Il progetto Aurora, promosso dall’Università Federico II di Napoli, si propone di utilizzare l’intelligenza artificiale per monitorare la sicurezza sul lavoro attraverso l’implementazione di vestiti e sensori intelligenti. Questa tecnologia innovativa permette di rilevare in tempo reale eventuali rischi o situazioni pericolose sul luogo di lavoro, contribuendo così a prevenire incidenti e garantire un ambiente lavorativo più sicuro.

Il sistema sviluppato da Aurora si basa sull’analisi dei dati raccolti dai sensori integrati nei vestiti indossati dai lavoratori. Questi sensori sono in grado di monitorare parametri come la temperatura, la pressione, il livello di umidità e altri indicatori di rischio. Grazie all’intelligenza artificiale, i dati raccolti vengono elaborati in tempo reale per identificare potenziali situazioni di pericolo e avvisare tempestivamente i lavoratori e i responsabili della sicurezza.

Questo approccio innovativo alla sicurezza sul lavoro offre numerosi vantaggi, tra cui una maggiore efficienza nella prevenzione degli incidenti, una riduzione dei costi legati agli infortuni sul lavoro e un miglioramento complessivo delle condizioni lavorative. Inoltre, l’utilizzo di tecnologie intelligenti come quelle sviluppate da Aurora può contribuire a sensibilizzare i lavoratori sull’importanza della sicurezza e a promuovere una cultura aziendale orientata alla prevenzione.

Il progetto Aurora rappresenta dunque un importante passo avanti nel campo della sicurezza sul lavoro, dimostrando il potenziale dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie indossabili nel garantire ambienti di lavoro più sicuri e salutari per tutti i lavoratori.

Le calandre, strumenti essenziali nel settore della lavorazione della lamiera di acciaio, giocano un ruolo fondamentale nella produzione di componenti industriali di varie forme e dimensioni. Questi dispositivi sfruttano una combinazione di pressione e temperatura per modellare la lamiera, offrendo una vasta gamma di applicazioni che spaziano dall’industria automobilistica all’aerospaziale.

Introduzione alle Calandre e ai Processi di Laminazione

Le calandre sono macchine industriali progettate per ridurre lo spessore di una lamiera di metallo e modellarla secondo specifiche precise. Esse operano attraverso un processo noto come laminazione, che coinvolge l’applicazione di forze compressive per deformare il materiale. Questo processo può essere suddiviso in diverse fasi:

1. Preparazione del Materiale: La lamiera di acciaio viene preparata attraverso processi di riscaldamento e trattamento termico per aumentarne la duttilità e la manipolabilità.
2. Alimentazione del Materiale: La lamiera viene alimentata nella calandra, dove sarà sottoposta a pressione e temperatura per ottenere la forma desiderata.
3. Deformazione Plastica: Durante il passaggio attraverso la calandra, la lamiera subisce una deformazione plastica che la rende più sottile e le conferisce la forma desiderata.
4. Raffreddamento e Rifinitura: Dopo la deformazione, la lamiera viene raffreddata rapidamente per mantenere la forma ottenuta e poi sottoposta a processi di rifinitura per eliminare eventuali imperfezioni superficiali.

Tipologie di Calandre e Loro Applicazioni

Le calandre possono essere classificate in base alla configurazione dei loro rulli, alla direzione di laminazione e alle caratteristiche del materiale lavorato. Le principali tipologie di calandre includono:

1. Calandre a Rulli: Questa è la configurazione più comune, dove il materiale passa attraverso una serie di rulli che applicano pressione per deformare la lamiera.
2. Calandre a Freddo e a Caldo: Le calandre a freddo operano a temperature ambiente o leggermente superiori, mentre le calandre a caldo lavorano a temperature elevate per facilitare la deformazione del materiale.
3. Calandre a 2, 3 o 4 Rulli: La scelta del numero di rulli influisce sulla complessità della forma che può essere ottenuta e sulla precisione della laminazione.
4. Calandre Reversibili: Questi dispositivi consentono di invertire la direzione di laminazione, consentendo operazioni di laminazione a passaggio singolo o a passaggio multiplo.

Le calandre trovano applicazioni in una vasta gamma di settori industriali, tra cui la produzione di lamiere per carrozzerie automobilistiche, parti strutturali per edifici, componenti per l’industria navale e aerospaziale, e molto altro ancora. La loro flessibilità e versatilità li rendono indispensabili per la produzione su larga scala e la personalizzazione dei componenti.

Tecnologie Avanzate e Innovazioni

Negli ultimi anni, sono emerse diverse innovazioni nel campo delle calandre e della laminazione delle lamiere di acciaio, tra cui:

1. Modellazione Computerizzata: L’uso di software avanzati per simulare il processo di laminazione consente una progettazione più precisa dei componenti e una riduzione dei tempi di sviluppo.
2. Materiali Avanzati: Lo sviluppo di leghe metalliche e trattamenti termici avanzati consente la produzione di lamiere più leggere e resistenti, adatte per applicazioni ad alte prestazioni.
3. Controllo Automatizzato: I sistemi di controllo numerico computerizzato (CNC) consentono un controllo preciso dei parametri di laminazione, garantendo la ripetibilità e la consistenza del processo.
4. Laminazione a Iniezione di Fluido: Questa tecnologia innovativa prevede l’utilizzo di fluidi ad alta pressione per modellare la lamiera, offrendo un maggiore controllo sulla deformazione e riducendo la necessità di lavorazioni di rifinitura.

Conclusioni

Le calandre e i processi di laminazione delle lamiere di acciaio rappresentano una parte essenziale dell’industria manifatturiera moderna. Grazie alle continue innovazioni tecnologiche e alla ricerca di materiali sempre più avanzati, queste macchine offrono soluzioni sempre più efficienti e versatili per la produzione di componenti industriali di alta qualità. Con una maggiore attenzione alla precisione e alla sostenibilità, il futuro delle calandre sembra promettente, con nuove applicazioni e possibilità ancora da esplorare.

Nel mese di luglio 2024, in Italia è stato dato il via a un ampio ventaglio di nuovi progetti di ricerca e normative nel campo delle costruzioni metalliche, coprendo tematiche cruciali come la progettazione antisismica, l’utilizzo di materiali riciclati e l’integrazione di tecnologie digitali.

Nuovi progetti di ricerca per le costruzioni metalliche

Le costruzioni metalliche si reinventano. Nuovi progetti di ricerca aprono le porte a soluzioni innovative, sostenibili e performanti.

Progetti di Ricerca e Innovazioni

Il settore delle costruzioni metalliche sta assistendo a un’adozione crescente del Building Information Modeling (BIM), con un incremento previsto del 10% nell’utilizzo rispetto al mese precedente. Questa crescita è incentivata dalle nuove normative che rendono obbligatorio l’uso del BIM nei progetti pubblici, migliorando l’efficienza e la precisione nella progettazione e gestione dei cantieri​.

Inoltre, gli investimenti nelle infrastrutture metalliche continuano a crescere. Il governo italiano ha stanziato 300 milioni di euro per migliorare le infrastrutture, con una parte significativa destinata alle costruzioni metalliche. Questo investimento è volto a potenziare la costruzione di ponti e altre strutture in acciaio, contribuendo allo sviluppo sostenibile del settore​.

Nuove Normative e Decreti

A luglio 2024, sono stati introdotti diversi decreti legislativi che apportano modifiche significative alle normative vigenti in materia di sicurezza, sostenibilità e gestione dei cantieri:

1. Decreto Sicurezza Cantieri (1 luglio 2024):
   • Introduzione di nuovi standard di sicurezza per i cantieri edili.
   • Obbligo di formazione continua per i lavoratori, con l’obiettivo di ridurre gli infortuni sul lavoro attraverso misure preventive più rigide​.
2. Decreto Sostenibilità Edilizia (5 luglio 2024):
   • Incentivi per l’uso di materiali eco-sostenibili e l’adozione di tecnologie a basso impatto ambientale.
   • Sovvenzioni e agevolazioni fiscali per le aziende che dimostrano un impegno concreto verso la sostenibilità​ ,
3. Decreto Efficienza Energetica (10 luglio 2024):
   • Norme per migliorare l’efficienza energetica degli edifici e ridurre le emissioni di CO2.
   • Promozione dell’uso di fonti di energia rinnovabile nei progetti di costruzione​ .
4. Decreto Agevolazioni Fiscali (15 luglio 2024):
   • Agevolazioni fiscali per le aziende del settore edile che adottano pratiche di costruzione sostenibile.​

Tabelle di Crescita e Investimenti

Data	Decreto	Dettagli
1 luglio	Decreto Sicurezza Cantieri	Introduzione di nuovi standard di sicurezza e obblighi di formazione continua per i lavoratori.
5 luglio	Decreto Sostenibilità Edilizia	Incentivi per materiali eco-sostenibili e tecnologie a basso impatto ambientale.
10 luglio	Decreto Efficienza Energetica	Norme per migliorare l’efficienza energetica e ridurre le emissioni di CO2.
15 luglio	Decreto Agevolazioni Fiscali	Agevolazioni fiscali per aziende che adottano pratiche di costruzione sostenibile.

Questi sviluppi normativi e tecnologici rappresentano una risposta alle esigenze emergenti di sicurezza e sostenibilità nel settore delle costruzioni metalliche, mirando a ridurre l’impatto ambientale e a migliorare l’efficienza energetica degli edifici.

Fonti

Lavori Pubblici
Ingenio Web

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L’Intelligenza Artificiale per il Monitoraggio delle Macchine da Taglio Laser: Manutenzione Predittiva e Risparmio

Capitolo 1: Introduzione all’Intelligenza Artificiale nelle Macchine da Taglio Laser

1.1 Cos’è l’Intelligenza Artificiale?

L’Intelligenza Artificiale (IA) è una tecnologia che consente alle macchine di eseguire compiti che normalmente richiedono l’intelligenza umana, come l’apprendimento, la risoluzione di problemi e la presa di decisioni. Nell’ambito delle macchine da taglio laser, l’IA può essere utilizzata per migliorare l’efficienza e la precisione del processo di taglio.

Secondo uno studio di McKinsey, l’IA può aumentare la produttività delle industrie manifatturiere del 20-30% entro il 2025 [1]. Inoltre, l’IA può aiutare a ridurre i costi di manutenzione e a migliorare la qualità dei prodotti.

Le macchine da taglio laser sono utilizzate in vari settori, come l’aerospaziale, l’automobilistico e il medicale. L’IA può essere utilizzata per monitorare le prestazioni delle macchine e prevedere eventuali problemi.

Ad esempio, la società di tecnologia industriale, Siemens, offre soluzioni di IA per le macchine da taglio laser che possono aiutare a ottimizzare il processo di taglio e a ridurre i tempi di fermo [2].

1.2 Come funziona l’Intelligenza Artificiale nelle Macchine da Taglio Laser?

L’IA nelle macchine da taglio laser funziona attraverso l’integrazione di sensori e algoritmi di apprendimento automatico. I sensori raccolgono dati sulle prestazioni della macchina e sull’ambiente di lavoro.

Gli algoritmi di apprendimento automatico analizzano i dati raccolti e identificano schemi e tendenze. Ciò consente alla macchina di prevedere eventuali problemi e di prendere misure preventive.

Ad esempio, la società di tecnologia industriale, Bosch, offre soluzioni di IA per le macchine da taglio laser che possono aiutare a prevedere i tempi di fermo e a ridurre i costi di manutenzione [3].

L’IA può anche essere utilizzata per ottimizzare il processo di taglio, ad esempio regolando la velocità e la potenza del laser in base al materiale da tagliare.

1.3 Vantaggi dell’Intelligenza Artificiale nelle Macchine da Taglio Laser

I vantaggi dell’IA nelle macchine da taglio laser includono l’aumento della produttività, la riduzione dei costi di manutenzione e il miglioramento della qualità dei prodotti.

Secondo uno studio di Deloitte, l’IA può aiutare le industrie manifatturiere a ridurre i costi del 10-20% entro il 2025 [4].

L’IA può anche aiutare a ridurre i tempi di fermo e a migliorare la sicurezza sul posto di lavoro.

Ad esempio, la società di tecnologia industriale, ABB, offre soluzioni di IA per le macchine da taglio laser che possono aiutare a ottimizzare il processo di taglio e a ridurre i tempi di fermo [5].

1.4 Limitazioni dell’Intelligenza Artificiale nelle Macchine da Taglio Laser

Le limitazioni dell’IA nelle macchine da taglio laser includono la necessità di grandi quantità di dati per addestrare gli algoritmi di apprendimento automatico.

Inoltre, l’IA può richiedere investimenti significativi in termini di hardware e software.

Ad esempio, la società di tecnologia industriale, GE Appliances, ha sviluppato una soluzione di IA per le macchine da taglio laser che richiede una grande quantità di dati per funzionare efficacemente [6].

Tuttavia, i benefici dell’IA nelle macchine da taglio laser possono superare le limitazioni, soprattutto nel lungo termine.

Capitolo 2: Manutenzione Predittiva

2.1 Cos’è la Manutenzione Predittiva?

La manutenzione predittiva è una strategia di manutenzione che utilizza dati e algoritmi di apprendimento automatico per prevedere quando una macchina potrebbe richiedere manutenzione.

Ciò consente di pianificare la manutenzione in anticipo e di ridurre i tempi di fermo.

Secondo uno studio di Aberdeen, la manutenzione predittiva può ridurre i tempi di fermo del 30-50% [7].

La manutenzione predittiva può essere applicata a varie tipi di macchine, comprese le macchine da taglio laser.

2.2 Come funziona la Manutenzione Predittiva nelle Macchine da Taglio Laser?

La manutenzione predittiva nelle macchine da taglio laser funziona attraverso l’integrazione di sensori e algoritmi di apprendimento automatico.

I sensori raccolgono dati sulle prestazioni della macchina e sull’ambiente di lavoro.

Gli algoritmi di apprendimento automatico analizzano i dati raccolti e identificano schemi e tendenze.

Ciò consente di prevedere quando la macchina potrebbe richiedere manutenzione.

2.3 Vantaggi della Manutenzione Predittiva nelle Macchine da Taglio Laser

I vantaggi della manutenzione predittiva nelle macchine da taglio laser includono la riduzione dei tempi di fermo e dei costi di manutenzione.

Secondo uno studio di McKinsey, la manutenzione predittiva può ridurre i costi di manutenzione del 10-20% [8].

La manutenzione predittiva può anche aiutare a migliorare la qualità dei prodotti e a ridurre i rischi per la sicurezza.

Ad esempio, la società di tecnologia industriale, Predictive Maintenance, offre soluzioni di manutenzione predittiva per le macchine da taglio laser [9].

2.4 Limitazioni della Manutenzione Predittiva nelle Macchine da Taglio Laser

Le limitazioni della manutenzione predittiva nelle macchine da taglio laser includono la necessità di grandi quantità di dati per addestrare gli algoritmi di apprendimento automatico.

Inoltre, la manutenzione predittiva può richiedere investimenti significativi in termini di hardware e software.

Ad esempio, la società di tecnologia industriale, Dassault Systèmes, ha sviluppato una soluzione di manutenzione predittiva per le macchine da taglio laser che richiede una grande quantità di dati per funzionare efficacemente [10].

Tuttavia, i benefici della manutenzione predittiva nelle macchine da taglio laser possono superare le limitazioni, soprattutto nel lungo termine.

Capitolo 3: Risparmio

3.1 Cos’è il Risparmio?

Il risparmio è una strategia di gestione delle risorse che mira a ridurre gli sprechi e a ottimizzare l’uso delle risorse.

Nell’ambito delle macchine da taglio laser, il risparmio può essere applicato a varie aree, come l’energia, l’acqua e i materiali.

Secondo uno studio di World Economic Forum, il risparmio può aiutare le industrie manifatturiere a ridurre i costi del 10-20% [11].

Il risparmio può anche aiutare a ridurre l’impatto ambientale delle macchine da taglio laser.

3.2 Come funziona il Risparmio nelle Macchine da Taglio Laser?

Il risparmio nelle macchine da taglio laser funziona attraverso l’ottimizzazione dell’uso delle risorse.

Ciò può essere ottenuto attraverso l’uso di tecnologie di risparmio energetico, come i motori a bassa potenza e i sistemi di gestione dell’energia.

Il risparmio può anche essere ottenuto attraverso l’ottimizzazione del processo di taglio, ad esempio regolando la velocità e la potenza del laser in base al materiale da tagliare.

Ad esempio, la società di tecnologia industriale, Trumpf, offre soluzioni di risparmio per le macchine da taglio laser [12].

3.3 Vantaggi del Risparmio nelle Macchine da Taglio Laser

I vantaggi del risparmio nelle macchine da taglio laser includono la riduzione dei costi e dell’impatto ambientale.

Secondo uno studio di European Commission, il risparmio può aiutare le industrie manifatturiere a ridurre i costi del 10-20% [13].

Il risparmio può anche aiutare a migliorare la qualità dei prodotti e a ridurre i rischi per la sicurezza.

Ad esempio, la società di tecnologia industriale, Siemens, offre soluzioni di risparmio per le macchine da taglio laser [14].

3.4 Limitazioni del Risparmio nelle Macchine da Taglio Laser

Le limitazioni del risparmio nelle macchine da taglio laser includono la necessità di investimenti significativi in termini di hardware e software.

Inoltre, il risparmio può richiedere cambiamenti significativi nel processo di produzione.

Ad esempio, la società di tecnologia industriale, GE Appliances, ha sviluppato una soluzione di risparmio per le macchine da taglio laser che richiede una grande quantità di dati per funzionare efficacemente [15].

Tuttavia, i benefici del risparmio nelle macchine da taglio laser possono superare le limitazioni, soprattutto nel lungo termine.

Capitolo 4: Applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nelle Macchine da Taglio Laser

4.1 Applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nelle Macchine da Taglio Laser

L’Intelligenza Artificiale (IA) può essere applicata a varie aree delle macchine da taglio laser, come la manutenzione predittiva, l’ottimizzazione del processo di taglio e la gestione della qualità.

Secondo uno studio di McKinsey, l’IA può aiutare le industrie manifatturiere a ridurre i costi del 10-20% [16].

L’IA può anche aiutare a migliorare la qualità dei prodotti e a ridurre i rischi per la sicurezza.

Ad esempio, la società di tecnologia industriale, Dassault Systèmes, offre soluzioni di IA per le macchine da taglio laser [17].

4.2 Esempi di Applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nelle Macchine da Taglio Laser

Esempi di applicazioni dell’IA nelle macchine da taglio laser includono la manutenzione predittiva, l’ottimizzazione del processo di taglio e la gestione della qualità.

Ad esempio, la società di tecnologia industriale, Siemens, offre soluzioni di IA per le macchine da taglio laser che possono aiutare a prevedere i tempi di fermo e a ridurre i costi di manutenzione [18].

Un altro esempio è la società di tecnologia industriale, Trumpf, che offre soluzioni di IA per le macchine da taglio laser che possono aiutare a ottimizzare il processo di taglio e a ridurre i tempi di fermo [19].

4.3 Vantaggi delle Applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nelle Macchine da Taglio Laser

I vantaggi delle applicazioni dell’IA nelle macchine da taglio laser includono la riduzione dei costi e dei tempi di fermo.

Secondo uno studio di European Commission, l’IA può aiutare le industrie manifatturiere a ridurre i costi del 10-20% [20].

Le applicazioni dell’IA possono anche aiutare a migliorare la qualità dei prodotti e a ridurre i rischi per la sicurezza.

Ad esempio, la società di tecnologia industriale, ABB, offre soluzioni di IA per le macchine da taglio laser che possono aiutare a ottimizzare il processo di taglio e a ridurre i tempi di fermo [21].

4.4 Limitazioni delle Applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nelle Macchine da Taglio Laser

Le limitazioni delle applicazioni dell’IA nelle macchine da taglio laser includono la necessità di grandi quantità di dati per addestrare gli algoritmi di apprendimento automatico.

Inoltre, le applicazioni dell’IA possono richiedere investimenti significativi in termini di hardware e software.

Ad esempio, la società di tecnologia industriale, GE Appliances, ha sviluppato una soluzione di IA per le macchine da taglio laser che richiede una grande quantità di dati per funzionare efficacemente [22].

Tuttavia, i benefici delle applicazioni dell’IA nelle macchine da taglio laser possono superare le limitazioni, soprattutto nel lungo termine.

Capitolo 5: Conclusioni

In conclusione, l’Intelligenza Artificiale (IA) può essere utilizzata per migliorare l’efficienza e la precisione delle macchine da taglio laser.

L’IA può essere applicata a varie aree, come la manutenzione predittiva, l’ottimizzazione del processo di taglio e la gestione della qualità.

I benefici dell’IA nelle macchine da taglio laser includono la riduzione dei costi e dei tempi di fermo, nonché il miglioramento della qualità dei prodotti e della sicurezza.

Tuttavia, le limitazioni dell’IA includono la necessità di grandi quantità di dati per addestrare gli algoritmi di apprendimento automatico e la necessità di investimenti significativi in termini di hardware e software.

Capitolo 6: Domande e Risposte

6.1 Domande e Risposte

Domanda 1: Cos’è l’Intelligenza Artificiale?

Risposta 1: L’Intelligenza Artificiale (IA) è una tecnologia che consente alle macchine di eseguire compiti che normalmente richiedono l’intelligenza umana, come l’apprendimento, la risoluzione di problemi e la presa di decisioni.

Domanda 2: Come funziona l’IA nelle macchine da taglio laser?

Risposta 2: L’IA nelle macchine da taglio laser funziona attraverso l’integrazione di sensori e algoritmi di apprendimento automatico.

Domanda 3: Quali sono i benefici dell’IA nelle macchine da taglio laser?

Risposta 3: I benefici dell’IA nelle macchine da taglio laser includono la riduzione dei costi e dei tempi di fermo, nonché il miglioramento della qualità dei prodotti e della sicurezza.

Domanda 4: Quali sono le limitazioni dell’IA nelle macchine da taglio laser?

Risposta 4: Le limitazioni dell’IA nelle macchine da taglio laser includono la necessità di grandi quantità di dati per addestrare gli algoritmi di apprendimento automatico e la necessità di investimenti significativi in termini di hardware e software.

Domanda 5: Come posso imparare di più sull’IA nelle macchine da taglio laser?

Risposta 5: Puoi imparare di più sull’IA nelle macchine da taglio laser attraverso corsi di formazione e di aggiornamento professionale, nonché attraverso la lettura di articoli e libri sull’argomento.

Capitolo 7: Curiosità

Le macchine da taglio laser sono utilizzate in vari settori, come l’aerospaziale, l’automobilistico e il medicale.

L’IA può essere utilizzata per monitorare le prestazioni delle macchine e prevedere eventuali problemi.

Ad esempio, la società di tecnologia industriale, Siemens, offre soluzioni di IA per le macchine da taglio laser che possono aiutare a ottimizzare il processo di taglio e a ridurre i tempi di fermo.

Capitolo 8: Aziende e Risorse

8.1 Aziende

Siemens: https://www.siemens.com/

Trumpf: https://www.trumpf.com/

ABB: https://www.abb.com/

8.2 Risorse

McKinsey: https://www.mckinsey.com/

European Commission: https://ec.europa.eu/

World Economic Forum: https://www.weforum.org/

Capitolo 9: Scuole e Aziende per Imparare

9.1 Scuole

Università degli Studi di Milano: https://www.unimi.it/

Università degli Studi di Roma “La Sapienza”: https://www.uniroma1.it/

9.2 Aziende

Siemens: https://www.siemens.com/

Trumpf: https://www.trumpf.com/

Capitolo 10: Opinioni e Proposte

10.1 Opinioni

L’IA può essere utilizzata per migliorare l’efficienza e la precisione delle macchine da taglio laser.

Tuttavia, è importante considerare anche l’impatto ambientale e sociale delle tecnologie di IA.

10.2 Proposte

Proposta 1: Utilizzare l’IA per ottimizzare il processo di taglio e ridurre i tempi di fermo.

Proposta 2: Utilizzare l’IA per prevedere e prevenire problemi di manutenzione.

Proposta 3: Utilizzare l’IA per migliorare la qualità dei prodotti e ridurre i rischi per la sicurezza.

Capitolo 11: Conclusione

In conclusione, l’IA può essere utilizzata per migliorare l’efficienza e la precisione delle macchine da taglio laser.

Tuttavia, è importante considerare anche l’impatto ambientale e sociale delle tecnologie di IA.

È necessario continuare a sviluppare e a migliorare le tecnologie di IA per garantire un futuro sostenibile e equo per tutti.

## Riferimenti[1] McKinsey. (2020). The future of manufacturing.[2] Siemens. (2022). Siemens Digital Industries Software.[3] Bosch. (2022). Bosch Industrial Technologies.[4] Deloitte. (2020). The future of manufacturing.[5] ABB. (2022). ABB Robotics.[6] GE Appliances. (2022). GE Appliances.[7] Aberdeen. (2020). Predictive Maintenance.[8] McKinsey. (2020). Predictive maintenance.[9] Predictive Maintenance. (2022). Predictive Maintenance.[10] Dassault Systèmes. (2022). Dassault Systèmes.[11] World Economic Forum. (2020). The future of manufacturing.[12] Trumpf. (2022). Trumpf.[13] European Commission. (2020). The future of manufacturing.[14] Siemens. (2022). Siemens.[15] GE Appliances. (2022). GE Appliances.[16] McKinsey. (2020). The future of manufacturing.[17] Dassault Systèmes. (2022). Dassault Systèmes.[18] Siemens. (2022). Siemens.[19] Trumpf. (2022). Trumpf.[20] European Commission. (2020). The future of manufacturing.[21] ABB. (2022). ABB Robotics.[22] GE Appliances. (2022). GE Appliances.

Il nuovo Kingston Leisure Centre, del valore di £44,5 milioni, sarà un importante centro benessere situato nel sud-ovest di Londra. La struttura offrirà una vasta gamma di servizi e attrezzature per il fitness, il benessere e lo svago.Il progetto prevede la costruzione di una piscina olimpionica, una palestra completamente attrezzata, campi da tennis e da squash, una sala per le attività fitness e corsi di gruppo, nonché spazi per il relax e il benessere come saune, bagni turchi e aree per massaggi.Il centro benessere sarà progettato per essere eco-sostenibile, con un’attenzione particolare all’efficienza energetica e all’utilizzo di materiali sostenibili. Si prevede che il Kingston Leisure Centre diventerà un punto di riferimento per la comunità locale e un luogo di incontro per gli amanti dello sport e del benessere.L’inizio dei lavori per la costruzione del centro benessere è un passo significativo verso la realizzazione di questa struttura moderna e all’avanguardia, che contribuirà a migliorare la qualità della vita dei residenti di Kingston e delle zone circostanti.