Conferenza del Dipartimento DIITET 26 e 27 maggio 2014

Marco Sacco

La Fabbrica del Futuro:Manufacturing 4.0, IoT, CPS, …

CONSIGLIO NAZIONALE DELLE RICERCHE

Dipartimento di Ingegneria, ICT e Tecnologie per l’Energia e i Traporti (DIITET)

Internet of things e Manufacturing 4.03 Maggio, 2016Consiglio Nazionale delle Ricerche, Aula MarconiPiazzale Aldo Moro, 7 ‐ Roma

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 2

1. Human Oriented Virtual Factory – ITIA

2. Motion tracking in Human‐Robot Workspace ‐ IEIIT

3. Ottimizzazione di processi ed interoperabilità di dati/conoscenza per la fabbrica del futuro – IASI

4. ICT e sistemi sensoriali nel controllo di qualità dei processi produttivi – ISSIA

Outline

Conferenza del Dipartimento DIITET 26 e 27 maggio 2014

Marco Sacco

Human Oriented Virtual Factory 

CONSIGLIO NAZIONALE DELLE RICERCHE

Dipartimento di Ingegneria, ICT e Tecnologie per l’Energia e i Traporti (DIITET)

Internet of things e Manufacturing 4.03 Maggio, 2016Consiglio Nazionale delle Ricerche, Aula MarconiPiazzale Aldo Moro, 7 ‐ Roma

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 4

Human Oriented VIRTUAL FACTORY

Worker Satisfaction

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 5

Along the whole Factory life‐cycle

BetweenReal Factory andDigital factory 

Despitethe granularity and the user

Digital

Real

Factory level

Cell level

Component level

Concept Design Planning Deployment Operation

From interoperability … to Digital Continuity

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 6

Virtual FactoryThe framework

Integrated collaborative virtual environment aimed at facilitating the sharing of resources, manufacturinginformation and knowledge, while supporting the design and management of all the factory entities, from asingle product to networks of companies, along all the phases of the their lifecycles.

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 7

Virtual FactoryData Model

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 8

• Prototype client/server socket to connect Demanufacturing Plant with OntoGui

• Hardware in the loop

• Integration of Automation Systems in the framework: adaptation and exploitation of the 

state‐of‐the‐art standards and technologies for automation systems

• Exploitation of Smart sensors – Cyber Physical System

Virtual FactoryReal / Virtual Synchronisation

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 9

Human Oriented FactoryHuman – Robot Collaboration

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 10

Factory of the future InitiativeITIA is involved in:

EU Level• EFFRA• Digitising European Industry

National Level• Fabbrica Intelligente (I)• Industry 4.0 (D and other countries)

Regional Level• AFIL (Cluster Lombardo Fabbrica

Intelligente)

Conferenza del Dipartimento DIITET 26 e 27 maggio 2014

Stefano Savazzi, Alessandro Nordio, Vittorio Rampa

Motion tracking in Human‐Robot Workspace

CONSIGLIO NAZIONALE DELLE RICERCHE

Dipartimento di Ingegneria, ICT e Tecnologie per l’Energia e i Traporti (DIITET)

Internet of things e Manufacturing 4.03 Maggio, 2016Consiglio Nazionale delle Ricerche, Aula MarconiPiazzale Aldo Moro, 7 ‐ Roma

Instituto di Elettronica, Ingegneria dell’Informazione 

e delle Telecomunicazioni

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 12

Motion Tracking via RF body reflections

Problema: Come identificare il movimento di una persona che non porta con sé alcun dispositivo a partire da segnali radio scambiati da terminali di una rete wireless pre‐esistente?

Device‐Free Radio Vision (localizzazione, visione e inseguimento non‐cooperativo) –«non‐cooperative device‐free RF‐based vision»

Immagine di posizione

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 13

1. Elaborazione di segnali radio (CQI)scambiati tra i nodi della rete.

2. Identificazione del movimento inambienti complessi

R&D: prototipi TRL 4‐6: RTI (Utah Uni.), WiVi (MIT) …SenseWaves (Aalto Uni.), Device‐Free Localization (CNR)

Start‐up emergenti: Xandem, Pozyx ….

News recenti:«Il 'radar' wi-fi che vede attraverso le pareti», Repubblica, IT, 2015

«Radar prototype tracks Wi-Fi signals to spy through walls» Wired, US., 2013

«Governments Could Use WiFi Signals To Measure How Many People Are In A Room»Huffington Post, UK, 2015

Technology, overview

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 14

Channel Quality Information (CQI) Processing

(a) RSS (Received SignalStrength) – MAC layer

CQI ?

K=0 (no target),0

TX RX

‐60 ‐50 ‐40,0h

)(xh

)(,1 x

K=1

TX RX

x

p(s) RSS

(b)

Processing

 ?

«CQI profile analytics» ‐ Tomographic imaging, (Patwari, 2010) ‐ Bayesian/semi‐Bayesian inference, 2014‐ Deep Learning, (…image/video recognition tools… )

(a) Calibration/Modelling‐ Diffraction – UTD,ray‐tracing

Posteriorp

df

Motion frame

Channel State Information (CSI) ‐ PHY

(b)

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 15

Relevant applications

‐ Human Oriented Factory: localizzazione di un operatore in uno spazio di lavoro (HRC)

IoT platform (demo CNR):1. Rete Wireless M2M – IEEE 802.15.4e2. Localizzazione (tracking RT)3. Supporto data fusion (DFL + ToF)

(Savazzi S., Rampa V., Vicentini F., Giussani M.,    IEEE Sensors Journal, Mar. 2016)

‐ Industrial IoT («machine‐to‐machine») e Consumer IoT («machine‐to‐user»). 

‐ Ambient Assisted Living/Working:  Fall detection: monitoraggio della caduta/post‐fall(Savazzi, Sigg, et al, IEEE Signal Processing Magazine, 2016)Integration with inertial sensors (shoe sensing)

+

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 16

Motion tracking in Human‐Robot workspacesReal‐time motion tracking and localizationVideo: https://www.cnr.it/it/focus/029‐14/

Network (IEEE 802.15.4e)

ToF: time‐of‐flightcameras channel

DFL: device‐free localization channel

Conferenza del Dipartimento DIITET 26 e 27 maggio 2014

Fabio Guglietta, Giuseppe Stecca, Francesco Taglino

Ottimizzazione di processi ed interoperabilità di dati/conoscenza per la fabbrica del futuro

CONSIGLIO NAZIONALE DELLE RICERCHE

Dipartimento di Ingegneria, ICT e Tecnologie per l’Energia e i Traporti (DIITET)

Internet of things e Manufacturing 4.03 Maggio, 2016Consiglio Nazionale delle Ricerche, Aula MarconiPiazzale Aldo Moro, 7 ‐ Roma

Istituto di Analisi dei Sistemi ed Informatica «Antonio Ruberti»

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From raw data to analytics

Data Acquisition

Data Acquisition

Data Acquisition

Data Reconciliation

Analytics / Optimization

Models / data formats / K.P.I. / Standards

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 19

Data acquisition / Data pre‐processing transmission and storage

• Data Gathering• kaaproject

• Advanced map reducing techniques• Apache Spark

• Queue server management• rabbitMQ

• NoSQL database• MongoDB

Semantic Reconciliation and Exposition of Data

1. Ontology engineering for domain knowledge modelling (RDF/OWL)

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR

2. Semantic enrichment of dataand generation of transformationrules

3. Execution of data transformations

4. Openness through Linked Datatechnologies

RefOnto

SemanticReconciliationSuite(COIN project)

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 21

Analytics, Optimization and Decision Support 

• Machine Learning , Predictive and Prescriptive analytics

• Optimization under uncertainty• Exact optimization / Evolutive optimization

based on metaheuristics and matheuristics• Decision support for manufacturing and 

logistics

Cyber physical systems are opening new scenario to optimization  through the connection among 

models, real time data and data analytics

Real time Data

Model

Optimize

Interoperate

Sensors / actuators

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 22

Applications

Predictive maintenance for sensornetworks (water supply system)

In EU Project: Smart reconfigurationof press shop in car manufacturing (CRF)

In EU Project: Smart predictive maintenance in surface treatment industry (HEF‐IREIS)

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 23

Projects

• COIN (COllaboration and INteroperability for networked enterprises, FP7)

• BIVEE (Business Innovation in Virtual Enterprise Environments, FP7)

• SIGMA (Sistema Integrato di sensori in ambiente cloud per la gestione multirischio avanzata, PON)

Conferenza del Dipartimento DIITET 26 e 27 maggio 2014

Ettore Stella

ICT e sistemi sensoriali nel controllo di qualità dei processi produttivi 

CONSIGLIO NAZIONALE DELLE RICERCHE

Dipartimento di Ingegneria, ICT e Tecnologie per l’Energia e i Traporti (DIITET)

Internet of things e Manufacturing 4.03 Maggio, 2016Consiglio Nazionale delle Ricerche, Aula MarconiPiazzale Aldo Moro, 7 ‐ Roma

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 25

Industria 4.0

Nell’ IoT, gli oggetti hanno una propria identità (smart objects) esi trovano o si muovono in un ambiente intelligente…..

…e i sistemi di visione artificiale?

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 26

InterpretationFramework

Intelligent Agents

Sistemi integrati Hw/Sw in grado di generare informazioni di alto livelloattraverso l’integrazione e l’interpretazione di dati sensoriali

Imaging Information

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 27

Riconoscimento di eventi critici, fault o difetti

Modelli per la descrizione ed il riconoscimento dicomportamenti umani

Elaborazione di immagini iperspettrali

Navigazione visiva autonomo di robot mediantel’integrazione multisensoriale

Information

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 28

Controllo di processo

Stima del lifetime rimanente di un utensile

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 29

Materiale: FEP

Materiale: Carta bianca

2

1

Controllo di processo

Controllo di qualità nella stratificazione del composito

Internet of things e Manufacturing 4.0 DIITET-CNR 30

Controllo di prodotto

Difettologia dello pneumatico