Sensor Network for Intelligent Predictive Enterprise – SNIPE

Sensor Network for Intelligent Predictive Enterprise – SNIPE

SNIPE vuole facilitare la trasformazione digitale delle fonderie attraverso un sistema di intelligenza artificiale applicato a soluzioni Internet of Things, per monitorare le performance dei processi e implementare un sistema di manutenzione predittiva nel rispetto della cybersecurity.

Cos’è SNIPE

SNIPE è un dimostratore finanziato da TRINITY, progetto europeo che ha ricevuto un contributo dal programma “Robotics – Digital Innovation Hubs”, e mira allo sviluppo di un’infrastruttura di monitoraggio intelligente per la raccolta e l’analisi dei dati da processi di fonderia non digitalizzati, così da gestire la loro manutenzione tramite algoritmi predittivi. Negli ultimi anni l’industria delle fonderie si è interessata sempre di più alla trasformazione digitale per ottimizzare i processi in termini di sicurezza e produttività. In linea con questa esigenza, le soluzioni tailor-made di SNIPE si concentrano sui processi di fonderia ritenuti maggiormente critici quali la colata, il trasporto su nastro e la produzione di sabbia verde.

Obiettivi

Lo sviluppo di un sistema di monitoraggio intelligente, composto da un network di sensori wireless ed uno IoT gateway con diverse opzioni di connessione in linea con i più recenti requisiti di cybersecurity.

L’implementazione di algoritmi di intelligenza artificiale per la manutenzione predittiva dei
processi chiave.

Lo sviluppo di uno smart device indossabile che fornirà informazioni ai lavoratori in caso di fermo macchina o di problemi lungo il processo produttivo.

Timeline

  • durata
    12 mesi

  • kick-off meeting
    4 agosto 2020

Partenariato

SNIPE con Kilometro Rosso

Kilometro Rosso si occupa della comunicazione del progetto e del trasferimento tecnologico della soluzione SNIPE nel settore manifatturiero.

DICONO DI NOI

News

This project has indirectly received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme, via an Open Call issued and executed under project TRINITY (grant agreement No 825196).

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