Tecnologia per calzature, la nuova frontiera è l'intelligenza artificiale

L'azienda italiana Main Group Technologies investe su ricerca e sviluppo per realizzare processi produttivi sempre più smart, sostenibili e interconnessi

Costruire processi produttivi sempre più smart, sostenibili e interconnessi è l’esigenza fondamentale dei produttori di calzature di tutto il mondo anche perché l’emergenza sanitaria internazionale ha i punti deboli su cui occorre intervenire per accorciare la filiera, migliorare l’efficienza, risparmiare risorse materiali e immateriali per sostenere la ripresa mercato delle calzature.

Per questo Main Group Technologies, azienda italiana specializzata in tecnologie per lo stampaggio a iniezione, ha studiato e sviluppato un insieme di soluzioni per garantire una sempre maggiore automazione e interconnessione dei processi. Innovazioni tecnologiche applicate a macchinari nuovi o a impianti già installati, permettono già oggi di migliorare la qualità e l’efficienza dei processi: un primo e importante tassello nella rivoluzione smart di Main Group, che porterà all’introduzione di soluzioni di intelligenza artificiale nella produzione calzaturiera.

In particolare, il pacchetto automazione introduce una serie di tool per migliorare efficienza e qualità di specifiche fasi come la cardatura ad alta precisione con cambio automatico per lavorare tutti i tipi di pelle e materiali sintetici, il processo di siliconatura “su misura” per qualunque stampo o processo, il cambio automatico degli stampi e l’interconnessione di tutte le postazioni della linea produttiva. Applicazioni studiate per migliorare la qualità dei prodotti finiti, riducendo al minimo l’intervento umano migliorando produttività.

L’altro fronte di sviluppo della ricerca Main Group è la raccolta dei dati: in un’ottica di digitalizzazione dei processi per raccogliere e analizzare le informazioni provenienti dai macchinari in modo da progettare interventi di miglioramento dell’iter produttivo. Il pacchetto connessione messo a punto consente proprio di utilizzare i dati di produzione, raccolti attraverso sensori, sia per il controllo di produzione con autoregolazioni sia per registrare i tempi di inattività e individuarne le cause migliorando l’efficienza.

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