Future of the Agricultural Tractors

FACT ha come obiettivo tecnologico finale quello di realizzare due laboratori, uno virtuale e uno sperimentale, che si interfacciano tra loro e che permettano l’analisi completa dell’utilizzo effettivo e delle prestazioni di diversi mezzi agricoli, nonché l’integrazione di soluzioni alternative applicate a diversi sottosistemi per la riduzione delle dissipazioni energetiche. Il risultato più importante è l’implementazione nel laboratorio sperimentale di una o più tecnologie/soluzioni a livello prototipale, che portino un significativo contributo nel rendere il mezzo più sostenibile (meno dissipazioni, ottime prestazioni, ottima ergonomia). Il laboratorio virtuale permette di esplorare con più libertà un range ampio di soluzioni mentre nel laboratorio sperimentale confluisce solamente quella, o quelle, considerate il miglior compromesso tra il raggiungimento dell’obiettivo di riduzione delle dissipazioni e la conservazione delle prestazioni, del comfort e della sicurezza per l’operatore.

MISTER si occupa della raccolta e analisi dei dati forniti dai sensori collocati sul dimostratore fisico, sfruttando le competenze presenti al suo interno di data scientists con esperienza in attività di ricerca industriale in collaborazione con le imprese. MISTER è inoltre incaricato delle attività di diffusione degli obiettivi e dei risultati del progetto.

In particolare, le attività tecniche di MISTER sono indirizzate alla raccolta, pulizia e analisi dei dati acquisiti dal sistema fisico sensorizzato (es. trattore attrezzato con specifici sensori che ne analizzano le prestazioni e il comportamento). In pratica, MISTER costruisce un blocco logico interposto tra i sensori e il digital twin, ovvero un sistema che riceve i dati dai sensori e li archivia in un database di tipologia opportuna, dopo averli analizzati ed eventualmente corretti dal punto di vista della coerenza temporale, della presenza di buchi e di valori anomali. I dati possono anche essere processati per essere fusi con altri dati, provenienti eventualmente da diverse fonti e anche da modelli di machine learning. Obiettivo è lo sviluppo di una piattaforma snella per l’analisi e l’interpretazione dei dati sperimentali, con la costruzione di un database a disposizione dei partner di progetto per i diversi rispettivi obiettivi.

Il progetto FACT ha come capofila Medicon Ingegneria SRL, affiancato, oltre che da MISTER Smart Innovation, dal Centro Interdipartimentale per la Ricerca Applicata e i Servizi nel Settore della Meccanica Avanzata e della Motoristica (INTERMECH–MO.RE.) – Università degli studi di Modena e Reggio Emilia; dal CNR – Istituto di Scienze e Tecnologie per l’Energia e la Mobilità Sostenibili (STEMS); e dal Laboratorio MechLav – Università degli Studi di Ferrara.

Le aziende interessate ai risultati del progetto sono: CNH Industrial, Emak SpA e Ferri SRL.