INFOS
INternationalisation of Veneto FOundry by networked Strategies
Smart Manufacturing
Il progetto supporta alcune aziende della rete SINFONET nell'utilizzo di servizi specialistici, di assistenza, orientamento, affiancamento, informazione e promozione dell’export, per promuovere non solo le proprie specificità ma anche l’intero complesso della filiera fonderia.
Il progetto prevede analisi di mercato e scouting tecnologico nell'ambito delle ghise innovative. Individuati alcuni ambiti fieristici di rilievo internazionale (Euroguss a Norimberga, Samumetal a Pordenone, Elmia Subcontractor a Jönköping), presso di questi sono state realizzate diverse azioni di promozione e di illustrazione della rete Innovativa e della filiera della fonderia (gestione di uno stand, attivazione di un “percorso SINFONET”, organizzazione di seminari focalizzati).
Supportare la messa a punto e l’utilizzo di strumenti e metodologie condivisi, a livello di Rete, ai fini dell’internazionalizzazione.
Coordinamento della partecipazione a EUROGUSS, e il kick-off meeting del progetto.
EnginSoft | SAEN | LPM | Tecnolabor | Zanardi Fonderie
Schema di finanziamento POR - Obiettivo "Investimenti a favore della crescita e dell'occupazione" - Parte FESR fondo europeo di sviluppo regionale 2014 - 2020
ERDF EUROPEAN DEVELOPMENT FUND 2014 - 2020
9 months
October 2017 - July 2018
RIR SINFONET
Nicola Gramegna
5
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Chiedi informazioniAlcune nostre competenze nella ricerca e nel trasferimento tecnologico
Research project
L’attività svolta, nell’ambito del progetto CUP B98I24002620009, si contraddistingue per due servizi volti a migliorare competenze, metodi e strumenti applicati al Process Engineering e Sistemi Informativi per il Knowledge Management (KM) e GoToMarket (GTM).
Research project
Obiettivo generale del progetto TECNOMED-HUB è quello di realizzare, sul territorio piemontese, una piattaforma tecnologica a supporto della ricerca medica 4.0, basata sull’integrazione delle piattaforme multi-omiche già presenti (ma facilmente implementabili ad altre tecnologie in futuro), con algoritmi di autoapprendimento, data mining e big data analytics.
Research project
Attraverso un innovativo approccio Digital Twin in ambito Prognostics Health Monitoring (PHM) è possibile l’individuazione di comportamenti anomali dei sistemi monitorati, che potrebbero portare a rotture impreviste durante il servizio, aumentando la capacità di diagnostica di guasto. Il monitoraggio consente una migliore pianificazione degli interventi manutentivi potendo valutare costi dell’intervento ed efficienza residua del sistema.