Ricerca & Sviluppo - Digital Lake
Innovazione continua attraverso ricerca e sviluppo
Digital Lake è un progetto innovativo che abilita la condivisione e l’utilizzo intelligente dei dati aziendali attraverso una piattaforma flessibile e interoperabile. Proprio per queste caratteristiche, partecipa e contribuisce attivamente a diversi progetti di ricerca e sviluppo, anche finanziati a livello europeo, dedicati all’innovazione digitale, all’intelligenza artificiale e alla valorizzazione dei dati.
Il progetto europeo SM4RTENANCE, attivo dal 2023 al 2026, mira a innovare la manutenzione predittiva nel settore manifatturiero, migliorando l'efficienza e la competitività delle aziende. L'iniziativa si basa sulla creazione di un data space interoperabile per la condivisione dei dati, integrando piattaforme IoT e sistemi predittivi già esistenti. Il progetto coinvolge 47 partner da 11 Paesi dell'UE, tra cui SMC, e si inserisce nel programma Digital Europe, con l'obiettivo di promuovere la collaborazione tra aziende e centri di ricerca.
Grazie a tecnologie avanzate e data spaces federati, SM4RTENANCE punta a ridurre i costi, ottimizzare la manutenzione e sostenere la transizione verso un'industria più intelligente e sostenibile.
All’interno del progetto SM4RTENANCE, SMC partecipa attivamente al pilot Fidia S.p.A., contribuendo alla realizzazione di un data space avanzato basato sulla piattaforma Digital Lake che si inserisce all’interno del contesto data space europeo di SM4RTENANCE.
Grazie a tecnologie avanzate e data spaces federati, SM4RTENANCE punta a ridurre i costi, ottimizzare la manutenzione e sostenere la transizione verso un'industria più intelligente e sostenibile.
All’interno del progetto SM4RTENANCE, SMC partecipa attivamente al pilot Fidia S.p.A., contribuendo alla realizzazione di un data space avanzato basato sulla piattaforma Digital Lake che si inserisce all’interno del contesto data space europeo di SM4RTENANCE.
digiTAl twiN green aDvancEd Manufacturing
L’obiettivo principale del progetto TANDEM è l’evoluzione dell’attuale piattaforma collaborativa di Supply Chain Management di DGS in ottica end-to-end Supply Chain attraverso l’integrazione di moduli e servizi avanzati che, da un lato colmino i gap esistenti nell’attuale piattaforma rispetto alle richieste di mercato, dall’altro permettano una continua evoluzione della piattaforma secondo le direttive di ricerca nazionali ed internazionali (innovazione tramite: Intelligenza Artificiale, Green Supply Chain, Industry 5.0, Circular Economy). Grazie al progetto TANDEM è stata evoluta la piattaforma Digital Lake per la gestione a 360° del Digital Twin di prodotto e di processo.
TEAM-ONE
Technology for Enhanced Application in Modeling and remote assistance
TEAM-ONE è un progetto nato nell’ambito dell’Industria 4.0 con l’obiettivo di ottimizzare la gestione dell’intero ciclo di vita del prodotto: dalla progettazione alla produzione, fino alla manutenzione e all’assistenza remota. Grazie alla piattaforma Digital Lake, i dati provenienti dai diversi sistemi informativi aziendali vengono raccolti ed elaborati con tecniche di intelligenza artificiale per generare analisi predittive e supportare gli operatori nelle attività di manutenzione.
Il progetto nasce dalla collaborazione tra il Competence Center CIM4.0 (Competence Industry Manufacturing 4.0), il Ministero delle Imprese e del Made in Italy e l’Unione Europea attraverso i fondi del programma NextGenerationEU.
Il progetto nasce dalla collaborazione tra il Competence Center CIM4.0 (Competence Industry Manufacturing 4.0), il Ministero delle Imprese e del Made in Italy e l’Unione Europea attraverso i fondi del programma NextGenerationEU.
AI REDGIO 5.0 è un progetto europeo, finanziato dall’Unione Europea e avviato a gennaio 2023, che coinvolge 43 partner provenienti da 18 paesi europei, tra cui DGS. Il suo obiettivo è sostenere la trasformazione digitale delle PMI manifatturiere verso l’Industria 5.0, sfruttando le potenzialità dell’AI-at-the-edge. Il progetto sviluppa un framework concettuale e un’architettura di riferimento per sperimentazioni e applicazioni concrete, raccogliendo i dati delle macchine attraverso un’architettura Data Space basata su Digital Lake e utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale per supportare in tempo reale le decisioni degli operatori.
