Specialinsert è innovazione verso l'Industria 5.0

Specialinsert, azienda di punta nel settore dei sistemi di fissaggio, ha recentemente annunciato nuove iniziative e investimenti strategici per la transizione verso l'Industria 5.0. Questo sviluppo punta a una produzione più sostenibile e più attenta alle persone, con investimenti mirati in formazione.

“L'Industria 5.0 si pone l’obiettivo di andare oltre l’efficienza produttiva per promuovere una manifattura più sostenibile, resiliente e centrata sull’essere umano”, dichiara Cinzia Arduini, AD di Specialinsert. “In tal senso, per Specialinsert® questo significa investire nel suo capitale umano attraverso corsi di formazione, di up-skilling e re-skilling, a favore di una trasformazione organizzativa dove le persone sono guidate ad assumere ruoli a più valore aggiunto per governare la crescente complessità tecnologica delle diverse fasi produttive”.

Per l’azienda torinese si tratta del naturale proseguimento di un percorso intrapreso tempo fa e che ha visto il completamento del Programma Specialinsert 4.0 con investimenti di oltre 5,5 milioni di euro per il miglioramento della logistica, delle linee produttive e per la digitalizzazione dei macchinari. In particolare sono stati installati sette magazzini automatici ed è stata introdotta la tecnologia Put-to-light, con un conseguente miglioramento dell’efficienza e della precisione nei processi di prelievo.

Sono stati infine integrati nuovi componenti e impianti all'avanguardia, migliorando la qualità e riducendo costi e tempi di set-up: nuove postazioni di saldatura, plurimandrini per perfezionare i processi di foratura, filettatura, maschiatura automatica, puntatura delle parti metalliche e tornitura e una nuova macchina automatizzata per l’assemblaggio dell’inserto filettato autoancorante a pressione Keep-Nut®.

L'azienda ha anche potenziato i sistemi di misura e selezione ottica, migliorando il controllo qualità e installando un impianto di lavaggio a basso impatto ambientale per migliorare igiene e sicurezza. Inoltre, ha sviluppato un avanzato sistema di monitoraggio e analisi dei dati produttivi, utilizzando tecniche di machine learning per migliorare la programmazione e la risoluzione anticipata delle criticità.

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