Obiettivo del programma, supportato dal bando Tech fast, è sviluppare un sistema edge avanzato di diagnostica automatica basato su tecnologie intelligenti e di autoapprendimento
Software Engineering, PMI associata ad AFIL, organizza per il 5 aprile 2022 alle ore 16 il kick-off meeting del progetto Sequad, supportato da Regione Lombardia attraverso il bando Tech Fast. L’obiettivo del programma è quello di sviluppare un sistema edge avanzato di diagnostica automatica basato su tecnologie intelligenti e di autoapprendimento.
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 urgenze 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.
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Il manifatturiero lombardo è caratterizzato da numerose filiere produttive ad alto valore aggiunto, capaci di coniugare creatività e alta tecnologia per offrire 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.
Software Engineering Srl intende affrontare questo problema attraverso l’applicazione di nuove tecnologie algoritmiche, quali machine learning e intelligenza artificiale, per rendere più efficienti le operazioni di test e collaudo, garantendo una migliore qualità dei manufatti prodotti. 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.
