{"id":9583,"date":"2026-10-01T12:49:30","date_gmt":"2026-10-01T10:49:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kode-solutions.net\/?p=9583"},"modified":"2026-10-01T12:49:32","modified_gmt":"2026-10-01T10:49:32","slug":"spacs-sustainable-process-automation-for-composite-solutions","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kode-solutions.net\/it\/spacs-sustainable-process-automation-for-composite-solutions\/","title":{"rendered":"SPACS \u2014 Sustainable Process Automation for Composite Solutions"},"content":{"rendered":"\r\n\t
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SPACS \u2014 Sustainable Process Automation for Composite Solutions<\/h1>\n\n\n

di Andrea Spinelli – BU Manager Industry 5.0 di Kode<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Integrazione dei dati di produzione, rescheduling automatizzato e AI per ottimizzare la produzione di componenti in materiale composito: il progetto europeo realizzato da Kode con Advanced Composites Solutions (ACS), azienda leader nella progettazione e produzione di componenti in fibra di carbonio per automotive, aerospace, nautica e industrial.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Quando un componente in fibra di carbonio esce dall’autoclave e non supera il controllo qualit\u00e0, non si tratta solo di un pezzo da rilavorare. Si tratta di un evento che, in assenza di automazione, innesca una catena di interventi manuali: il responsabile di produzione deve riesaminare il piano di lavoro, valutare le priorit\u00e0 di tutti gli ordini attivi e trovare a mano uno slot per la rilavorazione \u2014 tutto questo mentre la produzione continua. Nelle fabbriche ad alta variabilit\u00e0, dove ogni ordine di lavoro ha caratteristiche proprie, questo costo invisibile si accumula silenziosamente, ordine dopo ordine. \u00c8 da questa criticit\u00e0 concreta che nasce SPACS.<\/p>\n\n\n\n

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SPACS \u2014 Sustainable Process Automation for Composite Solutions \u2014 \u00e8 un progetto di ricerca applicata finanziato nell’ambito del programma europeo Horizon, attraverso l’iniziativa greenSMEhub. Kode ha collaborato con l\u2019azienda Advanced Composites Solutions (ACS), leader in Europa e a livello internazionale nella progettazione e produzione di componenti in fibra di carbonio e altri materiali compositi per automotive, aerospace, nautica e industrial. L’obiettivo: portare integrazione dei dati, automazione intelligente e AI nei processi produttivi in ottica di sostenibilit\u00e0 e competitivit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

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La sfida: dati frammentati e scheduling manuale<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

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Il processo produttivo di ACS si articola in sei fasi principali \u2014 dal taglio e dal nesting della fibra alla polimerizzazione in autoclave, fino ai controlli qualit\u00e0 intermedi e finali \u2014 con due criticit\u00e0 strutturali. Sul piano dell’integrazione, i dati di qualit\u00e0 vengono registrati su fogli Excel non connessi all’ERP, senza un canale codificato per le non conformit\u00e0. Sul piano operativo, quando il Controllo Qualit\u00e0 dichiara un componente non conforme, l’ordine di rilavorazione viene reinserito manualmente nel piano di produzione, creando conflitti di priorit\u00e0 con gli ordini in corso. La sfida era quindi duplice: integrare i flussi informativi in un’unica piattaforma connessa e risolvere il rescheduling delle non conformit\u00e0 in modo automatizzato ma governabile.<\/p>\n\n\n\n

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L’approccio: dall’analisi dei processi all’integrazione dei dati<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

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Kode ha avviato il progetto con una fase di analisi approfondita: mappatura del workflow per ODL (Ordine di Lavoro), identificazione dei colli di bottiglia e definizione delle integrazioni necessarie. L’analisi ha portato a identificare quattro processi chiave da automatizzare e ha prodotto una piattaforma IT integrata basata su FactorAI \u2014 il framework di data science di Kode per l’Industry 4.0 \u2014 connessa all’ERP aziendale tramite un connettore sviluppato ad hoc.<\/p>\n\n\n\n

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Integrando circa 50 variabili da tre fonti (dati di avanzamento produzione dall’ERP, cause e storico delle non conformit\u00e0 dal sistema qualit\u00e0, disponibilit\u00e0 materiali e vincoli di consegna dalla pianificazione), si \u00e8 potuto mettere a disposizione di ACS un flusso continuo di informazioni che attraversa tutti i livelli del processo. In questo modo, il procurement pu\u00f2 monitorare i consumi reali rispetto al pianificato, la pianificazione ha visibilit\u00e0 in tempo reale sui carichi dei centri di lavoro, la qualit\u00e0 pu\u00f2 tracciare le non conformit\u00e0 correlando i difetti alle specifiche fasi produttive, il management ha a disposizione tutti gli indicatori chiave (KPI) sempre aggiornati, automaticamente.<\/p>\n\n\n\n

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La piattaforma di controllo qualit\u00e0<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

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Il primo modulo della soluzione \u00e8 una web app dedicata al controllo qualit\u00e0. La piattaforma consente agli operatori del reparto QC di abbandonare i fogli Excel e registrare le non conformit\u00e0 secondo una tassonomia definita insieme ai tecnici ACS, associando all’Ordine Di Lavoro corrispondente, eliminando gli errori di trascrizione e rendendo l’informazione immediatamente operativa per la pianificazione. Il modulo implementa una logica di validazione a livello di input che impedisce voci ambigue o inconsistenti, garantendo coerenza tra reparti. Nel tempo, lo storico alimenta l’analisi statistica per correlare difetti a fasi produttive, centri di lavoro e tipologie di materiale al fine di costituire la base dati per lo sviluppo di modelli predittivi sulla qualit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

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Il rescheduling automatizzato: il cuore del sistema<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

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Il modulo di gestione delle rilavorazioni e ripianificazione \u00e8 l’elemento chiave dell’intera soluzione. Il problema che affronta \u00e8 un problema classico della manifattura discreta ad alta variet\u00e0: quando un ordine viene dichiarato non conforme e deve essere rilavorato, la sua reimmissione nel piano di produzione richiede di trovare una posizione nello scheduling che rispetti le scadenze di consegna, riassorbendo la rilavorazione nel piano senza generare conflitti o ritardi a cascata \u2014 tenendo conto dei carichi dei centri di lavoro, della disponibilit\u00e0 dei materiali e della tipologia dell’ordine.<\/p>\n\n\n\n

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La soluzione implementata da Kode adotta un approccio di rescheduling automatizzato con validazione umana (human-in-the-loop): l’algoritmo di prioritizzazione calcola automaticamente la proposta di reinserimento dell’ordine non conforme nel piano di produzione, considerando data di consegna, tipo di ordine e disponibilit\u00e0 materiali, senza generare conflitti a cascata.<\/p>\n\n\n\n

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Il piano proposto viene validato dal responsabile di produzione prima di diventare operativo (human-in-the-loop): una scelta deliberata, non una limitazione tecnica, che garantisce efficienza senza sottrarre il controllo alle figure responsabili. Il sistema include anche notifiche automatiche in tempo reale verso i team di pianificazione non appena un ordine entra in stato di rilavorazione.<\/p>\n\n\n\n

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Dashboard di monitoraggio e KPI<\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

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Il quarto componente \u00e8 il livello di visualizzazione e monitoraggio, che rende accessibili \u2014 in tempo reale e per le diverse funzioni aziendali \u2014 i dati raccolti e processati dagli strati sottostanti. Due dashboard alimentate in tempo reale dalle tre fonti integrate restituiscono una visibilit\u00e0 unificata prima assente: la dashboard Quality Control per gli operatori \u2014 stato non conformit\u00e0 per ODL, andamento indicatori e alert \u2014 e la dashboard KPI produttivi per la direzione \u2014 che aggrega gli indicatori chiave di performance relativi a efficienza dei centri di lavoro, scostamenti tempi stimati\/effettivi, volumi e tipologie di non conformit\u00e0. La correlazione automatica tra dati di produzione e qualit\u00e0 permette di identificare pattern ricorrenti e indirizzare gli interventi correttivi.<\/p>\n\n\n\n

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I risultati e le prospettive<\/h2>\n\n\n\n

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SPACS \u00e8 un progetto sperimentale concluso: i risultati documentati nella rendicontazione finale attestano il raggiungimento e il superamento di tutti gli obiettivi prefissati, con indicazioni chiare sulla direzione evolutiva per eventuali sviluppi successivi.<\/p>\n\n\n\n

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  • Processi automatizzati: 4<\/strong>, a fronte di un target iniziale di 1.<\/li>\n\n\n\n
  • Riduzione degli errori umani: 50%<\/strong>, grazie al canale codificato di segnalazione e alla completa eliminazione del data entry su fogli non integrati.<\/li>\n\n\n\n
  • Risparmio energetico: 20%<\/strong>, ottenuto indirettamente attraverso la riduzione delle rilavorazioni e l’ottimizzazione dei flussi produttivi.<\/li>\n\n\n\n
  • Riduzione dei difetti rilevati automaticamente: 15-20%<\/strong> nella fase finale, con un obiettivo del 50% atteso nei 12 mesi successivi alla conclusione, man mano che si consolida il database delle non conformit\u00e0.<\/li>\n\n\n\n
  • Dipendenti coinvolti e formati: 7-10<\/strong>, a fronte di un target di 5.<\/li>\n\n\n\n
  • Parametri monitorati: 100<\/strong>, in linea con l’obiettivo.<\/li>\n\n\n\n
  • Processi integrati nella nuova soluzione IT: 4<\/strong>, rispetto al target di 2.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

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    Le prospettive future identificate dal progetto includono il completamento dell’integrazione con le autoclavi per un monitoraggio energetico diretto e il consolidamento del database delle non conformit\u00e0 come base per modelli predittivi sulla qualit\u00e0: il passo verso un sistema che non si limiti a rilevare i difetti, ma li anticipi.<\/p>\n\n\n\n

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    Rescheduling dinamico: il panorama tecnologico e di mercato.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

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    Il rescheduling dinamico in risposta a eventi di qualit\u00e0 \u00e8 riconosciuto dalla letteratura recente come una delle sfide pi\u00f9 complesse della manifattura discreta moderna. Le soluzioni enterprise pi\u00f9 avanzate supportano cicli di rescheduling multipli giornalieri, ma si rivolgono a grandi aziende con infrastrutture IT consolidate e budget significativi. Per le PMI manifatturiere questo livello di sofisticazione \u00e8 raramente accessibile.<\/p>\n\n\n\n

    <\/p>\n\n\n\n

    La soluzione sviluppata da Kode per ACS non implementa algoritmi di ottimizzazione combinatoriale complessa, ma realizza una soluzione pragmatica e deployabile che affronta il problema reale \u2014 la disconnessione tra qualit\u00e0 e scheduling \u2014 con un’architettura integrata, un algoritmo di prioritizzazione basato su regole operative concrete e un design human-in-the-loop coerente con le best practice emergenti per l’Industry 5.0.<\/p>\n\n\n\n

    <\/p>\n\n\n\n

    Il punto di forza di questo progetto \u00e8 la copertura dell’intero flusso informativo: dal dato di macchina all’ERP, dal controllo qualit\u00e0 alla pianificazione, con notifiche automatiche e dashboard in tempo reale. \u00c8 esattamente questo gap \u2014 tra sistemi di qualit\u00e0 e sistemi di scheduling \u2014 che ricercatori e practitioner industriali identificano come la principale fonte di inefficienza nelle fabbriche che non hanno ancora completato la transizione verso l’Industria 4.0. <\/p>\n\n\n\n

    <\/p>\n\n\n\n

    L’aspetto pi\u00f9 maturo della soluzione sta proprio nel modello di governance: il rescheduling automatico con approvazione umana riflette maturit\u00e0 progettuale, e la fiducia nel sistema che si costruisce progressivamente \u00e8 la condizione abilitante per ogni sviluppo successivo.<\/p>\n\n\n\n

    <\/p>\n\n\n\n

    \u201cAbbiamo aderito volentieri al progetto di ricerca proposto da Kode \u2013 \u00e8 il commento<\/em> dell\u2019ingegner Roberto Catenaro, fondatore e Ceo di ACS<\/em><\/strong> \u2013 perch\u00e9 ci ha consentito di sperimentare l\u2019applicazione di tools di rescheduling dinamico alle esigenze di ripianificazione derivanti da prodotti non conformi. In futuro auspichiamo di introdurre stabilmente strumenti digitali di programmazione e controllo al servizio della produzione seriale e di ottimizzare sempre di pi\u00f9, con l\u2019utilizzo dell\u2019AI, l\u2019intero flusso produttivo\u201d. <\/em><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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    Integrazione dei dati di produzione, rescheduling automatizzato con validazione umana e AI per ottimizzare la produzione di componenti in fibra di carbonio: SPACS \u00e8 il progetto europeo Horizon realizzato da Kode con Advanced Composites Solutions, con 4 processi automatizzati e -50% di errori umani.<\/p>\n","protected":false},"author":6,"featured_media":9585,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[157],"tags":[],"class_list":["post-9583","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news-it"],"yoast_head":"\nRescheduling automatizzato produzione: il progetto SPACS | Kode<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Rescheduling automatizzato e AI per la produzione di compositi: nel progetto SPACS Kode e ACS integrano dati, qualit\u00e0 e pianificazione. 4 processi automatizzati.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, 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