{"id":633,"date":"2024-02-12T12:17:20","date_gmt":"2024-02-12T11:17:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artes4.it\/storie\/verifica-dei-disegni-dellufficio-tecnico-con-ai-prima-della-produzione\/"},"modified":"2024-06-21T10:47:39","modified_gmt":"2024-06-21T08:47:39","slug":"verifica-dei-disegni-dellufficio-tecnico-con-ai-prima-della-produzione","status":"publish","type":"storie","link":"https:\/\/www.artes4.it\/en\/storie\/verifica-dei-disegni-dellufficio-tecnico-con-ai-prima-della-produzione\/","title":{"rendered":"L&#8217;AI per il settore dell&#8217;automazione industriale"},"content":{"rendered":"<div class=\"caso-dettaglio\">\n<div class=\"container\">\n<div class=\"row mx-2\">\n<div class=\"col-12\">\n<div class=\"row\">\n<div class=\"col-lg-9 col-md-9 col-sm-9 col-xs-12\">\n<p>L&#8217;AI per il settore dell&#8217;automazione industriale: verifica dei disegni dell\u2019Ufficio tecnico con AI prima della produzione<\/p>\n<p>La quarta rivoluzione industriale attualmente in corso comporta un\u2019innovazione radicale degli impianti produttivi e rappresenta un\u2019importante opportunit\u00e0 di espansione per il settore dell\u2019automazione industriale. La visione artificiale, la sensoristica avanzata e gli algoritmi di intelligenza artificiale abilitano l\u2019esecuzione automatica di lavorazioni. Qui un Socio ARTES 4.0 descrive un caso in cui si \u00e8 sviluppato un algoritmo per eliminare l\u2019errore umano nella trasmissione dei dati di progetto.<\/p>\n<h4><i class=\"fas fa-tags\"><\/i>Tecnologie Abilitanti:<\/h4>\n<p class=\"categories pb-4\">Big Data &amp; Analytics<\/p>\n<p><b><i>Tecnologia abilitante:<\/i><\/b> Intelligenza artificiale\/Neurocomputing;<\/p>\n<p><b><i>Settore industriale:<\/i><\/b> Manifatturiero, energia e utilities (produzione); automazione industriale;<\/p>\n<p><b><i>Cliente target<\/i><\/b><i>:<\/i> Primaria societ\u00e0 al mondo nel settore dell\u2019Oil&amp;Gas in grado di offrire congiuntamente attrezzature all\u2019avanguardia, servizi e soluzioni digitali per l\u2019intera catena del valore dell\u2019industria.<\/p>\n<h4><b><i>Problema affrontato:<\/i><\/b><\/h4>\n<p>Trovare un modo di limitare gli errori umani nella determinazione di quote progettuali e loro trasmissione al machining nell&#8217;automazione industriale.<\/p>\n<h4><b><i>Soluzione tecnica proposta:<\/i><\/b><\/h4>\n<p>Sviluppo e validazione dell\u2019algoritmo di machine learning.<\/p>\n<p><b><i>Unicit\u00e0 della soluzione<\/i><\/b>: Primo esempio di machine learning per supporto della progettazione per la produzione.<\/p>\n<h4><b><i>Risultati in termini numerici:<\/i><\/b><\/h4>\n<ul>\n<li>Standardizzazione (100%) del livello di skills necessarie alla copertura della funzione;<\/li>\n<li>Quantificazione del numero di quote su cui l\u2019algoritmo doveva estrapolare le tolleranze desiderati ottimali;<\/li>\n<li>Quantificazione del numero di rilievi per ogni quota; Estrazione degli ultimi 2 anni di produzione di ogni famiglia di componenti.<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Keywords<\/b>: AI, Manufacturing, Design, Quota, Tolleranza, Valore;<\/p>\n<p><b>Fonte: <\/b>Pure Power Control S.r.l.<\/p>\n<p>Per maggiori informazioni sull&#8217;autore del caso d&#8217;uso:\u00a0<a href=\"http:\/\/www.purepowercontrol.com\/\">www.purepowercontrol.com<\/a><\/p>\n<\/div>\n<div class=\"col-lg-3 col-md-3 col-sm-3 col-xs-12\"><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"featured_media":4696,"template":"","tecnologie_abilitanti":[49],"data_bando":[],"class_list":["post-633","storie","type-storie","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","tecnologie_abilitanti-big-data-analytics"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v22.8 (Yoast SEO v25.8) - 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