Smart Converting 4.0 - Policy engine ed editor e sistemi di business intelligence

Zani F., Moroni D., Tampucci M., Antonetti M., Masini D.

Localizzazione indoor  Policies  Sicurezza  Converting  Tag  Traiettorie 

L'obiettivo operativo OO2 del progetto Smart Converting 4.0 mira a realizzare soluzioni innovative per la sicurezza basate su intelligenza artificiale, tecnologie evolute di localizzazione e robotica collaborativa integrandole nella operatività delle linee di converting. Le soluzioni consentiranno di incrementare il livello di sicurezza della linea, portandolo ben al di sopra dei vigenti requisiti normativi. Come già richiamato in D2.1.1, il sistema oggetto di studio consentirà di conoscere in tempo reale lo stato dell'impianto di trasformazione per carta tissue e per nonwoven ("tessuto-non-tessuto"), in particolare, in relazione alla posizione degli operatori e di eventuali mezzi mobili e, grazie a questo, consentire una notevole riduzione del rischio di incidenti. Il sistema funzionerà attraverso due diverse modalità: modalità "on line" e modalità "off line". Nella modalità "on line", il sistema, grazie della conoscenza dello stato e delle posizioni delle persone intorno al macchinario e sulla base di opportune policies, implementerà delle azioni sia verso gli operatori sia verso le macchine e i componenti robotici stessi, quali, ad esempio, il rilevamento di una eccessiva presenza di operatori in una zona dove operano mezzi mobili potenzialmente pericolosi, o la vicinanza o l'intrusione di un operatore in un'area interdetta. Quando la logica di una di queste policies risulterà verificata, il sistema genererà allarmi o interverrà automaticamente sull'impianto o sul singolo componente robotico, ad esempio rallentandone il funzionamento o inibendolo. Nella modalità "off line" sarà possibile analizzare i dati a posteriori ed effettuare delle analisi utili a comprendere lo stato dell'arte delle procedure "de facto" in essere consentendo quindi di definire ed implementare ottimizzazioni procedurali basate su cosa realmente accade nell'impianto nella sua normale operatività, il tutto ovviamente sempre nel rispetto dei diritti e delle privacy degli operatori. A titolo di esempio potremmo ipotizzare di verificare quante volte un operatore si avvicina o entra in una zona pericolosa. La conoscenza delle procedure effettive, vale a dire non quelle previste o schedulate ma quelle che effettivamente si verificano, avrà ovviamente ricadute positive non solo in termini di aumento della sicurezza ma anche in termini di incremento della produttività dell'intera linea di converting. Inoltre, in un momento in cui il distanziamento sociale e le modalità per rispettarlo sui luoghi di lavoro sono un tema di grande centralità, la conoscenza del posizionamento e della distanza tra gli operatori può aiutare a rispettare e mantenere le distanze dovute e, allo stesso tempo, consentire ai responsabili della sicurezza raccogliere preziose informazioni quantitative sulle aree della linea e sulle operazioni che hanno dato luogo a violazioni delle disposizioni in merito. Il contenuto di questo deliverable si fonda sul lavoro già svolto nelle attività operative AO2.2 per il sistema di acquisizione dei dati di localizzazione e su AO2.3 per gli algoritmi e le regole di analisi delle traiettorie, già implementate al''interno dell'attività facendo perno su un engine per l'esecuzione delle policies, ossia Drools. In questo documento ci si concentra quindi sulle modalità di scrittura e realizzazione delle policies, mostrando degli esempi espliciti di editing. L'infrastruttura SW rimane in ogni caso quella già descritta in D2.3.2 a cui si rimanda per completezza. Il documento si articola come segue. Nella sezione 2 si riportano alcuni screenshot del SW realizzato mentre la sezione 3 conclude il documento con una descrizione delle attività future previste.

Source: ISTI Project report, Smart Converting 4.0, D2.4.1, 2022