• Manifatturiero intelligente

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Manifatturiero intelligente

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  • Controllare l’output della linea produttiva è da sempre un’operazione complicata. Abbiamo sviluppato una tecnologia che permette di farlo in maniera automatizzata tramite l'Intelligenza Artificiale ed il Machine Learning e ve lo raccontiamo giorno per giorno.
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  • Transfer learning

    Transfer learning
    Dec 16 2024
    Oggi voglio entrare un po’ più nel profondo di un aspetto tecnico, che ha grosse ripercussioni sulle possibilità, oggi, anche di una piccola o media azienda, di utilizzare tecniche di Machine Learning: il Transfer Learning.

    Come al solito, per chi mi conosce, non parlo di cose dal solo punto di vista teorico e neppure di cose che stanno nell’ambito della ricerca avanzata: quello che mi interessa è far capire che queste tecniche sono veramente alla portata di chi vuole utilizzarle, soprattutto a livello industriale, che è l’ambito che mi interessa di più, e che, se anche non sono nuovissime, considerando la pazzesca velocità di evoluzione del campo, sono da una parte efficacissime e dall’altra ancora scarsamente utilizzate.
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  • trasformazione digitale potenziata con ADR-Flow

    trasformazione digitale potenziata con ADR-Flow
    Dec 9 2024
    Qualche tempo fa, scrivevo, a proposito di trasformazione digitale: “… quindi dashboard, digital twin, ottimizzatori … ma … il “machine learning”?

    Il riferimento era ad una serie di cose concrete che si possono fare, e per le quali noi ci proponiamo come partner, per mettere in atto una trasformazione digitale che abbia veramente senso, che raggiunga cioè l’obiettivo di rendere l’azienda più efficace nel processo di creazione di benessere e ricchezza.
    La risposta, per come la vedo io, è che dashboard, digital twin e ottimizzatori sono cose concrete che si possono fare, mentre il “machine learning” è una tecnologia, ma anche una metodologia, che si può usare per farle meglio e per fare in modo che siano più efficaci.
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    4 mins
  • Le 4 fasi

    Le 4 fasi
    Dec 2 2024
    Nel mio ultimo articolo ho parlato di Selene Spa e di come il progetto di riconoscimento automatico dei difetti di produzione, che utilizza ADR-Flow, sia entrato in quella che chiamiamo “fase 3”.

    Oggi vorrei spiegare meglio come si articola, nella nostra visione, un progetto di riconoscimento automatico dei difetti di produzione industriale e di come ADR-Flow fornisca un supporto completo in tutte le fasi del progetto.

    Bisogna innanzitutto chiarire che un progetto di questo genere è quasi sempre supervisionato, infatti è molto difficile che un sistema sia in grado di capire da solo se una fotografia rappresenta un pezzo difettato o no, quindi nel progetto bisogna prevedere, soprattutto nelle sue fasi iniziali, che le immagini debbano essere classificate manualmente da un esperto al fine di poter addestrare il modello (quasi sempre una rete neurale profonda di tipo convolutorio), gli sviluppatori di ADR-Flow sono a disposizione.

    Ma c’è qualcosa che necessariamente va fatto ancora prima: acquisire le immagini!

    ....
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