Obiettivo

Il progetto REFIMAN mira alla realizzazione di una piattaforma hardware-software per il retrofitting e il revamping di impianti industriali non sensorizzati allo scopo di conferire loro caratteristiche smart e i4.0 

Il sistema sarà basato su tecniche di diagnostica/prognostica accoppiate a un algoritmo di Machine Learning con capacità di autoapprendimento 

Grazie alla capacità del sistema di retrofitting di eseguire un controllo puntuale della qualità di produzione, sarà infatti possibile individuare i prodotti fuori tolleranza prima che questi subiscano le successive lavorazioni e si arrivi al prodotto finito. 

In questo modo, se il sistema di retrofitting si rivelerà efficace,
ci si attende un calo della percentuale di prodotti finiti che vengono scartati perché non conformi all’ispezione di qualità effettuata prima della messa in vendita. 

Come ricaduta,
sarà possibile evitare lavorazioni inutili su prodotti già destinati ad essere scartati, efficientando così l’utilizzo delle risorse energetiche di tutto il processo produttivo. 

In termini di costi, e come suggerisce la letteratura, il costo di manutenzione nelle aziende di produzione supererebbe il 15% del totale costi (Salonen e Deleryd, 2011). I costi di manutenzione possono riguardare costi diretti (manodopera, materiale) e costi indiretti dovuti ai prodotti alla non conformità e ai prodotti scartati. Mediamente i costi indiretti di manutenzione sono del 24% del totale costi di manutenzione. 

Il progetto ha come finalità di ridurre i prodotti scartati e di contribuire all'economia circolare. 

La percentuale di miglioramento dipenderà dallo stato e dal tipo del macchinario.