandi gruppi dell’automotive e dell’industria mineraria) rafforzando al contempo il proprio posizionamento sul mercato potendosi spingere fino a garantire anche oltre il 30% di personalizzazione rispetto ai moduli di base.
- Il secondo, Digitbreak, per ottimizzare la progettazione della linea di montaggio del sistema frenante delle auto. Sviluppando un gemello digitale basato sulla simulazione di una linea pilota, già operativa presso il Competence Center Made4.0 per l’assemblaggio di piccole pinze e pistoni per il sistema frenante automobilistico, l’esperimento aiuterà i produttori di linee di assemblaggio di produzione a superare sfide crescenti, come ottimizzare la progettazione e l’ingegneria per soddisfare esigenze del mercato in continua evoluzione, garantendo nel contempo sfide di efficienza e produttività.
“Le Open Call di Digitbrain stanno dimostrando che dall’Europa l’attenzione verso una produzione industriale al passo con la transizione digitale in atto è massima. L’eccellente partecipazione all’Open Call e la qualità delle proposte ricevute dimostrano che le aziende sono pronte a intercettare anche le opportunità più sfidanti. Per Start 4.0 è una grande opportunità essere nodo europeo dell’innovazione e un grande orgoglio giocare un ruolo strategico per supportare le PMI di segmenti diversi del manifatturiero nello sviluppo di prototipi di Digital Twin, consolidando collaborazioni già rodate e avviandone di nuove con realtà tanto nazionali quanto oltre-confine”, commenta Giacomo Pepe Benedetti, Project manager di Start 4.0
Questa fase per Digitbrain, che dispone di 9.5 milioni Horizon 2020, è solo l’inizio. Infatti, ad inizio 2022 verrà lanciata una seconda Open Call per altri 7 esperimenti, sempre rivolta ad aziende manifatturiere (utenti finali, che portano il problema specifico del settore), fornitori di tecnologia, organizzazioni di ricerca e/o Digital Innovation Hub che saranno selezionati per lavorare alla realizzazione del Digital Twin di linee di produzione.
