{"id":6894,"date":"2025-05-19T19:20:28","date_gmt":"2025-05-19T17:20:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artes4.it\/?p=6894"},"modified":"2025-05-27T19:40:09","modified_gmt":"2025-05-27T17:40:09","slug":"il-progetto-transizione-ecologia-e-digitale-di-kme-e-i-suoi-obiettivi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.artes4.it\/en\/blog\/il-progetto-transizione-ecologia-e-digitale-di-kme-e-i-suoi-obiettivi\/","title":{"rendered":"Il progetto Transizione Ecologia e Digitale di KME e i suoi obiettivi"},"content":{"rendered":"<p><strong>KME<\/strong> \u00e8 oggi uno dei principali produttori europei di semilavorati in rame e leghe. Nel sito storico di Fornaci di Barga, circondato dalle montagne lucchesi, migliaia di tonnellate di ottone e rame vengono fuse, laminate, ricotte e trasformate in coils: nastri larghi poco pi\u00f9 di un metro, lunghi chilometri, destinati a connettori elettrici, scambiatori di calore, rivestimenti architettonici e componenti idraulici. Ogni fase di lavoro richiede molta energia. Negli ultimi anni il portafoglio ordini si \u00e8 ampliato da poche decine a centinaia di articoli speciali, le cui caratteristiche sono definite in modo personalizzato sulle esigenze del singolo cliente. Questo fatto, unitamente all\u2019uso sempre crescente di rottami e scarti da riciclo di metallo, <strong>nell\u2019ottica del concetto di economia circolare<\/strong> della quale il settore metallurgico del rame \u00e8 stato uno dei precursori storici, fa s\u00ec che i processi produttivi siano molto complessi da eseguire, monitorare e analizzare nel dettaglio e, quindi, da ottimizzare.<\/p>\n<h2>Il progetto KME e i suoi obiettivi<\/h2>\n<p>Controllare la qualit\u00e0 solo a fine linea non basta pi\u00f9: un difetto scoperto tardi costringe a produrre d\u2019urgenza un nuovo coil per creare un lotto sostitutivo. L\u2019azienda aveva quindi bisogno di strumenti per analizzare nel dettaglio <strong>i processi e le loro relazioni<\/strong>, misurare quanta energia viene utilizzata per produrre ogni coil e di individuare i parametri e i pattern di processo che compromettono resa e qualit\u00e0.<\/p>\n<p>Per rispondere a queste esigenze \u00e8 nato \u00abKME 5.0 \u2013 Transizione Ecologica e Digitale\u00bb, progetto cofinanziato dal bando ARTES 4.0 (PNRR). Undici impianti complessi, di et\u00e0 e tecnologie diverse, vengono collegati a una nuova piattaforma dati: dei gateway Industrial IoT Alleantia leggono migliaia di variabili dai diversi PLC e le inviano, ogni pochi secondi, a server virtualizzati. Un database Oracle integra dati gestionali su ordini, ricette, difetti, mentre la piattaforma SAS Viya gestisce la \u201cdata ingestion\u201d, modellazione, analisi e presentazione dati. L\u2019<strong>obiettivo del progetto<\/strong> \u00e8 ridurre del 30 % gli scarti in tre anni, tagliare del 5 % il consumo specifico di energia e fornire a ogni bobina il suo passaporto ambientale.<\/p>\n<h2>Le complessit\u00e0 realizzative<\/h2>\n<p>Gli<strong> impianti produttivi di KME<\/strong> utilizzano diverse tecnologie: trattandosi di un settore industriale \u201ccapital intensive\u201d, alcuni di essi risalgono a pi\u00f9 di 30 anni orsono e sono quindi stati oggetto di revamping e modifiche in tempi diversi, con la stratificazione di logiche di automazione di processo e modifiche di strutture dati nella quali, spesso, non \u00e8 facile districarsi per identificare i dati attuali e rilevanti rispetto ai requisiti di analisi richieste.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.artes4.it\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/kme.jpg\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"alignleft size-full wp-image-6897\" src=\"https:\/\/www.artes4.it\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/kme.jpg\" alt=\"\" width=\"642\" height=\"294\" srcset=\"https:\/\/www.artes4.it\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/kme.jpg 642w, https:\/\/www.artes4.it\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/kme-300x137.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 642px) 100vw, 642px\" \/><\/a><\/p>\n<p>Conseguentemente, una delle difficolt\u00e0 principali \u00e8 stata l\u2019interconnessione degli impianti, pi\u00f9 che per le tecnologie (la piattaforma IoT di Alleantia permette l\u2019interfacciamento veloce con dispositivi delle pi\u00f9 disparate tipologie), quanto per la riconciliazione dei dati gestiti dai PLC di impianto, per mapparli sui processi di produzione, sugli stati di lavorazione e sui parametri principali, sullo stato dell\u2019impianto e per avere la corretta associazione ai prodotti dei consumi energetici, elettrici e di gas naturale. Questo ha richiesto la<strong> ricostruzione dei processi produttivi<\/strong> rispetto ai dati IoT e dei gestionali, e la loro documentazione (stati della macchine, condizioni di anomalia ecc.), con sostanzioso supporto dei team operativi di KME e, in alcuni casi, riprogrammazioni parziali dei PLC per ottenere dati consistenti con gli output richiesti. Questo ha anche permesso di ottimizzare l\u2019architettura di \u201cdata ingestion\u201d, riducendo il numero tags acquisiti dagli impianti di un ordine di grandezza rispetto al totale tags gestiti (circa 3000 tags utilizzati rispetto agli oltre 40mila complessivi), potendo quindi accelerare la frequenza di acquisizione dati, per avere dei data set molto \u2018fini\u2019 a supporto di analisi puntuali sulle anomalie di prodotto e di lavorazione.<\/p>\n<p>La seconda difficolt\u00e0 \u00e8 nell\u2019implementazione della \u201cdata reconciliation\u201d, dove ogni impianto ha i propri processi di produzione, proprie logiche e programmazione, e dove la gestione operativa comporta diverse casistiche di gestione, e quindi analisi e test plurimi per ottenere i dati corretti e consistenti con le diverse lavorazioni effettuate. Il controllo della qualit\u00e0 dei dati ha poi richiesto \u201crework\u201d e controlli aggiuntivi, e anche la modifica di processi di lavorazione e indicazioni operative per fornire i dati necessari.<\/p>\n<p>La terza e non meno importante difficolt\u00e0 \u00e8 quella di riuscire a creare strumenti di analisi (report, sinottici, tools di front-end) realmente fruibili e utili per l\u2019uso quotidiano da parte di personale non esperto ICT. Questo richiede uno sforzo coordinato fra personale operativo e team di sviluppo, con il supporto della Direzione. L\u2019utilizzo di Data Platform nel mondo industriale richiede infatti di creare strumenti di \u2018data science\u2019 usabili non da data scientists, ma da esperti di processi produttivi, ingegneri metallurgici, elettrici e gestionali.<\/p>\n<h2>Le realizzazioni ad oggi<\/h2>\n<p>L\u2019<strong>interconnessione IoT<\/strong> \u00e8 completata per 8 impianti su 11, e la Data Platform \u00e8 completa per 6 impianti, con realizzati gli strumenti per le analisi di base su scarti \/ difetti, consumi energetici, efficienza produttiva e monitoraggi specifici per i singoli impianti.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.artes4.it\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/kme-2.jpg\"><img decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-6895\" src=\"https:\/\/www.artes4.it\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/kme-2.jpg\" alt=\"\" width=\"642\" height=\"274\" srcset=\"https:\/\/www.artes4.it\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/kme-2.jpg 642w, https:\/\/www.artes4.it\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/kme-2-300x128.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 642px) 100vw, 642px\" \/><\/a><\/p>\n<p>Sono stati implementati i primi algoritmi di analisi complessiva del processo produttivo. Specificamente, sono stati adottati algoritmi di correlazione multivariata di Shapley e di Kendall per l\u2019identificazione delle dipendenze fra anomalie di spessore nella fase finale di produzione e le lavorazioni effettuate nei diversi impianti, con le potenziali anomalie identificate. Questi algoritmi saranno ulteriormente testati e validati nel seguito del progetto, ed estesi per altri prodotti lavorati negli impianti che saranno connessi nelle prossime settimane.<\/p>\n<p>Parallelamente, sono stati utilizzati gli algoritmi di correlazione per il controllo delle distorsioni armoniche della <strong>rete elettrica KME<\/strong> (allaccio a 132 kV rete elettrica nazionale e 20 MW di carico) determinato dai carichi dei diversi impianti (fino a 3,5 Mw per singolo carico), che causano problemi che vanno da una riduzione dell\u2019efficienza energetica a danni anche importanti ai sistemi. La migliore conoscenza di carichi e distorsioni potr\u00e0 guidare interventi di ottimizzazione, riduzione consumi e riduzione di costi di manutenzione.<\/p>\n<p>Infine, \u00e8 stata impostata l\u2019analisi per cercare di caratterizzare le diverse tipologie di materia prima utilizzate dalla fonderia ai fini della resa metallo, della produttivit\u00e0 oraria e del consumo energetico nel processo di fusione,<\/p>\n<h2><strong>I prossimi passi<\/strong><\/h2>\n<p>Il progetto vedr\u00e0 il completamento delle <strong>interconnessioni degli ultimi due impianti<\/strong> entro il mese di giugno, il completamento della Data Platform e la realizzazione degli algoritmi di analisi di processo per l\u2019analisi su un numero pi\u00f9 ampio di prodotti (possibilmente la totalit\u00e0), sia per l\u2019analisi delle correlazioni su scarti e difetti, che l\u2019analisi dei consumi energetici per prodotto, con il consolidamento e l\u2019estensione delle realizzazioni avviate nel secondo semestre. Si inizier\u00e0 quindi il percorso di ottimizzazione continua per l\u2019ottenimento dei benefici tangibili dell\u2019utilizzo della Data Platform, in particolare puntando all\u2019analisi delle cause delle anomalie di spessore che determinano scarti di prodotto nella fase finale di preparazione, quindi con massimo impatto di costo.<\/p>\n<p>\u00abKME 5.0\u00bb dimostra che, anche nel metallurgico pesante, la transizione digitale \u00e8 possibile e redditizia. Far dialogare automazione, data science e know-how di processo trasforma dati grezzi in un asset strategico, allineando competitivit\u00e0 industriale e sostenibilit\u00e0. In un momento in cui l\u2019Europa spinge verso una manifattura pi\u00f9 verde, l\u2019esperienza di Fornaci di Barga offre un modello replicabile e racconta la storia di persone che, con gli strumenti giusti, fanno cooperare macchinari di oltre trent\u2019anni fa e intelligenza artificiale.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il progetto KME vedr\u00e0 il completamento delle interconnessioni degli ultimi due impianti entro il mese di giugno<\/p>\n","protected":false},"author":21,"featured_media":6897,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[88],"tags":[],"anno_doc":[255],"class_list":["post-6894","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog","anno_doc-255"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v22.8 (Yoast SEO v25.8) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Il progetto Transizione Ecologia e Digitale di KME e i suoi obiettivi - 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