Beneficiario: Software Engineering Srl
Iniziativa realizzata nell’ambito dell’Asse prioritario I
Obiettivo: rafforzare la ricerca, lo sviluppo e l’innovazione
Azione I.1.b.1.2
Importo del progetto € 101.609,05 – Agevolazione concessa € 50.804,53
Il manifatturiero lombardo è caratterizzato da numerose filiere produttive ad alto valore aggiunto, capaci di coniugare creatività ed alta tecnologia per offrire alta flessibilità e customizzazione.
Una fase cruciale nel processo produttivo di tali realtà è rappresentata dai test e collaudi sui prodotti, in cui è necessario coniugare la necessità di avere prodotti qualitativamente migliori, testati uno per uno, con il bisogno di raggiungere la massima efficienza in termini di costi e tempistiche.
Attualmente la maggior parte dei sistemi di misura si basa su algoritmi e architetture hardware che si limitano alla raccolta dei dati con tecniche digitali, in alcuni casi ad una prima analisi in tempo reale (ad esempio con semplici confronti con soglie di accettazione) ed elaborano un report dell’esito della prova. Si tratta di una situazione non ottimale, sia per le tempistiche che per il rischio di non riuscire a rilevare alcuni errori o anomalie.
Il progetto prevede l’applicazione di nuove tecnologie algoritmiche, quali le tecnologie di machine learning e intelligenza artificiale, per rendere più efficienti le operazioni di test e collaudo in ambito manifatturiero, garantendo una migliore qualità dei manufatti prodotti, attraverso lo sviluppo di un sistema edge avanzato di diagnostica automatica basato su tecnologie intelligenti e di autoapprendimento.
L’applicazione di nuove tecnologie algoritmiche, quali le tecnologie di machine learning e intelligenza artificiale, renderanno più efficienti le operazioni di test e collaudo, garantendo così una migliore qualità dei manufatti prodotti. L’obiettivo del progetto è quello di sviluppare un sistema edge avanzato di diagnostica automatica basato su tecnologie intelligenti e di autoapprendimento. Il dispositivo che si intende realizzare permetterà di superare il sistema di controllo qualità basato su soglie impostate manualmente dall’operatore, utilizzando gli algoritmi intelligenti di controllo non lineare basato su reti neurali utilizzando tutte le informazioni contenute nei dati di collaudo precedenti. In questo modo sarà possibile accedere a molte più informazioni, effettuare analisi real-time di anomalie, ed ottenere dei test più accurati e precisi.
Il progetto si inserisce nelle priorità definite da Regione Lombardia per quanto riguarda l’area di specializzazione “Manifatturiero avanzato” e l’ecosistema “Manifattura avanzata”, che prevede tra le sue priorità proprio “l’integrazione e sviluppo di tecnologie di Intelligenza Artificiale per il manifatturiero”, e si inserisce nella più ampia trasformazione che il mondo della manifattura sta attraversando in un’ottica di “Industria 4.0”.
Il progetto si articolerà in quattro fasi (raccolta dati e protocolli di comunicazione, analisi di test di diverse tecniche machine learning, realizzazione prototipo dispositivo, test e validazione. La positiva realizzazione del progetto permetterà all’azienda di essere più competitiva sul mercato, differenziandosi dai propri concorrenti, e di rafforzare le proprie competenze in ambiti fortemente innovativi come le tecnologie di intelligenza artificiale e la gestione dei big data.
