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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Innovative modelling and assessment capabilities through MaaS for Manufacturing Ecosystem resiliency

Descrizione del progetto

Sviluppare una produzione resiliente

Il settore manifatturiero odierno si trova ad affrontare frequenti interruzioni dovute a fattori quali l’evoluzione della domanda e difficoltà legate alla catena di approvvigionamento, che causano inefficienze e perdite; questi cambiamenti colgono spesso infatti di sorpresa gli ecosistemi produttivi, determinando tali problemi. In questo contesto, il progetto DMaaST, finanziato dall’UE, si propone di migliorare la capacità di auto-adattamento dell’ecosistema produttivo. Sfruttando una piattaforma di produzione intelligente, il progetto introduce quattro livelli di innovazione: in primo luogo, un solido livello di dati integra le informazioni in tempo reale tra le organizzazioni; quindi, un gemello digitale cognitivo a due livelli imita i processi di produzione e le catene del valore, con l’ausilio di competenze umane e algoritmi all’avanguardia; successivamente, un sistema di ausilio alle decisioni distribuito impiega l’apprendimento profondo federato per garantire un processo decisionale ottimale e, infine, interfacce di facile utilizzo e valutazioni di sostenibilità completano il quadro, promettendo scalabilità e resilienza.

Obiettivo

DMaaST aims to enhance the manufacturing ecosystem's resiliency and capability of self-adaptation in response to external events. It is achieved through a Smart Manufacturing Platform comprising 4 layers: The data layer establishes a foundation for mapping manufacturing ecosystem information using ontologies and decentralized knowledge graphs, ensuring a trusted cross-organization real-time data integration. Next, a layer with a two-level cognitive digital twin is created, with the low-level DT modelling two use cases' manufacturing services production line; and the high-level DT modelling the main stages of use-cases sectors value chains. The resulting DTs will use human expertise-knowledge, data-driven algorithms and physical modelling to provide a reliable and robust DT of the manufacturing ecosystem. The next layer employs the data and modelling layer's information to present a multi-objective distributed decision support system algorithm combining multi-objective techniques and the latest trends in Federated Deep Learning. This makes DTs actionable models and provides the necessary information to make optimal production decisions. The fourth layer focuses on presenting the information in a user-friendly manner with timely scoreboards. Additionally, a dedicated module will assess the production's circularity and sustainability and considering products traceability through the EU-DPP. Therefore, the sustainability and remanufacturing opportunities of the production process will be improved. The project ensures scalability, providing information for replicating and trying new manufacturing processes thanks to the manufacturing services digital warehouse while assessing risks and opportunities for improvement. DMaaST innovations enable the manufacturing ecosystem to adopt the Manufacturing as a Service concept by smoothly evolving all the technologies from a TRL3 to a consolidated TRL6 in 2 use cases in key sectors, aerospace and electronics.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-CL4-2023-TWIN-TRANSITION-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

IDENER RESEARCH & DEVELOPMENT AGRUPACION DE INTERES ECONOMICO
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 1 350 000,00
Indirizzo
CALLE EARLY OVINGTON 24-8
41300 LA RINCONADA SEVILLA
Spagna

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Regione
Sur Andalucía Sevilla
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 1 350 000,00

Partecipanti (10)

Partner (3)

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