Il progetto SmartSpindle5.0 si propone di sviluppare un sistema innovativo per il monitoraggio e l’ottimizzazione delle prestazioni degli elettromandrini impiegati nelle macchine per la lavorazione del legno in un’ottica di produzione competitiva e contemporaneamente sostenibile. Questi componenti, fondamentali per la precisione e l’efficienza del processo produttivo, sono soggetti a usura e a variazioni operative che influiscono sul consumo di energia, sull’utilizzo di lubrificanti e sulla qualità del prodotto finale. L’adozione di strumenti avanzati basati sull’intelligenza artificiale consentirà di migliorare la gestione degli elettromandrini, riducendo i costi di manutenzione, i fermi macchina e l’impatto ambientale. Il progetto prevede l’integrazione di un sistema di sensori in grado di raccogliere dati in tempo reale su parametri chiave come vibrazioni, temperatura, coppia e velocità. Questi dati saranno analizzati attraverso modelli di machine learning per stimare la durata residua degli utensili e prevedere eventuali anomalie prima che si verifichino guasti. Inoltre, il sistema sarà in grado di suggerire modifiche ai parametri di lavorazione, adattandoli alle
condizioni operative per ottimizzare il consumo energetico e ridurre gli scarti di materiale.
| Research areas involved in the project | |
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Gestione dell'innovazione
Innovation management |
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| Type | Description | Authors | Year |
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| originale elaborazione dati | L’output principale del progetto sarà un approccio metodologico completo ed ingegneristicamente fondato che permetta la progettazione e realizzazione di elettromandrini intelligenti in grado di ottimizzare i parametri di lavorazione al fine di minimizzare il consumo energetico, la quantità di lubrificante richiesto e massimizzare al tempo stesso la vita utile dell’utensile, anche in ottica di prevenire rotture e pianificare gli interventi di manutenzione. Al fine di supportare il progettista nell’implementazione della soluzione, nel corso del progetto SmartSpindle5.0 verrà sviluppata una suite di strumenti software, sotto forma di libreria e/o Python package, con una serie di funzionalità in grado di supportare una gestione intelligente dei mandrini al fine di adattare i parametri di lavorazione alle condizioni contingenti. La libreria conterrà non soltanto funzioni ed algoritmi, ma anche modelli di apprendimento profondo, ovvero reti neurali, pre-addestrati in grado di fornire predizioni sulle grandezze fisiche rilevanti, ad esempio lo stato attuale dell’utensile e la sua vita utile residua. |
Calafà, Laura |
2027 |
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