Una giostra di sensori: Zamperla scommette sul gemello digitale dell’attrazione Big Wavez

Un sistema di simulazione 3D collegato a una serie di sensori rende possibile monitorare in tempo reale e con grande precisione i movimenti di una giostra, per comprendere se il suo comportamento è quello previsto o presenta anomalie.

È un’industria in movimento, quella del divertimento, quasi per definizione. Un settore che oggi si spinge sempre di più verso la frontiera della digitalizzazione: ad esempio un digital twin, cioè un modello digitale, può diventare un alleato in grado di monitorare un’attrazione meccanica, una giostra, garantendo maggiore sicurezza e capacità di anticipare gli interventi di manutenzione. Si occupa proprio di questo il progetto EDPI – Evoluzione Digitale di una Piattaforma Industriale, promosso dall’ecosistema dell’innovazione iNEST attraverso fondi dell’Unione Europea, in particolare nell’ambito dello Spoke 3 - Green and Digital Transition For Advanced Manufacturing Technology coordinato dall’Università di Udine.
L’obiettivo è esplorare come sensori, intelligenza artificiale e realtà virtuale possano trasformare il modo in cui si progettano e si gestiscono le attrazioni meccaniche. Capofila di EDPI è Zamperla S.p.A. di Vicenza, leader mondiale nella produzione di giostre e parchi di divertimento, affiancata dalle aziende tecnologiche Xteam Software Solution srls e Carbon Compositi srl.
«Nel settore delle giostre non esiste una produzione in serie: ogni macchina è un prototipo unico – spiega Fabio Berti, che in Zamperla è il responsabile del dipartimento di ricerca interno ZEIT, Zamperla Entertainment Integrated Technologies –. Investire in un digital twin da rielaborare di volta in volta è complesso, ma può rivoluzionare manutenzione, sicurezza e progettazione».
Per affrontare il problema, il gruppo si è concentrato su un elemento chiave della Big Wavez, una delle attrazioni simbolo di Zamperla: un cilindro in materiale composito, scelto come caso studio per sperimentare l’integrazione di sensori e la raccolta dei dati strutturali. Gli ingegneri hanno installato estensimetri per misurare le deformazioni, accelerometri per analizzare le vibrazioni e centraline di acquisizione per raccogliere i segnali dal PLC, il “cervello” elettronico della macchina.

«I dati arrivano in formati diversi – racconta Alessandro Zaupa, ingegnere strutturista in Zamperla – e devono essere trasformati e normalizzati prima di essere visualizzati. Questo permette a progettisti e collaudatori di verificare in tempo reale se la giostra si comporta come previsto».
L’analisi dei dati è stata affidata a Francesca Ferrari, ingegnere dell’automazione impiegata in Zamperla, che ha applicato algoritmi di intelligenza artificiale per individuare correlazioni tra variabili fisiche e parametri di funzionamento. «Confrontiamo i valori reali forniti dai sensori con quelli predetti dai modelli, così possiamo stimare eventuali deviazioni e anticipare anomalie: è il primo passo verso la manutenzione predittiva» spiega.
Sul fronte software, Guangzheng Zhang, anch’egli del team ZEIT, ha sviluppato un sistema modulare e scalabile per la raccolta dati, capace di resistere a blackout e picchi di traffico. «Abbiamo superato l’approccio monolitico – racconta – per costruire un’infrastruttura robusta che gestisce in modo sicuro grandi quantità di informazioni provenienti dal campo».
A completare il progetto, XTeam Software Solutions, azienda rodigina specializzata nella progettazione e sviluppo di software con all’attivo più di 100 software e videogiochi per web, mobile e console, ha realizzato un sistema di simulazione visiva in 3D, disponibile anche in realtà virtuale. «Abbiamo sviluppato un’interfaccia a strati che consente di esplorare il digital twin in tempo reale – racconta Stefano Tamascelli, sviluppatore di XTeam –. Il sistema è stato presentato anche al Nordic Game di Malmö, nel cuore dell’industria europea dei videogiochi».
Il risultato è una piattaforma che unisce ricerca accademica e know-how industriale, pronta ad aprire nuove prospettive per la servitization e la manutenzione predittiva delle macchine complesse. Il progetto è stato anche al centro di un paper scientifico scritto in collaborazione con i ricercatori dell’Università Ca’ Foscari Venezia e pubblicato sulla rivista IEEE Xplore.