AiProd: l’applicazione di intelligenza artificiale di Acoustic Insights
Nuove ed esclusive funzionalità predittive nei contesti manifatturieri
Presentata in anteprima a SPS Italia 2019, l’applicazione BREVETTATA AiProd è la soluzione proprietaria di IProd Srl che sfrutta la tecnologia Acoustic Insight di IBM, per realizzare l’integrazione combinata dei dati IoT e dei file audio acquisiti dai macchinari grazie alla tecnologia I4.0 “Plug&paly” Alleantia con il sistema di intelligenza artificiale in-cloud Watson di IBM per il riconoscimento del pattern acustico.
La soluzione apre interessanti domini applicativi, potendo prevedere esiti sulla qualità di una lavorazione in corso o sulla qualità di un prodotto in fase di collaudo, aiutando i costruttori a prevenire onerosi scarti di produzione o costosi tempi di fermo macchina per interventi di assistenza tecnica.
AiProd è il risultato della collaborazione di tre esclusive componenti. Nello specifico:
Alleantia fornisce sia la tecnologia di interconnessione I4.0 “Plug&Play” dei controllori delle macchine utensili e dei sistemi per produrre sia la nuova funzionalità dei driver delle periferiche multimediali (microfoni ed anche telecamere) con la quale si rafforza l’ampiezza della propria già potente libreria di oltre 5000 driver di dispositivi industriali pronti all’uso.
IBM, con la funzione Acoustic Insights di Watson, fornisce un sistema di Intelligenza Artificiale per l’addestramento, l’affinamento ed il riconoscimento del pattern acustico in grado di comparare i file audio di riferimento, ovvero quelli noti del funzionamento ottimale delle macchine e di metterli in relazione con nuovi file audio acquisiti in tempo reale, attribuendogli uno scoring di equivalenza fra 0 e 100%, dove il punteggio 0% equivale ad un suono completamente nuovo e 100% ad un suono identico già conosciuto dal sistema.
IProd propone l’innovativa applicazione AiProd “powered by IBM” tramite le quale è possibile combinare, in tempo reale, i files multimediali associati ai tags IoT degli asset produttivi con i pattern dell’intelligenza artificiale in modo da abilitare la creazione di cluster capaci di addestrare un numero necessario e sufficiente di reti neurali per eseguire rilevamenti sempre più accurati ed associabili a scenari omogeni di lavorazione.
