I protagonisti di questa Innovation Story sono le Fonderie Soliman e il gruppo di ricerca AMCO
Nel settore delle fonderie, la sbavatura di componenti in ghisa è un’operazione cruciale ma complessa.
Si tratta di un processo manuale o semi-automatizzato, caratterizzato da:
- elevata variabilità dei pezzi
- frequenti cambi di prodotto
- necessità di precisione e ripetibilità
- impatto ergonomico per gli operatori
L’azienda si è rivolta a UniSMART e all’Università di Padova con una richiesta chiara: è possibile automatizzare la sbavatura mantenendo flessibilità e rapidità di riconfigurazione?
Non una cella robotica rigida, ma un sistema:
- configurabile su nuovi oggetti in tempi rapidi
- adattabile a variazioni di prodotto
- utilizzabile senza personale altamente specializzato
L’obiettivo del progetto è stato quindi uno studio di fattibilità scientifico-tecnologica per verificare se le tecnologie attuali consentano di costruire una soluzione realmente flessibile.
“Questo progetto rappresenta un esempio di come la robotica collaborativa possa incentivare e semplificare l’adozione di un sistema di automazione.”
Prof. Alberto Dalla Libera
L’azienda
Fonderie Soliman, con sede a Malo (Vicenza), è una realtà specializzata nella produzione di componenti in ghisa, attiva in un settore dove qualità, precisione e affidabilità sono elementi imprescindibili. In un contesto produttivo caratterizzato da lotti variabili e frequenti cambi di geometria, la fase di sbavatura rappresenta uno dei passaggi più delicati: un’operazione necessaria per garantire la qualità del pezzo finito, ma complessa da automatizzare in modo flessibile.
Consapevole dell’importanza di innovare i propri processi produttivi per affrontare le sfide del prossimo futuro, senza rinunciare alla capacità di adattarsi rapidamente alle esigenze dei clienti, Fonderie Soliman ha scelto di avviare una collaborazione con l’Università di Padova tramite UniSMART. L’obiettivo non era semplicemente introdurre un robot in linea, ma valutare con un approccio scientifico la possibilità di sviluppare una soluzione di sbavatura automatizzata capace di adattarsi a diverse tipologie di pezzi e di apprendere direttamente dall’esperienza dell’operatore.
Il team
Il progetto è stato sviluppato dal gruppo di ricerca AMCO (Advanced Machine Control and Optimization) del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione (DEI) dell’Università di Padova. Il team integra competenze avanzate in robotica collaborativa, controllo automatico, visione artificiale e apprendimento automatico applicato a sistemi fisici. L’attività di ricerca del gruppo si concentra sullo sviluppo di algoritmi intelligenti per l’automazione flessibile e l’interazione tra uomo e robot, con particolare attenzione alla trasferibilità delle soluzioni dal laboratorio all’ambiente industriale.
