E’ dall’esigenza di ingegnerizzare un passaggio ad oggi ancora interamente seguito da persone e che richiede un’elevata specializzazione, il controllo della qualità del cemento, che nasce la partnership tra Italcementi, leader nel settore dei materiali per le costruzioni che offre soluzioni e applicazioni integrate per la building community, e Cluster Reply, la società del Gruppo Reply specializzata in servizi di consulenza e di integrazione di sistemi su tecnologie Microsoft.
Quanto realizzato lancia l’industria del cemento italiana verso l’innovazione 4.0 per adattarsi a nuove esigenze indirizzando gli investimenti non solo nella ricerca di materiali più efficienti e versatili, ma soprattutto verso l’evoluzione di processi maggiormente performanti e sostenibili, in grado di migliorare la qualità del prodotto finale.
Due i benefici immediati derivanti dall’automatizzazione del processo: da un lato un output di analisi costituito da valutazioni quantitative che fino ad oggi rimanevano solo su un piano qualitativo; e dall’altro un’ottimizzazione dei tempi di analisi pari almeno al 75%. Infatti, oltre all’efficientamento di un procedimento che aveva la peculiarità di durare svariate ore, il sistema così ingegnerizzato potrà essere impiegato anche durante orari non lavorativi e permetterà allo strumento di essere liberato per attività più importanti durante il giorno.
“Grazie alla collaborazione con i team di Italcementi e alla nostra partnership con Microsoft – osserva Piero Vicari, Partner di Cluster Reply – abbiamo realizzato una soluzione scalabile che sfrutta la capacità di calcolo, analisi dati, AI e Machine Learning della piattaforma cloud Microsoft Azure e di Azure Analytics per automatizzare un processo complesso come quello del controllo qualità del clinker – componente base del cemento -. Gli ingegneri di Italcementi hanno così a disposizione una dashboard digitale che fornisce una panoramica dettagliata sulle caratteristiche del campione analizzato, e forniscono indicazioni sul comportamento atteso del prodotto in ogni condizione”.
L’automatizzazione del controllo qualità del cemento abbatte i tempi e fa luce sull’impatto ambientale
La soluzione individuata è volta ad automatizzare parte del processo di controllo di qualità del clinker, relativa alla porosità del campione analizzato. Utilizzando gli algoritmi di interpolazione delle immagini estrapolate al microscopio elettronico, previa attività di pre-processing per la ridefinizione delle stesse, la tecnologia restituisce entro mezz’ora di tempo risultati oggettivi, entrando nel dettaglio delle sue caratteristiche fisiche. Dall’analisi delle singole immagini viene ricomposto l’intero campione, scartando le aree della resina, e individuando in una prima fase le caratteristiche della porosità a livello di singolo granulo e di intero campione, potendo condividere in tempo reale le informazioni tra laboratorio e plant.
Lo scopo e il valore aggiunto di questo progetto pilota è rendere routinarie alcune analisi che oggi sono svolte solo in caso di deviazioni, essendo molto onerose in termini di lavoro dedicato da tecnici di laboratorio specializzati. Ma l’AI rappresenta un potente alleato anche sul piano della riduzione dell’impatto ambientale. La soluzione progettata da Cluster Reply potrà consentire a Italcementi di diminuire le emissioni di CO2, dal momento che sarà possibile capire con precisione quali sono gli impatti sulla produzione sia a livello di materiali, che di cottura, permettendo così di risolvere in tempi più brevi eventuali deviazioni di alcuni parametri del processo.
“La partnership con Reply nasce dall’esigenza di superare alcune criticità quali attività manuali ripetitive e sotto-utilizzo di strumentazioni evolute, per rendere il processo di controllo di qualità del clinker e del cemento ancora più performante” afferma Roberto Cucitore, Head Of Quality and Innovation, di Italcementi – Il primo step di collaborazione si è concentrato sull’automazione del Microscopio Elettronico e della elaborazione delle immagini acquisite per valutare la porosità del clinker, ma le caratteristiche importanti sono numerose e l’obiettivo dei prossimi mesi è di estendere l’applicazione dell’AI anche ad altre fasi di analisi del campione, con attenzione alla sua mineralogia.”
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