Il tema dell’Intelligenza Artificiale non è un tema nuovo: torna ricorsivamente tra gli ambienti più avanzati.. e nella letteratura.

Negli ultimi anni abbiamo assistito ad un nuovo intensificarsi dei rumors legati all’Intelligenza artificiale: esperimenti, dibattiti, ricerca.. e soprattutto investimenti: in questa sorta di eterno ritorno nietzschiano, ad onor del vero, questa volta si ha la sensazione che sia la volta buona.

Si moltiplicano gli articoli, tutti i giornali ne parlano, in tutte le fiere tecnologiche, viene esposta come un trofeo:  l’Intelligenza Artificiale è divenuto un tema sempre più popolare e diffuso.

Però..

Però come tutti i temi che “acchiappano”, spesso può dar vita a dibattiti, convegni, pubblicazioni… di una noia mortale.

Perché dico questo? Perché indubbiamente in molti sentono l’urgenza di “parlarne”, ma non tutti riescono ad essere concreti nelle argomentazioni, finendo per elencare una sterile lista di “potenzialità”, di “scenari”… talmente avanzati che o ci spaventano o ci affascinano… ma, di fatto, non portano ad alcun cambiamento, a nessuna reale proposta, a nessuna “chiamata all’azione”.

Chi si trova ad operare nel settore industriale, sa bene che la priorità è quella di risolvere problemi e lavorare per il miglioramento continuo.

Quindi ok la ricerca, ma poi bisogna presentare progetti concreti.

Essendo noi di NeXT una piccola realtà, non possiamo permetterci né di dedicare risorse esclusivamente alla ricerca e sviluppo, né di non occuparcene affatto: altrimenti non saremmo registrati come PMI Innovativa.

 

La ricerca e sviluppo in NeXT ha quindi un’impronta fortemente operativa: abbiamo la fortuna di lavorare per grandi marchi, che hanno quindi l’esigenza di raggiungere traguardi importanti e di essere al passo con le soluzioni più performanti:
è per loro che facciamo ricerca e sviluppo attraverso progetti ambiziosi ed altamente avanzati.

 

L’intelligenza artificiale per noi quindi è uno strumento, non certo un traguardo, né un tema di dibattito.

Recentemente, elementi di Intelligenza artificiale, quali il machine learning, reinforcement learning, le reti bayesiane e la logica fuzzy sono entrate ad impreziosire AI IMPROVE 4.0, dando vita a due moduli software estremamente avanzati:

  • AIOCAP: Automatic Intelligent Out of Control Action Proposal. In parole estremamente povere, un sistema per la soluzione di problemi di processo e di qualità. Una base di conoscenza, generata con l’apporto di esperti di manutenzione e qualità, consente al Sistema di avvisare l’operatore di un problema e, contestualmente proporre una serie di soluzioni probabili (sotto forma di action plan). La soluzione che risulterà vincente verrà rafforzata (reinforcement learning) per risolvere problemi simili. Il Sistema quindi è destinato a diventare sempre più preciso, diventando un alleato prezioso di operatori anche poco esperti.

AIOCAP - Results

AIOCAP – Results

 

  • EEM: Early Equipment Management. Uno dei pilastri più importanti del WCM. Qui la logica fuzzy consente la ricerca intelligente di problemi simili a quello che si sta riscontrando, riuscendo quindi velocemente ad attingere alle soluzioni precedentemente adottate.

 

Ricerca intelligente dei problemi grazie alla logica fuzzy

Ricerca intelligente dei problemi grazie alla logica fuzzy

 

Questo tipo di modus operandi ci consente di ricercare lavorando, ma soprattutto di progredire più velocemente nella conoscenza, in quanto attingiamo ad una mole di dati estremamente più vasta sulla quale ragionare, studiare, sviluppare e… implementare.

 

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