IA nella produzione
Machine learning, computer vision e rilevamento di anomalie: non come esperimento, ma integrati direttamente nei Suoi processi produttivi. Misurabili, spiegabili, manutenibili.
Casi d'uso
Manutenzione predittiva
Sensori di vibrazione, temperatura e pressione rilevano le anomalie delle macchine prima che si verifichino guasti. 48 h di preallarme invece di riparazioni d'emergenza.
Computer vision
Controllo qualità basato su telecamere con una precisione del 95–99%. Scarto automatico senza fermare la produzione.
Pianificazione dei turni ottimizzata
Un modello ML combina profili di qualifica, capacità delle macchine e dati storici dei turni per creare piani dei turni ottimizzati.
OCR & elaborazione documenti
Classificazione automatica di bolle di consegna, verbali di collaudo e ordini di produzione: tempo di elaborazione dimezzato.
Il nostro approccio all'IA
Acquisizione & preparazione dei dati
Niente ML senza buoni dati. Acquisiamo i segnali giusti, li ripuliamo e li strutturiamo per l'addestramento.
Sviluppo & addestramento del modello
Scegliamo il metodo adatto al Suo caso d'uso, non quello più di moda. Spesso un semplice modello di anomalie funziona meglio di una CNN complessa.
Integrazione nei sistemi esistenti
Il modello gira dove serve: sul dispositivo edge, nel MES o nel cloud. Allarmi via Teams, e-mail o dashboard.
Monitoraggio & addestramento continuo
Con il tempo i modelli derivano. Implementiamo un monitoraggio che sorveglia la qualità del modello e avvia il riaddestramento.
Tecnologie impiegate
Progetti di riferimento
Domande frequenti
Quanti dati servono per un modello ML?
Dipende molto dal caso d'uso. Per il rilevamento di anomalie bastano spesso 4–8 settimane di dati di funzionamento normale. Per la computer vision servono tipicamente 5.000–15.000 immagini.
Che cosa succede se il modello sbaglia?
Prevediamo sempre un human-in-the-loop. Il modello propone, la persona decide, soprattutto nella fase iniziale. Con il tempo la confidenza aumenta.
Possiamo gestire l'IA on-premise, senza obbligo di cloud?
Sì. Impieghiamo GPU edge o server di inferenza locali. I dati di produzione sensibili non lasciano lo stabilimento.
Quanto tempo serve perché un primo modello sia operativo?
Un modello di rilevamento delle anomalie può entrare in produzione in 4–6 settimane. La computer vision richiede tipicamente 8–12 settimane, per via dell'acquisizione dei dati e dell'addestramento.