L’impatto della digitalizzazione
dei processi produttivi sulla
affidabilità e credibilità delle misure
L’automazione e la digitalizzazione stanno cambiando i contesti produttivi. Quali sono i passi per guadagnare una completa fiducia nei sistemi IoT di misurazione?
Il Contesto
Nuove tecnologie consentono oggi di effettuare misurazioni fino a ieri impensabili: sensori smart miniaturizzati, “embedded”, che sono in grado di rilevare grandi quantità di dati in condizioni dinamiche e processarli a sostegno del decision making e del condition monitoring.
La grande mole di dati generati dai sensori IoT necessita di procedure di controllo e validazione automatiche sempre più allineate alle indicazioni normative al fine di una garanzia di comparabilità delle misure.
Le informazioni derivanti crescono in qualità e quantità ma al contempo, se processate e archiviate su sistemi locali, aumenta la loro vulnerabilità.
Occorre, rivedere le logiche che consentono di riporre fiducia sulla misurazione ottenuta da un sistema IoT per poter considerare la misura affidabile e soprattutto credibile rispetto alla quale prendere decisioni consapevoli di valutazione della conformità di un processo/prodotto o sul monitoraggio funzionale di un impianto
Il Progetto IQC
Un progetto che sappia associare innovatività e concretezza ha bisogno di basi solide. L’impulso fondamentale arriva per IQC durante l’evento del 2019 sul tema “Affidabilità e Sicurezza nell’automazione dei processi di misura nell’industria 4.0 – Cyber Security e Blockchain”. Il dibattito innescatosi in quell’occasione andava ad avvalorare quanto rilevato dal MISE, ovvero che tra i benefici attesi dalle imprese dalla introduzione della digitalizzazione, il prevalente era:
“Migliore qualità e ridurre scarti mediante sensori che monitorano la produzione in tempo Reale. Cioè utilizzare la tecnologia per misurare in modo diverso dal passato per ottenere migliore controllo di processo”
Nel dicembre del 2019 ha avuto inizio il Progetto: “Impatto della digitalizzazione dei processi produttivi sulla affidabilità e credibilità delle misure”, con la collaborazione di Pomiager, Università dell’Aquila, e altri autorevoli partner. Il progetto vede coinvolto l’ente di normazione UNI e conta sul contributo di un importante produttore di sensori come BALLUFF.
Focus principale del progetto sono le principali problematiche tecnico-scientifiche legate ad alcuni requisiti della riferibilità delle misure digitali. Si prevede lo sviluppo di strumenti operativi che integrino tecnologie innovative, come Blockchain, CyberSecurity, Intelligenza Artificiale e Big Data, soprattutto per le filiere manifatturiere ad alta intensità di automazione.
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Attività in corso
• Revisione della norma ISO 10012 “Measurement management systems – Requirements for measurement processes and measuring equipment, “
• Agevolare la sperimentazione su imprese che vogliono sperimentare un corretto approccio metodologico di verifica e adeguatezza e dei sistemi di misura IoT
• Condurre eventi e occasioni di divulgazione
• Redigere articoli tecnici e pubblicazioni scientifiche
• Definire Linee Guida e buone pratiche per garantire misure credibili e affidabili
• Trasferire la conoscenza a progettisti e tecnici e progettare percorsi di formazione con certificazione digitale delle competenze
Guarda il video del Progetto
Eventi e Divulgazione
Evento Confindustria
4 Luglio 2019
Evento A&T – Torino
14 febbraio 2020
Webinar
26 Maggio 2020
Webinar
29 Maggio 2020
Webinar
19 Novembre 2021
Webinar
28 Gennaio 2022
Pubblicazioni
TM4 Tutto Misure
TM3 Tutto Misure
TM2 Tutto Misure
IEEE Instrumentation & measurement n.24
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Contatti
Referenti progetto
Luigi Gamberi – Coordinatore del Gruppo di Lavoro (Italian Quality Company S.r.l. – IQC)
Via di Corticella 181/3; 40128 Bologna
E-mail: luigi.gamberi@itaqua.it
Professore Giulio D’Emilia – Presidente del Gruppo di Lavoro (UNIVERSITA’ DEGLI STUDI DELL’AQUILA – DIEC – Dipartimento di Ingegneria Industriale e dell’Informazione e di Economia)
Via Giovanni Gronchi n. 18; 67100 L’Aquila
E-mail: giulio.demilia@univaq.it
