Nel contesto della trasformazione digitale, le imprese dispongono di quantità sempre maggiori di dati generati da macchinari, linee produttive, software gestionali e sistemi di automazione. Un patrimonio informativo che, se valorizzato correttamente, può migliorare performance operative, ottimizzare i processi e rafforzare la competitività industriale. In molti casi, però, queste informazioni restano distribuite tra reparti e tecnologie diverse, in formati non omogenei e difficili da integrare.

La frammentazione dei dati rappresenta ancora uno dei principali ostacoli alla digitalizzazione del settore industriale. Quando i sistemi non comunicano tra loro o richiedono competenze altamente specialistiche per l’analisi, diventa più complesso trasformare le informazioni in decisioni rapide e data-driven.

Il progetto DATHA (Data Transformation and Homogenization Platform) nasce per rispondere a questa esigenza, attraverso lo sviluppo di una piattaforma Edge Cloud progettata per integrare e analizzare i dati industriali in modo scalabile e flessibile. In questo articolo approfondiremo finalità, tecnologie coinvolte e benefici per le aziende, focalizzando sul ruolo di BI-REX all’interno del progetto.

Cos’è il progetto DATHA

Il progetto DATHA nasce come iniziativa di ricerca industriale dedicata agli ambiti prioritari della Strategia di Specializzazione Intelligente 2023-2024 promossa dalla Regione Emilia-Romagna, con l’obiettivo di sviluppare una piattaforma dati avanzata a supporto della digitalizzazione del settore industriale.

Alla base del progetto vi è una collaborazione strategica tra realtà d’eccellenza del territorio, tutte appartenenti al Clust-ER Innovate. Capofila dell’iniziativa è DataRiver S.r.l., PMI innovativa e spin-off dell’Università di Modena e Reggio Emilia, specializzata in Big Data Integration, Intelligenza Artificiale e IoT. Al suo fianco opera BI-REX, che contribuisce con competenze verticali su Big Data e Industria 4.0. Completano il partenariato il CIRI ICT dell’Università di Bologna, attivo nella ricerca industriale e nel trasferimento tecnologico in ambito ICT, e AIRI (Artificial Intelligence Research and Innovation Center) di UNIMORE, centro focalizzato sull’applicazione dell’AI ai modelli organizzativi e di business.

Quali problemi risolve DATHA per le aziende?

Uno dei problemi più diffusi per le aziende riguarda la separazione tra i sistemi gestionali e il mondo della produzione. L’ERP spesso non dialoga in modo strutturato con macchine e impianti di campo, mentre ambienti produttivi multi-vendor utilizzano tecnologie proprietarie e standard differenti. A ciò si aggiungono dati frammentati tra reparti, stabilimenti o funzioni aziendali, che impediscono una lettura trasversale delle performance.

Un secondo ostacolo è rappresentato dalla complessità dei tool tradizionali di Analytics e Data Preparation. Molte piattaforme richiedono competenze tecniche avanzate, forte dipendenza da specialisti interni o consulenti esterni e tempi lunghi di implementazione. Questo rende più difficile per le aziende utilizzare i dati in modo agile e diffuso nei processi quotidiani, rallentando la capacità di risposta al mercato.

A queste criticità si aggiunge spesso la mancanza di una visione unificata. Senza un ambiente centralizzato, diventa complesso confrontare stabilimenti diversi, monitorare KPI condivisi, individuare inefficienze o prendere decisioni rapide basate su evidenze oggettive. DATHA nasce per rispondere in modo concreto a queste esigenze. 

Come funziona la piattaforma DATHA?

L’ecosistema software del progetto combina paradigmi edge cloud industria, tecnologie di integrazione semantica, microservizi modulari e strumenti low-code, con l’obiettivo di semplificare la valorizzazione del dato anche in contesti produttivi complessi e multi-vendor.

Architettura Cloud-Edge e scalabilità 

Uno degli elementi centrali è l’architettura Cloud-Edge, pensata per distribuire capacità computazionale sia in prossimità delle sorgenti dati sia su infrastrutture centralizzate ad alte prestazioni. A livello edge, moduli installati direttamente a bordo macchina raccolgono e processano i dati in prossimità della linea, garantendo bassa latenza, continuità operativa e disponibilità di informazioni in tempo reale. A livello cloud, l’ambiente digitale del progetto aggrega dati provenienti da più impianti o stabilimenti, abilitando analisi storiche, modelli previsionali e governance centralizzata. Questa configurazione rende il sistema altamente scalabile e adatto a scenari industriali distribuiti.

Dal punto di vista tecnologico, DATHA (Data Transformation and Homogenization Platform) adotta un’architettura a microservizi containerizzati, orchestrabili tramite Docker e Kubernetes. Ogni componente presidia una fase specifica del workflow del dato, dalla raccolta all’analisi, consentendo elevata modularità, aggiornamenti rapidi e adattamento dinamico alle esigenze delle imprese.

Interoperabilità e integrazione semantica 

Un secondo pilastro è rappresentato dall’interoperabilità dei dati industriali. In molti contesti produttivi, infatti, le informazioni sono distribuite tra sistemi eterogenei che utilizzano protocolli, database e formati differenti. DATHA affronta questa criticità attraverso processi di integrazione semantica che permettono di raccogliere dati da sorgenti diverse (come MQTT, OPC UA, API industriali, database SQL/NoSQL, file JSON o CSV) normalizzandoli in un formato comune. Successivamente, i dati vengono armonizzati secondo modelli condivisi, così da costruire un linguaggio comune del dato capace di superare le barriere tra reparti, tecnologie e stabilimenti.

La piattaforma integra inoltre funzionalità avanzate di AI e Large Language Models, utilizzate per configurare pipeline, regole di trasformazione e mappature semantiche tramite linguaggio naturale. Questo riduce la complessità tecnica tipica dei progetti di data integration e rende l’ecosistema più accessibile anche a figure non specialistiche.

Servizi modulari e Data Marketplace 

Sul piano operativo, DATHA mette a disposizione un pool dinamico di servizi data-oriented componibili in base ai casi d’uso aziendali. Tra i principali moduli rientrano: 

  • sistemi di data ingestion; 
  • storage ibrido; 
  • trasformazione; 
  • annotazione semantica; 
  • mapping intelligente; 
  • analytics avanzati; 
  • motori di previsione basati su Machine Learning. 

L’interazione con questi servizi avviene attraverso il Data Preparation Designer, ambiente low-code che consente di progettare flussi di raccolta, integrazione e analisi in modo visuale e intuitivo. Questo permette di democratizzare l’uso del dato, estendendo le capacità analitiche oltre i team IT e coinvolgendo produzione, operations e management.

Completa l’ecosistema il Data Marketplace, piattaforma dedicata alla catalogazione, condivisione e riuso di dataset industriali e modelli di Intelligenza Artificiale. Grazie a motori di ricerca semantica e funzionalità conversazionali, utenti e organizzazioni possono individuare risorse digitali utili, accelerando lo sviluppo di nuovi casi d’uso e favorendo la data economy industriale.

Gli obiettivi del progetto DATHA

Il progetto DATHA è stato concepito per semplificare e rendere più accessibile la valorizzazione del dato industriale. Tra i principali obiettivi del progetto rientrano:

  • Semplificare il Data Preparation. Il progetto persegue questa attività, attraverso una soluzione intelligente capace di agevolare attività complesse come acquisizione dei dati grezzi da dispositivi OEM, pulizia dei dataset, normalizzazione dei formati, integrazione tra fonti differenti e visualizzazione delle informazioni di processo;
  • Ridurre le barriere tecnologiche. Tipiche dei tradizionali strumenti di data preparation e analytics, il progetto supera queste complicazioni, mettendo a disposizione moduli software intuitivi che consentano anche a utenti non specialisti di creare flussi di raccolta, integrazione e preparazione dei dati;
  • Favorire l’accessibilità ai dati aziendali. Tramite interfacce user-friendly e logiche low-code, DATHA estende l’utilizzo degli strumenti analitici a diverse funzioni aziendali, non solo ai team IT o Data Science;
  • Garantire scalabilità multisettoriale. Il progetto ha sviluppato una piattaforma capace di adattarsi a contesti produttivi differenti e di interpretare dati provenienti da comparti diversi, come manifattura, ceramica, energia e servizi;
  • Promuovere la data awareness. In che modo? All’interno delle organizzazioni, aumentando la consapevolezza del valore strategico dei dati e supportando una cultura aziendale orientata a decisioni basate su evidenze oggettive.

Casi d’uso e scenari applicativi della piattaforma DATHA 

Uno dei casi d’uso più rilevanti riguarda il monitoraggio e l’efficientamento di processi manifatturieri complessi, come quelli basati su autoclavi industriali, impiegati nella produzione di componenti realizzati in materiali compositi attraverso l’utilizzo di fibra di carbonio. In questi contesti, DATHA integra parametri di processo (temperature, pressioni, stati macchina) con i consumi energetici, offrendo una visione completa del ciclo produttivo. La piattaforma consente di individuare le fasi operative, confrontare performance storiche e definire KPI evoluti, come il costo energetico per singolo componente prodotto, supportando decisioni orientate a ottimizzare tempi ciclo e consumi.

Un secondo ambito applicativo è la Manifattura Additiva, già sperimentata sulla Linea Pilota di BI-REX. DATHA acquisisce i dati dei macchinari, li normalizza e li rende disponibili per il controllo continuo dei parametri di processo. Indicatori come densità relativa, qualità superficiale o deviazioni dimensionali possono essere monitorati in tempo reale, mentre modelli predittivi aiutano a ridurre difettosità e migliorare i setup macchina.

Tra gli use case più trasversali rientra il monitoraggio dei KPI di produzione, applicabile a qualsiasi settore manifatturiero. Attraverso dashboard configurabili, le aziende possono visualizzare indicatori aggiornati in tempo reale, confrontare risultati con benchmark storici e attivare alert automatici in caso di scostamenti.

Un’area ad alto impatto economico è quella della  Manutenzione Predittiva. Integrando dati di telemetria, analytics e Machine Learning, DATHA consente di individuare anomalie prima che si trasformino in guasti, generando score di rischio in tempo reale e dialogando con piattaforme CMMS per pianificare gli interventi.

La piattaforma trova applicazione anche nell’integrazione dati multi-sorgente nel settore alimentare, correlando informazioni provenienti da produzione, laboratorio qualità, tracciabilità ingredienti e condizioni ambientali di stoccaggio. Questo permette di migliorare qualità, sicurezza e tracciabilità del lotto produttivo.

Infine, il Marketplace DATHA apre scenari evoluti di scambio interaziendale di dati e modelli analitici. Competence Center, centri di ricerca, consorzi industriali e fornitori di servizi possono condividere dataset e algoritmi in un ecosistema sicuro, accelerando il trasferimento tecnologico e la diffusione dell’innovazione data-driven.

I benefici della piattaforma DATHA per le aziende

L’infrastruttura di DATHA si propone come abilitatore concreto della trasformazione digitale industriale, combinando architettura cloud-edge, integrazione intelligente dei dati e servizi avanzati di analytics. Il principale valore dell’infrastruttura risiede nella capacità di trasformare informazioni spesso frammentate o sottoutilizzate in strumenti operativi a supporto del business.

Per le imprese, questo significa innanzitutto poter prendere decisioni più rapide e fondate su dati affidabili, migliorando il controllo dei processi produttivi, la lettura dei KPI e la capacità di individuare inefficienze o opportunità di ottimizzazione. Allo stesso tempo, la standardizzazione delle attività di raccolta, preparazione e analisi consente di ridurre tempi operativi e costi nascosti legati a gestione manuale dei dati, errori informativi e scarsa integrazione tra sistemi.

Un ulteriore beneficio riguarda l’accessibilità tecnologica. Grazie a interfacce intuitive, logiche low-code e funzionalità supportate da AI, anche figure non specialistiche possono configurare dashboard, indicatori e flussi analitici in maggiore autonomia, riducendo la dipendenza da competenze IT altamente verticali.

Infine, la struttura modulare e flessibile dell’ecosistema permette di scalare gli investimenti in modo progressivo e sostenibile, adattando le soluzioni alle esigenze di settori diversi e accompagnando la crescita digitale delle aziende nel tempo.

Il ruolo di BI-REX nel progetto DATHA

All’interno del progetto, BI-REX conferma il proprio ruolo di partner strategico e abilitatore tecnologico, rafforzando il posizionamento tra i principali progetti dedicati alla trasformazione digitale del sistema industriale. Un contributo centrale è rappresentato dalla Linea Pilota, utilizzata come ambiente sperimentale avanzato da cui acquisire dati reali di produzione, sviluppare il prototipo e validare la piattaforma in condizioni vicine ai contesti industriali reali.

Il Competence Center mette inoltre a disposizione competenze specialistiche nella gestione di sistemi multi-tecnologici e multi-vendor, nella definizione di architetture coerenti con gli standard industriali e nell’integrazione tra mondo OT e IT, elementi essenziali per abilitare interoperabilità e raccolta strutturata di Big Data industriali. A questo si affianca il presidio delle attività di project management e disseminazione, con l’obiettivo di massimizzare l’impatto del progetto e favorire il trasferimento tecnologico verso le imprese.

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