L'Università degli Studi di Ferrara, attraverso il laboratorio IN4 Hub per l'Innovazione nell'Ingegneria e l'Integrazione nell'Industria, coordina il progetto REFIMAN - Piattaforma di MANutenzione predittiva per il REtroFItting sostenibile di impianti e macchinari esistenti nel sistema produttivo dell'Emilia-Romagna - finanziato dalla Regione Emilia-Romagna nell’ambito del PR FESR. Il progetto è condotto in stretta sinergia con altri tre partner: InterMech–MO.RE., SITEIA.Parma, TekneHub, laboratori appartenenti rispettivamente alle Università di Modena e Reggio Emilia, Università degli Studi di Parma e Università degli Studi di Ferrara.

Il progetto mira a realizzare le metodologie e gli strumenti tecnici per trasformare radicalmente la manutenzione degli impianti produttivi antecedenti la transizione digitale. L’innovazione del sistema produttivo regionale viene perseguita attraverso lo sviluppo e l’applicazione di tecnologie avanzate, realizzando una piattaforma di manutenzione predittiva che integra hardware sofisticato e software basato su machine learning. Questo sistema trasformerà gli impianti pre-industria 4.0, migliorando la diagnosi e la prognosi delle componenti meccatroniche, estendendo la vita utile degli impianti e ottimizzando i piani di manutenzione. L'impatto di REFIMAN va quindi oltre i miglioramenti tecnologici, promuovendo un modello di produzione sostenibile che si allinea agli obiettivi ambientali della Regione Emilia-Romagna.

Il sistema di retrofitting è basato su tecniche di diagnostica e prognostica abbinate a algoritmi di apprendimento automatico, che lo rendono adattabile a un'ampia gamma di impianti industriali e capace di affinare le proprie stime nel tempo.

Il progetto vede anche il coinvolgimento di diverse imprese di vari settori - FAVA S.P.A., I.M.A. Industria Macchine Automatiche S.P.A., OBER S.P.A., Parma Food Group s.r.l. - ognuna delle quali integrerà la piattaforma di REFIMAN a livello prototipale nei propri impianti. Queste aziende partecipano attivamente alle fasi di testing e sviluppo, contribuendo con le loro specifiche esigenze e facilitando l'ingegnerizzazione del sistema.

Il contributo del laboratorio IN4 è cruciale per il successo del progetto. Con la propria expertise in sensoristica avanzata e analisi dei dati, il team di IN4 sviluppa algoritmi che prevedono il deterioramento delle macchine, consentendo interventi tempestivi e prevenendo guasti gravi.

I risultati preliminari indicano un significativo aumento dell'efficienza e una riduzione dei costi di manutenzione, sostenendo così un modello produttivo più sostenibile. A esempio, nel caso di una macchina automatica prodotta da IMA per il settore farmaceutico, la piattaforma REFIMAN rileva ed analizza le forze in gioco, al fine di monitorare ed ottimizzare lo stato di lubrificazione dei componenti meccanici; si utilizzano alcune fra le tecniche di analisi più innovative, tra cui l’impiego di una rete neurale opportunamente addestrata, con lo scopo di rilevare i guasti tempestivamente mediante una continua analisi degli errori, di cui il diagramma mostra un esempio dell’andamento temporale.

REFIMAN rappresenta quindi un esempio di come l'innovazione tecnologica possa essere applicata per migliorare l'efficienza industriale, ridurre l'impatto ambientale e promuovere la sostenibilità, segnando un passo importante verso la realizzazione degli obiettivi di Industria 4.0.