Il progetto europeo SM4RTENANCE (2023–2026) vuole rivoluzionare la manutenzione predittiva nell’industria manifatturiera, puntando su efficienza, sostenibilità e condivisione intelligente dei dati. Coinvolge 47 partner da 11 Paesi UE, rientra nel programma Digital Europe e si basa sulla costituzione di un Data Space interoperabile che integra IoT e sistemi predittivi già esistenti. Al progetto SM4RTENANCE partecipa DGS insieme ad SMC.
Uno dei pilastri centrali del progetto è l’adesione ai principi degli European Data Spaces, promossi dalla Commissione Europea, per la costruzione di un ecosistema sicuro, condiviso e sovrano per i dati industriali.

Obiettivo del progetto

L’obiettivo del progetto è la costituzione di un nuovo Data Space europeo dedicato alla manutenzione predittiva in ambito manifatturiero, in cui lo scambio e la condivisione dei dati avvengano in modo regolamentato, sicuro e trasparente, secondo i principi fondanti degli European Data Spaces: sovranità del dato, interoperabilità, tracciabilità e fiducia tra i partecipanti.

A tal fine, sono stati selezionati otto casi pilota reali, ciascuno coordinato da una azienda manifatturiera in collaborazione con un technology provider. Quest’ultimo ha il compito di sviluppare e supportare il pilota nella creazione di un Data Space conforme e federabile, che possa essere integrato all’interno dell’ecosistema del Data Space SM4RTENANCE. 


Use Case

SMC affianca il pilot Fidia S.p.A. in qualità di technology provider, con l’obiettivo di costruire un Data Space dedicato alla supply chain di Fidia. Il Data Space è basato sulla tecnologia Digital Lake, evoluta nell’ambito del progetto per rispondere agli standard di interoperabilità, sicurezza e sovranità del dato definiti da IDS International Data Spaces, garantendo così la piena federabilità e conformità alle linee guida europee.
Il gemello digitale è un modello virtuale altamente complesso, che è l'esatta replica del suo corrispettivo fisico e descrive a 360° il prodotto o processo.  Programmazione e progettazione di sistemi sia hardware che software che permettono di dotare le macchine di determinate caratteristiche che vengono considerate tipicamente umane quali, ad esempio, le percezioni visive, spazio-temporali e decisionali.  Integrazione dei dati in un ambiente virtuale interattivo, navigabile e manipolabile tramite tecnologie AR/VR, per una fruizione immersiva e intuitiva delle informazioni.  Piattaforma per facilitare l’astrazione nella gestione dei dati in grado di consentire aggregazioni di ecosistemi (produttivi e/o sociali) tramite regole, strumenti e tecnologie (e.g. API, connettori), tali da permettere la condivisione di dati fra aziende.

Grazie alla piattaforma Digital Lake, i dati reali di utilizzo dei componenti e delle macchine utensili vengono raccolti e condivisi in modo sicuro e regolamentato. Questi dati alimentano algoritmi di Intelligenza Artificiale sviluppati per anticipare guasti e anomalie, abilitando una manutenzione predittiva evoluta e contribuendo al miglioramento continuo del prodotto. 

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