Vincitore SPS Award

Vincitore SPS Award

Michele Frigo, Michele Tasca – Automationware

Composizione modulare e tecniche di programmazione di Cobot su base ROS

Automationware  premiata come migliore memoria presentata ai convegni scientifici di SPS Italia Digital Days

Complimenti da SPS Italia Award 2020 e da parte del Professore Università degli Studi di Bologna, Claudio Melchiorri.

A settembre, in occasione di SPS Italia Digital Days, si sono svolti online i convegni scientifici. Incontri che hanno posto l’attenzione su tematiche di particolare interesse e attualità in ambito industriale, nei quali le aziende espositrici di SPS Italia hanno presentato le loro memorie: digital e smart manufacturing, connettività per la trasformazione digitale e meccatronica; robotica e sistemi collaborativi, sensori e sistemi di visione; reti e bus di campo, strumenti di analisi ed efficienza per la trasformazione digitale.

Come ogni anno sono state selezionate le migliori memorie presentate per ogni categoria.

La scelta della memoria presentate nella sessione ROBOTICA & MECCATRONICA -Robotica e Sistemi Collaborativi
“Robotica e Meccatronica: dall’intelligenza artificiale ai sistemi collaborativi” ha visto vincitrice la memor “Composizione modulare e tecniche di programmazione di Cobot su base ROS”Michele Frigo e Michele Tasca –   di Automationware S.r.L.

La scelta del vincitore è stata affidata al moderatore di ciascun evento che, basandosi sulle precedenti valutazioni dei colleghi e seguendo l’esposizione durante l’evento, ha eletto la memoria di Automationware come vincente  della sessione moderata.

La valutazione ha preso in considerazione i seguenti criteri:

1.Diffusione della cultura scientifica e tecnologica           

2.Rigore scientifico e tecnologico – chiarezza dei principi, validità delle teorie e principali aspetti tecnici e applicativi

3.Innovazione e impatto socio-economico

4.Aderenza della tematica trattata in ottica di trasformazione digitale e/o Industria 4.0   

5.Qualità dell’esposizione.

L’arrivo di questa comunicazione è stata commentata dal CEO di Automationware Fabio Rossi così:

Questo premio , ci conferma che stiamo procedendo nella direzione giusta. Sappiamo che sarà difficile, ma siamo consapevoli delle nostre capacità nel raggiungere l’obbiettivo finale.

Uno grazie Speciale a Maddalena, un lavoro incredibile di lobbying per ottenere e darci la massima visibilità nei posti che contano. Grazie ai Micheli (2) per la professionalità e impegno nell’affrontare anche questa TASK in mezzo a mille impegni, un grande lavoro e una grande visibilità per voi come uomini e progettisti.

Ovviamente ringrazio anche il team che ha permesso questi risultati.

                                                                                                                                                                         

Il video dell’evento è disponibile sul canale youtube di AutomationWare e

su Contact Place, al seguente link:

https://contactplace.spsitalia.it/it/ondemand/1040/robotica-e-meccatronica-dall-intelligenza-artificiale-ai-sistemi-collaborativi

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Dear Applicant Automationware

Congratulations!

We are pleased to inform you that, following the expert evaluation and summarizing the final results of the agROBOfood Open Call Industrial Challenges, your Project Proposal “HyFlexyBot Flexible Robot “has been selected for funding.

“The proposal was presented with sufficient details. From the technical point of view, a standard application for packaging/palletizing in food industry is proposed using a new cobot based on the top of a mobile unit and integrated on ROS. The main novelty of the proposal is the easy reconfiguration and the cobot itself since it is unique on the market (25kg payload for collaborative robots). The business analysis was sufficiently presented, and the analysis was convincing. The socio-economic aspects were addressed as well. The team is well established and have the necessary expertise.

The proposal describes an autonomous mobile palletization system to be applied in food processing industry with special attention on non-contamination of food. The background is overall well explained. Impact and benefit are comprehensible. The system may be of additional interest, due to the current COVID-19 situation. Problems in the meet processing industry are named. The concept of providing an autonomous mobile platform plus a sophisticated robot arm appears as a good way of working in low structured environment.

The European Union has decided to grant a financial contribution for the implementation of agROBOfood through the Horizon 2020 Programme.