IMPRESE INTELLIGENTI E SOSTENIBILI

Automated eXtreme AutomatIon with eXplainable AI

Abstract

Progetti di ricerca in collaborazione fra Università/Enti di ricerca e altri soggetti pubblici o privati con l’obbiettivo di sostenere percorsi di alta formazione che integrino le conoscenze teoriche con le competenze realizzate in specifici contesti d’esperienza.

Nome del Progetto
AutoXAI2
Anno di pubblicazione
2021
Capofila
SANNA

Nome del bando

Progetti di Alta Formazione attraverso l’attivazione di Assegni di Ricerca (Bando assegni di ricerca anno 2021)

Durata prevista
24 Mesi
60.000 €
Costo totale del progetto
30.000 €
Contributo erogato
1
Borse totali

Descrizione Bando

Industrio 4.0 e Intelligenza Artificiale stanno rivoluzionando i processi aziendali e la gestione dei sistemi produttivi. Connettività pervasiva e digitalizzazione aumentano le interazioni uomo-macchina, i dati a disposizione deglì operatori e i parametri per efficientare i processi. La promessa è di esplorare nuove soluzioni per migliorare il ciclo produttivo e la qualità/quantità dei prodotti lavorati. Tuttavia, la ricerca di una configurazione ottimale diventa complessa e dispendiosa, richiedendo operatori altamente qualificati. Il problema è forte in aziende che operano globalmente e rispondono ad esigenze di paesi diversi tramite ampie gamme di prodotti. Questo è ancora più sentito in settori dinamici come quello del tessuto-nontessuto (TNT), dove il prodotto e i requisiti qualitativi sono spesso innovati richiedendo riconfigurazioni delle produzioni con conseguente degrado prestazionale prima di tornare a regime. Extreme Automation e la controllante A.Celli Group, leader mondiale nel settore di macchine per il cartario e TNT, affrontano questa sfida in prima linea anelando ad approcci model- e data-driven automatizzati capaci di reagire rapidamente a cambi esogeni nel mercato o endogeni (guasto nel sistema). Le aziende raccolgono sempre più dati sulle loro macchine, con nuovi strumenti (sensori, camere, ... ) o in nuove fasi (testing, in produzione dai clienti, ... ). Il progetto svilupperà una metodologia basata sull'uso di grandi moli di dati per sistemi software autoadattivi per la parametrizzazione automatizzata di processi industriali altamente configurabili. Il software coadiuverà l'operatore in decisioni critiche, spesso lasciate all'esperienza, per efficientare l'impianto o riconfigurarlo rapidamente dopo guasti o cambi di produzione. Grazie a dati raccolti in tempo reale, il software userà tecniche di statistical learnlng della famiglia dell'intelligenza artificiale spiegabile (explainable Al), capaci di prendere decisioni e di giustificarle. Il progetto riguarderà tutto il ciclo di sviluppo, dall'analisi dei requisiti. all'adattamento di tecniche di statistical learning al dominio, al monitoring nell'impianto. Garantirà l'usabilità con interfacce per operatori non esperti. L'assegnista sarà coadiuvato da esperti del dominio, Extreme Automation e A.Celli Group, e da accademici specialisti in - Modellazione, sviluppo ed analisi di sistemi adattivi altamente configurabili e business processes. - Analisi di big data con statisticaI learning.

Parole chiave:

STATISTICAL LEARNING PER L’OTTIMIZZAZIONE DI PROCESSI ADATTIVI, RICONFIGURAZIONE AUTOMATIZZATA DI PROCESSI PRODUTTIVI, INGEGNERIA DEL SOFTWARE PER PROCESSI ALTAMENTE CONFIGURABILI
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