di Annapia Rinaldi, AI Specialist, NetResults Kalliope   Il progetto Jiminy, cofinanziato a Netresults da ARTES 4.0 (leggi l’articolo La piattaforma di comunicazione integrata Kalliope di NetResults: la voce al centro della digital transformation) vuole rappresentare un passo in avanti verso la democratizzazione dell’intelligenza artificiale nel settore del servizio clienti, ponendosi come obiettivo quello di offrire alle piccole e medie imprese (PMI) uno strumento potente e accessibile. Infatti, nonostante i significativi vantaggi che le PMI potrebbero trarre dallo sfruttamento delle potenzialità delle nuove tecnologie di Artificial Intelligence, queste restano notevolmente indietro rispetto ai competitor più grandi, nel percorso di transizione 4.0. Il 61% delle grandi imprese sfrutta già le potenzialità degli strumenti AI per ottimizzare i propri processi, mentre solo il 18% delle PMI ne fa uso: un divario che rischia di ampliarsi a causa delle limitate risorse disponibili nelle realtà più piccole. Jiminy (nome ispirato dal “Grillo Parlante” del film Disney tratto dalla favola di Pinocchio) nasce per colmare questo gap, offrendo alle PMI un sistema accessibile e di facile implementazione.

Una nuova generazione di sistemi di comunicazione aziendale semantici

Il progetto Jiminy intende sviluppare e sperimentare una nuova generazione di sistemi di comunicazione aziendale semantici in grado di erogare servizi EVA (Enterprise Virtual Assistant) alimentati dalle conoscenze estratte dalle comunicazioni telefoniche che quotidianamente avvengono in azienda, senza bisogno di un training esplicito. L’addestramento avverrebbe in contemporanea con le normali attività produttive, non onerando il personale di ulteriori compiti e sfruttando la mole di dati già circolanti durante le telefonate fra Cliente e Azienda e fra operatori.

Un innovativo enterprise virtual assistant per il Customer Care

L’innovatività del progetto risiede proprio nella capacità di EVA di creare autonomamente la propria Knowledge Base, bypassando la necessità degli enterprise virtual assistant attualmente sul mercato di dover disporre di una grande base di conoscenza e di risorse che ne effettuino l’addestramento manuale specifico per poter funzionare. La funzione aziendale target di Jiminy è quella del “Customer Care” (CC). Tale funzione è stata scelta perché trasversale alla quasi totalità delle aziende e, solitamente, caratterizzata da grossi problemi di scalabilità dovuti al grande stress che il personale, sottoposto a forti pressioni tipiche del settore, vive. Oltre che un EVA in grado di supportare gli operatori CC durante le normali attività lavorative, con Jiminy ci si prefigge di realizzare un copilota in grado di facilitare anche la formazione di nuove risorse poiché potrà generare automaticamente telefonate di training,  simulando conversazioni basate su interazioni passate, con cui i nuovi operatori potranno sperimentare e imparare a gestire situazioni versomili in un contesto di comfort e sicurezza.

Come funziona Jiminy

Il funzionamento di Jiminy si può riassumere come segue: quando un cliente chiama, viene accolto da un voicebot che effettua un primo triage del problema; le informazioni raccolte vengono utilizzate per creare automaticamente un ticket, che viene poi verificato da un operatore umano. Durante la chiamata, Jiminy ascolta e analizza la conversazione, fornendo suggerimenti in tempo reale all'operatore che si basano sulla sua conoscenza accumulata. In un secondo momento, questa stessa conoscenza viene riutilizzata per creare degli scenari simulati con cui i neo assunti possono “allenarsi”. Il funzionamento di Jiminy si articola in diversi passaggi:

1. Ricezione delle chiamate: un voicebot accoglie il cliente, raccoglie il codice cliente ed esegue una prima classificazione del problema. La chiamata viene instradata ad un operatore.
2. Creazione database di conoscenza: l’EVA “ascolta” lo scambio fra cliente e operatore e viene creato un data base (secondo norme GDPR), con le suddette registrazioni.
3. Apertura del ticket: le informazioni estrapolate dall’interazione telefonica vengono rielaborate e utilizzate per generare automaticamente un ticket, che viene poi verificato da un operatore.
4. Assistenza in tempo reale: durante la chiamata, Jiminy suggerisce soluzioni all’operatore in tempo reale, tramite interfaccia conversazionale, utilizzando la conoscenza accumulata dalle precedenti interazioni.
5. Apprendimento continuo: ogni chiamata viene registrata e analizzata semanticamente, contribuendo all’arricchimento della base di conoscenza.
6. Formazione del personale: riutilizzo del know-how aziendale per generare simulazioni di chiamate basate su casi reali, permettendo ai nuovi operatori di esercitarsi in un ambiente sicuro e controllato.

Attuale stato delle implementazioni

Dal punto di vista strutturale, si possono individuare, per la realizzazione di Jiminy, i seguenti macro-componenti:

1. Dispositivo di virtualizzazione Audio: creazione di dispositivi audio virtuali integrabili con sistemi di SST e TTS;
2. Sistema di Speech-to-Text (STT): converte le conversazioni vocali in testo, permettendo l'analisi e l'elaborazione dei contenuti;
3. Large Language Model (LLM): utilizzati per la summarization, l'elaborazione dei dati e la generazione di output “intelligenti”, questi modelli sono il cuore dell’IA di Jiminy;
4. Database Audio: archivio sicuro per la memorizzazione delle registrazioni audio;
5. Tecniche e Dati di Training: RAG, Fine Tuning, Prompt Engineering;
6. Framework per la Costruzione Organica dell’Assistente: per integrare e orchestrare i vari componenti del sistema e fornire un’interfaccia utente chiara e immediata;
7. Sistema di Text-to-Speech (TTS): permette a Jiminy di comunicare verbalmente, rendendo possibile usarlo come strumento di generazione di chiamate simulate, per il training delle nuove risorse aziendali.

Sono state create delle pipeline di processing audio utili per facilitare l’integrazione con le componenti necessarie ad effettuare lo STT e il TTS. Tali dispositivi audio espongono un canale identificabile per l’aggancio degli script relativi allo speech-to-text e al text-to-speech, in modo da rendere possibile l’allaccio del Voicebot ai centralini Kalliope, prodotto di punta di Netresults. Per ottenere questo risultato sono stati implementati dei dispositivi audio virtuali, usabili congiuntamente al VDK (VoIP Development Kit) ovvero un’interfaccia di programmazione semplice ma potente che permette ai programmatori di focalizzarsi sul software, lasciando che il VDK gestisca i dettagli tecnici relativi alle tecnologie VoIP/MoIP. Per implementare il successivo modulo relativo allo Speech-To-Text, l’azienda ha condotto un'analisi approfondita dei principali servizi di Automatic Speech Recognition (ASR) disponibili sul mercato. Attualmente vi sono molteplici aziende che offrono servizi di ASR ma, già da una prima fase di studio e di test, è stato evidente che la maggior parte dei Provider ha dei sistemi di STT ottimizzati per la lingua inglese. Jiminy vuole operare in un contesto real time e con una clientela prevalentemente di lingua italiana. La prima sfida, dunque, è stata identificare le aziende che fornissero modelli capaci di operare in streaming e in grado di gestire flussi conversazionali multilingua. Inoltre, la ricerca ha avuto come focus il test delle performance dei vari modelli con flussi d’audio in una qualità non perfetta come quela che, realisticamente, si può incontrare nel corso di una telefonata (rumori di sottofondo, qualità audio deprecata, possibili voci sovrapposte e altro). Si sono selezionati fornitori che, dunque, offrissero possibilità di settaggio dei parametri audio in ingresso e consentissero di impostare il Rate a valori di 8000hz. Fra i modelli di ASR allo stato dell’arte compatibili con le esigenze di Jiminy, si sono identificati:

• Azure Speech
• Google STT
• AWS Transcribe
• Deepgram
• Whisper

Caratteristiche Chiave Tutti i servizi selezionati sono analizzati e scelti per offrire funzionalità essenziali al successo del progetto Jiminy: -Connessione Monocanale/Multicanale: attualmente, per facilitare I test, il sistema telefonico virtualizzato unisce l'audio dei due interlocutori in un unico flusso, esponendo un solo canale per l’output della traccia. In futuro I due flussi audio saranno separati e, quindi, mostreranno due canali di aggancio anziché uno solo; - Speaker Diarization: permette di distinguere tra diversi parlanti su una sola traccia audio, in modo da fornire una trascrizione pulita e accurata che separa univocamente quanto detto da differenti interlocutori, rendendo I risultati della trascrizione facilmente consultabili non solo da un LLM ma anche dall'operatore umano; - Trascrizione in Streaming Real-Time: Jiminy vuole essere un assistente "invisibile" in grado di aiutare gli operatori del Customer Care, fornendo suggerimenti per la risoluzione delle problematiche presentate dai clienti durante le telefonate. È quindi fondamentale implementare un sistema in grado di comprendere la richiesta dell'utente e generare un output appropriato mantenendo una bassa latenza. - Elevata personalizzazione dei parametri strutturali dell’audio in input: come detto, si opererà soprattutto con audio proveniente da telefonate. Nonostante si stiano effettuando studi atti a garantire la massima qualità e pulizia della traccia sonora, forti dell'esperienza decennale di Netresults in ambito TELCO, è necessario tenere conto che, potenzialmente, si dovranno manipolare audio contenenti rumori di sottofondo, sovrapposizioni vocali, degradazione della qualità dovuta a cause di forza maggiore, ecc. Pertanto, tutte le sperimentazioni, i test e gli studi stanno tenendo conto di tali caratteristiche, cercando di valutare il comportamento dei servizi di ASR dei vari fornitori con scenari realistici. Si stanno utilizzando, quindi, tracce audio con qualità similare a quelle risultanti da una conversazione telefonica media, utilizzando dataset vocali contenenti differenti accentazioni, velocità di parola, rumori di sottofondo, ecc.

Alcuni sviluppi in atto

Oltre che modelli di ASR in streaming, si sta anche valutando la performance dei servizi in batch (offerti in particolare con ottimizzazioni del modello Whisper): si stanno conducendo esperimenti per verificare la compatibilità del tempo di latenza di tali servizi con uno scenario di utilizzo real time e gli eventuali vantaggi in relazione a una migliore precisione nella trascrizione. Sono presenti numerosi benchmark comparativi delle performance dei vari modelli ASR disponibili sul mercato. Tutti i test, però, tengono conto di trascrizioni in lingua inglese. Le performance con altre lingue differiscono in modo sostanziale. Per questo motivo, si stanno effettuando internamente dei test di modo da comparare nel modo più oggettivo possibile i risultati dei modelli di interesse, prendendo come parametro, in particolare, il WER( word error rate), con cui si può misurare e confrontare il tasso di parole che non vengono correttamente convertite da audio in testo. Si sta procedendo anche con la ricerca per lo sviluppo dei restanti moduli. Riguardo all’LLM che verrà integrato, particolare attenzione viene posta riguardo a costi, continuità di supporto e regolamentazione circa la privacy dei dati, per individuare la migliore soluzione per Jiminy fra quelle open source (come Llama) e quelle proprietarie (Azure openAI, Cloude, etc). Si stanno testando e studiando varie tecniche di prompt engineering. E’ in corso anche la valutazione di una possibile integrazione, per RAG e interfaccia conversazionale di Cheshirecat AI, un progetto open source, totalmente italiano.

Aderenza al GDPR

Considerando che Jiminy potrebbe trattare dati personali di clienti e operatori, la conformità al Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) è una priorità assoluta. Tutti i fornitori dei servizi ASR considerati dichiarano la conformità dei loro prodotti al GDPR.

di Angelica Maria Puddu, Product Marketing Specialist   Nell’era dell’Industria 4.0, le imprese sono sempre più orientate verso soluzioni tecnologiche che permettono di migliorare l’efficienza operativa e ridurre i costi. In questo contesto, la manutenzione proattiva, predittiva e su condizione emerge come approccio rivoluzionario per la gestione degli impianti industriali. Con l’utilizzo di tecnologie avanzate come l’IoT e l’intelligenza artificiale, le aziende possono ora anticipare e prevenire guasti, ottimizzando i processi produttivi. Continua a leggere per scoprire come queste tecnologie possono trasformare la gestione della manutenzione industriale.

Le Sfide della Manutenzione Tradizionale

La gestione della manutenzione tradizionale (spesso reattiva) è caratterizzata da numerose inefficienze. Attendere l’attesa di un guasto prima di effettuare interventi di manutenzione può causare fermi macchina non pianificati, riducendo la produttività e aumentando i costi di riparazione. I tempi di inattività non pianificati hanno un impatto significativo sui costi operativi, specialmente in un contesto di crescente interconnettività delle infrastrutture. Questo approccio quindi non solo espone l'azienda a interruzioni impreviste, ma aumenta i costi operativi e limita la capacità di ottimizzare l’uso delle risorse. Una gestione attenta della manutenzione rappresenta un passo in avanti alla risoluzione di questi problemi: Grazie all’integrazione di IoT e algoritmi di intelligenza artificiale, è possibile monitorare continuamente le condizioni operative dei macchinari e prevedere i guasti prima che si verifichino, riducendo i tempi di inattività e migliorando l'efficienza generale.

Vantaggi della Manutenzione Predittiva e On-Condition

L'implementazione di pratiche di manutenzione proattiva, predittiva e su condizione porta numerosi vantaggi. Innanzitutto, consente una significativa riduzione dei tempi di inattività degli impianti, poiché gli interventi manutentivi vengono programmati in anticipo, evitando guasti  e fermi macchina imprevisti. Questo approccio proattivo si traduce in una maggiore efficienza operativa e in un utilizzo ottimizzato delle risorse. La manutenzione predittiva contribuisce in aggiunta a prolungare la vita dei macchinari, riducendo l'usura complessiva dei componenti e minimizzando quindi la necessità di sostituzioni frequenti. Questo non solo migliora l'affidabilità delle operazioni, ma consente anche di ottenere un miglior ritorno sugli investimenti grazie alla diminuzione dei costi operativi.

Perché Usare l’IoT per la Manutenzione

L'adozione di una soluzione IoT per la manutenzione consente alle aziende di monitorare in tempo reale le condizioni operative dei propri impianti, raccogliendo dati preziosi che possono essere analizzati per prevenire guasti e ottimizzare le prestazioni. Dotarsi di una soluzione come la Piattaforma IoT & AI di Zerynth per la gestione della manutenzione non solo riduce i rischi e i costi operativi, ma permette al contempo di aumentare l’affidabilità dell’impianto e ottimizzare la produzione. Ma come si integra generalmente l'IoT in un contesto industriale? L'architettura ideale di una piattaforma IoT per la manutenzione prevede l'integrazione di:

• Sensori per monitorare le variabili critiche come temperatura, pressione e vibrazioni.
• Edge Device che elaborano i dati raccolti dai sensori in tempo reale.
• Connessione al Cloud per l’archiviazione e l’analisi avanzata dei dati.
• Piattaforma Cloud dove i dati vengono trasformati in informazioni utili per la manutenzione.
• Interfaccia Utente che permette di visualizzare i dati attraverso dashboard intuitive e ricevere avvisi su potenziali guasti.

I benefici di una piattaforma di questo tipo non sono limitati alla sola gestione della manutenzione. L’implementazione di soluzioni IoT come la Zerynth Platform consente di monitorare costantemente diversi aspetti del processo produttivo, dai consumi energetici alla quantità di produzione, consentendo l’ottenimento quindi di una visibilità approfondita sull’intero processo produttivo. Inoltre, grazie alla capacità di una piattaforma IoT di raccogliere e analizzare dati in tempo reale, le aziende possono individuare opportunità di miglioramento, creando un ambiente favorevole all'innovazione e al miglioramento continuo.

L'Importanza del Monitoraggio Continuo: Verso un'Industria più Sostenibile

Il monitoraggio continuo dei macchinari tramite IoT è essenziale per garantire una sostenibilità operativa a lungo termine. La capacità di monitorare in tempo reale le prestazioni degli impianti permette di identificare e correggere tempestivamente inefficienze, riducendo i consumi energetici e minimizzando l'impatto ambientale. Il monitoraggio continuo è essenziale per garantire la conformità alle normative di sicurezza e sostenibilità. Ad esempio, il monitoraggio delle emissioni di CO2, attraverso il calcolo delle emissioni di CO2 equivalente, permette di prendere decisioni informate per ridurle, assicurando così l’allineamento dell’impresa alle normative vigenti e migliorando nel contempo i punteggi ESG. Grazie alla collaborazione tra Artes 4.0 e Zerynth, mettiamo le aziende in condizione di accedere a soluzioni IoT & AI che consentono loro non solo di sviluppare una gestione proattiva della manutenzione, migliorando l'efficienza operativa e riducendo i costi, ma anche di monitorare e analizzare i dati necessari per mantenere i macchinari operativi in sicurezza, contribuendo a creare un ambiente di lavoro più sicuro e sostenibile. Siamo pronti a guidarti nel percorso di digitalizzazione e nell'adozione delle tecnologie più avanzate per il successo della tua impresa.

di Angelica Maria Puddu, Product Marketing Specialist

  Nell'era della trasformazione digitale, l'Industria 5.0 emerge come il nuovo paradigma che sta ridefinendo il panorama manifatturiero. ARTES 4.0, come Centro Nazionale di Competenza altamente specializzato, è in prima linea assieme ai suoi partner nel guidare questa transizione verso un futuro più sostenibile e centrato sull'uomo. Se l'Industria 4.0 ha posto le basi per l'automazione e l'interconnessione dei sistemi produttivi, l'Industria 5.0 si spinge oltre, integrando una visione più umanocentrica e sostenibile. Questa evoluzione si fonda su tre pilastri fondamentali:

1. Approccio Umano-Centrico: Le tecnologie sono ottimizzate per migliorare le condizioni dei lavoratori, non viceversa. Il concetto di "Human in the loop" diventa centrale, riconoscendo che le capacità creative e cognitive umane sono insostituibili.
2. Sostenibilità Industriale: La sostenibilità ambientale non è più un effetto collaterale, ma un obiettivo primario. Si promuovono processi di economia circolare, monitoraggio e riduzione dei consumi energetici e delle emissioni.
3. Produzione Resiliente: La capacità di adattarsi rapidamente a interruzioni e crisi diventa essenziale, supportando le infrastrutture critiche e garantendo continuità operativa.

In questo nuovo contesto, l'Intelligenza Artificiale e l'Internet of Things (IoT) giocano un ruolo cruciale. Queste tecnologie permettono di monitorare costantemente la produzione, prevedere guasti e ottimizzare le risorse in tempo reale. Il risultato? Una significativa riduzione dei tempi di inattività, un miglioramento della qualità del prodotto e una diminuzione degli sprechi.

Il Piano Transizione 5.0: Incentivi per l'Innovazione Sostenibile

ll Piano Transizione 5.0  è un'iniziativa che mira a promuovere l'innovazione sostenibile nel settore industriale, con un investimento di circa 6,3 miliardi di euro per il biennio 2024-2025. Il piano offre un credito d'imposta per le aziende che investono in tecnologie e processi volti a migliorare l'efficienza energetica e integrare fonti di energia rinnovabile, con aliquote che possono raggiungere il 63% per investimenti specifici, come ad esempio per gli impianti fotovoltaici. Per accedere agli incentivi, le imprese devono seguire un iter articolato. Il primo passo è l'analisi preventiva, dove viene valutata la conformità dell'investimento ai requisiti del piano. Successivamente, è necessaria una perizia asseverata da un esperto (EGE, EsCO), che certifichi l'idoneità del progetto. Le aziende devono poi dimostrare la riduzione dei consumi energetici prevista, attraverso il rilascio delle certificazioni energetiche ex-ante ed ex-post. La richiesta del credito d'imposta è gestita dal GSE (Gestore dei Servizi Energetici) e il processo di interazione con l'ente si sviluppa attraverso le seguenti fasi:

• Comunicazione Preventiva: Le imprese interessate devono iniziare inviando una comunicazione preventiva accompagnata da una certificazione ex-ante, tramite la Piattaforma Informatica "Transizione 5.0" gestita dal GSE. Questa fase serve a prenotare il credito d'imposta.
• Conferma dell'Ordine: Entro 30 giorni dalla prenotazione del credito d'imposta, le imprese devono confermare gli ordini effettuando un acconto di almeno il 20% dell'investimento. Questa conferma è essenziale per mantenere la validità della prenotazione del credito d'imposta.
• Comunicazione di Completamento: Al termine del progetto, le imprese devono inviare una comunicazione finale che includa una certificazione ex-post. Questo passaggio è fondamentale per dimostrare il completamento dell'investimento e la conseguente riduzione dei consumi energetici, necessaria per ottenere l'incentivo previsto.

Certificazioni Ex Ante ed Ex Post: Chiavi per l'Accesso agli Incentivi

Le certificazioni ex ante ed ex post rappresentano due momenti cruciali nel processo di accesso agli incentivi del Piano Transizione 5.0. Queste certificazioni, rilasciate da un valutatore indipendente, sono fondamentali per dimostrare l'efficientamento della produzione e l'effettiva riduzione dei consumi energetici. La certificazione ex ante attesta il rispetto dei criteri di ammissibilità del progetto. Per essere ammissibili, i progetti devono dimostrare una riduzione dei consumi energetici di almeno il 3% a livello aziendale o del 5% a livello di processo produttivo. La certificazione ex post, invece, conferma l'effettiva realizzazione degli interventi in conformità con quanto stabilito nella certificazione ex ante. In questa fase del progetto, è fondamentale avere accesso a funzionalità di reportistica avanzata. Ad esempio, la Zerynth IoT & AI Platform offre Smart Reports, una funzione che genera automaticamente report dettagliati. Questi report forniscono una copertura completa dei dati, sia per il top management che per il livello operativo, con analisi precise e aggregate. Una visione olistica dei processi produttivi semplifica il processo decisionale e facilita l'adozione delle migliori pratiche dell'industria 5.0. Per supportare le aziende in questo processo, ARTES 4.0 collabora con partner tecnologici come Zerynth, la cui piattaforma Industrial IoT & AI si rivela uno strumento prezioso per il monitoraggio e l'ottimizzazione dei consumi energetici. Queste soluzioni permettono alle aziende di raccogliere dati precisi in tempo reale, generare report dettagliati e identificare opportunità di efficientamento, facilitando così il processo di certificazione.

Il Ruolo di ARTES 4.0 nella Formazione e nell'Innovazione

ARTES 4.0  gioca un ruolo fondamentale nella transizione verso l'Industria 5.0. Come Centro Nazionale di Competenza altamente specializzato, ARTES 4.0 si dedica alla promozione e alla diffusione della conoscenza delle tecnologie digitali abilitanti e delle soluzioni robotiche avanzate per l'Industria 4.0 e 5.0. La nostra missione si articola in diversi ambiti:

1. Formazione: Offriamo programmi di formazione mirati che coprono vari aspetti dell'Industria 5.0, dalla robotica collaborativa all'intelligenza artificiale, passando per l'IoT e l'analisi dei dati. Questi programmi preparano i lavoratori alle sfide future e aiutano le aziende a massimizzare il potenziale delle nuove tecnologie.
2. Consulenza Tecnologica: Forniamo consulenza specializzata alle aziende che intendono intraprendere il percorso di trasformazione digitale, aiutandole a identificare le soluzioni più adatte alle loro esigenze specifiche.
3. Ricerca e Sviluppo: Collaboriamo con università, centri di ricerca e aziende per sviluppare nuove tecnologie e soluzioni innovative nel campo della robotica avanzata e delle tecnologie digitali.
4. Networking: Facilitiamo la creazione di reti e partnership tra aziende, istituzioni e centri di ricerca, promuovendo la condivisione di conoscenze e best practices.
5. Supporto all'Accesso agli Incentivi: Assistiamo le aziende nel processo di accesso agli incentivi del Piano Transizione 5.0, fornendo guidance nella preparazione della documentazione necessaria e nella comprensione dei requisiti tecnici.

L'approccio di ARTES 4.0 è olistico e mira a creare un ecosistema in cui tecnologia, sostenibilità e fattore umano coesistono in perfetto equilibrio. Attraverso le nostre iniziative, puntiamo a rendere le aziende italiane non solo più competitive, ma anche più resilienti e sostenibili nel lungo termine.

di Laura Turini, Fondatrice Turini Group   La tutela della proprietà industriale rappresenta uno degli elementi fondamentali per la crescita e l’evoluzione della propria impresa. Diventare l’unico player ad offrire un certo prodotto e possedere un brevetto, genera un vantaggio competitivo significativo che diventa di estrema importanza per affermarsi sul mercato. Dal 2008 lo Studio Brevetti Turini, certificato ISO 9001 per la ISO 27001, affianca le aziende nella tutela delle proprie idee e della propria unicità, fornendo una consulenza mirata su tutto ciò che riguarda la tutela e la valorizzazione di brevetti, marchi, design, diritto d’autore, software e know-how aziendale.

Dal deposito alla difesa in giudizio

Il team dell’azienda offre un’assistenza a 360 gradi per accompagnare gli imprenditori in tutti gli aspetti della tutela e difesa, dal momento del deposito fino alla difesa in giudizio del proprio titolo, curando il deposito a livello italiano, europeo, estero e internazionale di domande di brevetto, marchi e design nei principali settori della meccanica, elettronica, software, chimica, cosmetica e in campo alimentare, rappresentando direttamente i clienti all’Ufficio Italiano Brevetti e Marchi (U.I.B.M), all’Ufficio Europeo dei Brevetti (E.P.O), all’Ufficio Mondiale della Proprietà Intellettuale (W.I.P.O), e offrendo un servizio capillare in tutti gli Stati del mondo. L’assistenza è offerta anche in ambito giudiziale, ad esempio in cause di contraffazione nel settore del diritto industriale, del diritto d’autore e della concorrenza, oltre che nella predisposizione di contratti.

Software, AI e nuove tecnologie

Il settore a cui viene dedicata un’attenzione particolare è quello delle nuove tecnologie e dell’intelligenza artificiale, anche con corsi di formazione, seminari e webinar per imprenditori, oltre che in materia di tutela dei software e, in generale, di valorizzazione e protezione di tecnologia proprietaria con consulenze mirate in tema di sviluppo e sfruttamento di soluzioni software, con strategie compliant con le normative vigenti e i nuovi regolamenti.

Intelligenza Artificiale e Brevetti. Cosa si può brevettare?

Con la rapida esplosione dell’intelligenza artificiale (AI), l’Ufficio Europeo Brevetto (EPO) ha integrato le sue linee guida chiarendo alcuni aspetti sulla possibilità di brevettarla. L’AI è astrattamente brevettabile, a condizione che sia nuova e inventiva, perché si tratta di una tecnologia che può produrre un effetto tecnico. Le Guidelines dell’EPO evidenziano subito, però che non può mai essere protetta “di per sé”, ma solo in funzione della sua applicazione concreta. Vi si legge: «L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico si basano su modelli computazionali e algoritmi …. che sono di per sé di natura matematica astratta, indipendentemente dal fatto che possano essere “addestrati” basandosi su dati di addestramento» e pertanto esclude che questi modelli siano di per sé brevettabili. Viceversa, quando un metodo di natura matematica viene applicato per raggiungere un effetto tecnico, si può brevettare ma solo in funzione di detto risultato concreto. Si legge ancora nelle Guidelines: «L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico trovano applicazioni in vari campi della tecnologia. Ad esempio, l’uso di una rete neurale in un apparecchio di monitoraggio cardiaco allo scopo di identificare battiti cardiaci irregolari apporta un contributo tecnico. La classificazione di immagini digitali, video, segnali audio o del linguaggio basata su caratteristiche di basso livello (ad esempio, bordi o attributi dei pixel per le immagini) sono ulteriori tipiche applicazioni tecniche degli algoritmi di classificazione». Pertanto, i sistemi di intelligenza artificiale possono essere brevettati se sono funzionali al raggiungimento di uno scopo tecnico specifico. Esattamente, che cosa si brevetta? Gli esperti sono d’accordo che l’intelligenza artificiale possa essere brevettata da diversi punti di vista. In particolare, si possono brevettare il metodo di addestramento dell’AI, il software che esegue questo metodo, e l’apparato che utilizza un sistema di intelligenza artificiale adeguatamente addestrato per raggiungere un certo risultato tecnico. Se si vuole brevettare il metodo, la tutela viene offerta a uno specifico metodo, implementato attraverso un computer, che comprende una serie di fasi dettagliatamente descritte, per istruire una rete neurale da utilizzare per ottenere un determinato risultato tecnico. Il fatto che il metodo sia attuato con un hardware e che serva per ottenere un risultato tecnico lo priva dell’astrattezza teorica e lo rende brevettabile. Anche se lo scopo è limitato, la protezione che si ottiene è molto alta. Si può brevettare anche il programma per computer che attua le fasi del metodo di cui abbiamo appena detto che viene utilizzato per raggiungere un risultato tecnico. Apparentemente sembra che si tratti della stessa protezione, ma se c’è una contraffazione, nel primo caso si può aggredire chi attua il metodo, nel secondo anche chi produce o vende il software che lo incorpora, con maggiori possibilità di successo. Infine, si può proteggere, brevettando una macchina che utilizza un sistema di intelligenza artificiale addestrato in un certo modo per ottenere un determinato risultato tecnico. Insomma, le possibilità di tutela sono molte e non è difficile prevedere che presto arriveranno sul tavolo degli esaminatori parecchie domande da esaminare. Grazie alle loro decisioni si inizierà a fare chiarezza su queste nuove tipologie di brevetto e sulla direzione che sarà assunta dai ricercatori dell’intelligenza artificiale.

Nata nel 2006 come spin-off dell’Università di Pisa, NetResults si è posta fin da subito l’obiettivo di contribuire alla Digital Transformation dei team e delle aziende, migliorando i processi di comunicazione e team collaboration, facilitando la vita degli individui e le performance delle organizzazioni (in ottica B2E - Business to Employee).

Building the digital society

È in particolare il marchio Kalliope che, a partire dal 2008, inizia a farsi strada nel mercato ICT con il lancio della gamma di centralini VoIP Kalliope PBX, mettendo fin da subito la voce al centro del processo di digitalizzazione delle aziende, in ottica Industria 4.0 e Smart Working. Fedele alla promessa “Communication Made Easy”, nel corso degli anni Kalliope ha seguito gli sviluppi tecnologici e di mercato del mondo ICT, trasformandosi da semplice centralino in piattaforma di comunicazione integrata, sempre più orientata verso la diffusione della UCC (Unified Communication & Collaboration), ovvero verso l’integrazione di vari servizi real-time di comunicazione dalla Telefonia IP fino alla Video conference.

VUI (Voice User Interfaces), CUI (Conversational User Interface), Intelligenza Artificiale e Machine Learning

Parlando di UCC non si ha quindi a che fare con un singolo prodotto ma con una architettura di sistemi telematici che si avvalgono di mezzi diversi raggiungibili attraverso un’unica interfaccia comune. Sul fronte delle interfacce le VUI (Voice User Interfaces) rappresentano un'evoluzione significativa rispetto alle tradizionali GUI (Graphical User Interfaces). Mentre le GUI si basano su interazioni visive tramite icone, bottoni e menù, le VUI consentono l'interazione attraverso comandi vocali, offrendo un'esperienza più naturale e intuitiva per gli utenti. Un aspetto chiave delle VUI è l'importanza dell'intelligenza artificiale (AI) e del machine learning. Queste tecnologie permettono ai sistemi di comprendere il linguaggio naturale, migliorare la precisione del riconoscimento vocale e adattarsi progressivamente alle preferenze degli utenti. L'AI consente alle VUI di gestire l'ambiguità e contestualizzare le richieste, mentre il machine learning aiuta a migliorare costantemente le prestazioni attraverso l'analisi dei dati d'uso. Il salto da GUI a VUI prevede però un passaggio obbligato attraverso lo sviluppo della CUI (Conversational User Interface), ovvero di un'interfaccia che consente all'utente di interagire con un sistema informatico attraverso il linguaggio naturale, simulando una conversazione simile a quella tra esseri umani. Questo tipo di interfaccia è particolarmente diffuso nei chatbot e negli assistenti virtuali avanzati, e può combinare testo, voce o entrambi per offrire risposte, eseguire comandi e facilitare le interazioni. Rispetto alle GUI e alle VUI, le CUI enfatizzano una modalità di comunicazione più fluida e intuitiva, cercando di rendere l'interazione con la macchina più naturale e colloquiale. Il funzionamento di un Voicebot in particolare è basato su algoritmi avanzati di machine learning e intelligenza artificiale che, grazie alla loro capacità di apprendimento continuo, diventano sempre più intelligenti ed efficienti nel tempo.  Le tre componenti principali del funzionamento sono: Riconoscimento Vocale: Il voicebot utilizza algoritmi di riconoscimento vocale avanzati per convertire il parlato umano in testo. Questo passo è cruciale, poiché consente al computer di “capire” ciò che stai dicendo. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): Dopo aver convertito il parlato in testo, il voicebot utilizza l’IA per comprendere il significato di ciò che hai detto. Questo significa che può riconoscere domande, comandi o richieste e rispondere in modo appropriato. Generazione di Risposta Vocale: Una volta che il voicebot ha compreso la tua richiesta, può generare una risposta vocale che verrà riprodotta attraverso altoparlanti o cuffie.

Kalliope Lògos, Kalliope LAB e Progetto Jiminy

Grazie al grande know-how sulle CUI di Awhy - startup nata a Bologna nel 2015 e successivamente acquisita da NetResults - Kalliope si trova a mettere la voce al centro dei processi aziendali, con un ulteriore salto tecnologico che vede la creazione di Kalliope Lògos, la piattaforma che consente di interagire con i clienti, ricavando dalle conversazioni tutte le informazioni necessarie e di fatto sviluppando l’interfaccia vocale uomo-azienda. Chatbot e Voicebot sono infatti in grado di filtrare le richieste (in arrivo, ad esempio, a un help desk) interpretando il linguaggio naturale e guidando l’interlocutore alla creazione dei ticket. In sintesi, se le GUI sono centrali per compiti visivi e tattici, le VUI si distinguono per un'interazione più immediata, resa possibile dai progressi dell'AI, migliorando accessibilità e usabilità in molti contesti. È nel solco di questa evoluzione che Kalliope LAB - la divisione di Kalliope dedicata ai progetti di Innovation - sviluppa il progetto Jiminy cofinanziato da ARTES 4.0 (nome ispirato a “Jiminy Cricket, il “Grillo Parlante” di Pinocchio), che vuole rappresentare una svolta nell’adozione dell’intelligenza artificiale da parte delle piccole e medie imprese (PMI). L’obiettivo è chiaro: rendere accessibili le potenzialità dell’AI anche a quelle aziende che, a causa delle loro limitate risorse, faticano a stare al passo con i grandi concorrenti. Con Jiminy, si apre una nuova strada: lo sviluppo di un sistema di comunicazione aziendale intelligente che si adatta automaticamente alle esigenze dell’impresa. Il cuore del progetto è un Enterprise Virtual Assistant (EVA) che apprende direttamente dalle comunicazioni quotidiane tra clienti e azienda, senza necessità di un addestramento specifico da parte del personale. Ogni telefonata diventa una fonte preziosa di dati, da cui il sistema trae automaticamente informazioni per migliorare il servizio clienti e ottimizzare i flussi di lavoro, senza interrompere le normali attività. In un contesto dove la transizione digitale è fondamentale per restare competitivi, Jiminy offre un’opportunità concreta per colmare il divario con le grandi imprese, permettendo alle PMI di sfruttare l'AI in modo semplice, immediato e accessibile.

È stato firmato l’accordo tra la Fondazione Ri.MED con sede a Palermo, l’Istituto di BioRobotica della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa e ARTES 4.0, il Centro di Competenza ad alta specializzazione finanziato dal Ministero delle Imprese e del Made in Italy, con sede principale in Toscana e un centro in Sicilia, per favorire la creazione di un partenariato strategico, culturale e scientifico, nel settore del cosiddetto One Health, il modello sanitario basato sull’integrazione di diverse discipline. L’obiettivo dell’accordo è creare un riferimento per la comunità di ricerca internazionale e per favorire la crescita del tessuto produttivo del Sud Italia. L’intesa prevede una cooperazione nei campi della medicina e della bioingegneria, integrando con il trasferimento tecnologico ricerca biomedica e tecnologie bioniche, bioingegneria, robotica e intelligenza artificiale, per mettere a sistema conoscenze complementari, infrastrutture e competenze in aree di reciproco interesse nel settore One Health.

Accordo tra ARTES 4.0 Fondazione Ri.MED e Istituto di BioRobotica della Scuola Sant’Anna

Punti rilevanti dell’accordo sono l’individuazione di profili di ricercatrici, ricercatori e di coordinatrici e coordinatori di progetti di ricerca nazionali ed internazionali, la promozione di programmi di ricerca congiunti, la progettazione congiunta di nuovi laboratori e la promozione di iniziative, promosse dalle istituzioni firmatari, come progetti di ricerca, workshop e convegni, lo scambio di personale di ricerca, la promozione del trasferimento Tecnologico, la creazione di aziende spin-off grazie alle attività congiunte. "Questa importante collaborazione è strategica per l’intero bacino del Mediterraneo, che può diventare trampolino di lancio di nuove tecnologie e nuove imprese a sostegno del benessere e della salute della persona umana. Vogliamo essere protagonisti di un nuovo paradigma di sviluppo che attraverso la tecnologia e la creazione di impresa lanci la Sicilia e il Sud come guida e non follower di una nuova crescita”, commenta Paolo Dario, direttore scientifico del Centro di Competenza ARTES 4.0, professore emerito della Scuola Superiore Sant’Anna e ispiratore dell’iniziativa, che prosegue così: “Coordinando uno European Digital Innovation Hub sui temi della sostenibilità e ‘human-centric’, ARTES 4.0 potrà contribuire a dare una dimensione europea al trasferimento tecnologico sostenendo lo sviluppo di innovazione e la competitività delle nuove imprese nate in Sicilia in una dimensione internazionale”. “Il mondo è cambiato e continua a cambiare sempre più velocemente, per questo motivo è molto importante contribuire a creare una nuova generazione di innovatrici e di innovatori in grado di confrontarsi con sfide scientifiche e tecnologiche, e orizzonte internazionale” sottolinea Cesare Stefanini, direttore dell’Istituto di BioRobotica della Scuola Superiore Sant’Anna. “Vogliamo – aggiunge - da un lato favorire scambi con ricercatrici e ricercatori, studentesse e studenti e promuovere la partecipazione sempre maggiore a progetti globali, dall’altro intervenire in modo concreto nello sviluppo di territori dalle enormi potenzialità, come la Sicilia, favorendo la formazione di competenze e collaborando col mondo produttivo grazie ad attività che possano contribuire alla sostenibilità socioeconomica dell’Italia e in questo caso del Sud Italia in particolare. In Ri.MED abbiamo trovato un interlocutore dalla grande affinità culturale e di visione, e siamo sicuri che la collaborazione porterà frutti di rilievo e qualità per tutte le parti". “Siamo alle soglie di un futuro che si giocherà sul rapporto tra esseri umani, salute e ambiente: la bioingegneria e le biotecnologie offrono opportunità straordinarie e la Sicilia è il luogo ideale per studiare la relazione tra uomo e ambiente” dichiara Giulio Superti-Furga, direttore scientifico di Ri.MED e direttore designato del centro di ricerca Ri.MED in fase di realizzazione in provincia di Palermo. “Nel centro Ri.MED studieremo l’interazione tra salute umana e ambiente secondo un approccio One Health - dagli effetti della vita vicino al mare, fino all’impatto della dieta Mediterranea sul microbioma - concentrando la ricerca su alcuni organi e sulle patologie ad essi connesse: polmoni e malattie respiratorie, fegato e malattie metaboliche, cuore e patologie cardiovascolari, etc., grazie anche all’integrazione di competenze con il nostro partner clinico IRCCS ISMETT, specializzato in trapianti e cure delle malattie terminali d’organo. L’accordo firmato oggi apre nuovi entusiasmanti scenari di applicazione tecnologica nell’ambito life science e di opportunità di crescita per questo territorio”.

Lunedì 30 settembre, la Direttrice Esecutiva di Artes 4.0, Francesca R. Tonini, aprirà nei saluti istituzionali Sicurtech Expo Bologna. Si tratta di una iniziativa in tema di sicurezza sul tema L’ingegneria della Sicurezza Antincendio “Fire Safety Engineering”  - Innovazione e Tecnologie.

Una importante giornata di confronto sul tema dalla Sicurezza Antincendio promosso da Sicurtech Expo Bologna 2024. È un evento itinerante dedicato all’approfondimento di temi critici per la sicurezza antincendio del nostro Paese, organizzato dall’Associazione UMAN di Anima Confindustria e con il Comitato Scientifico FIRE di Remtech Expo, di cui la DE Francesca Tonini è membro.

Con gli obiettivi di:

• ampliare la collaborazione tecnico-scientifica e il confronto sui temi della sicurezza tra istituzioni, imprese, professionisti e operatori,
• definire soluzioni tecniche che possono essere adottate per il raggiungimento dei requisiti di sicurezza in tutti gli ambiti,
• diffondere una cultura della sicurezza antincendio e del supporto che la tecnologia 4.0 e 5.0 può fornire per il superamento dei requisiti minimi di sicurezza,

l’evento del Sicurtech Expo Bologna indagherà sulla Evoluzione della Prevenzione Incendi: Dalla Fire Safety Engineering alla IA con una tavola rotonda sul tema alla quale, dopo i saluti istituzionali di apertura, parteciperà la stessa Direttrice Esecutiva di ARTES 4.0.

Il ministero delle Imprese e del Made in Italy - MIMIT ha dato avvio all’apertura di una serie di sedi regionali denominate Case del Made in Italy - CMI, un nuovo strumento che il MIMIT mette a disposizione dei territori per la promozione e la tutela delle imprese. Le CMI hanno l’obiettivo di avvicinare il MIMIT ai territori, intercettando e raccogliendo i suoi fabbisogni e le sue esigenze per raggiungere più rapidamente le imprese, supportarle, anche attraverso i Centri di Competenza, e valorizzarle. Le Case del Made in Italy, che saranno presenti in tutte le regioni italiani, metteranno in relazione gli attori istituzionali del mondo della ricerca, delle imprese, degli enti locali e regionali, individueranno le esigenze e le criticità del territorio, e promuoveranno le iniziative necessarie a colmarle e ad andare incontro alle esigenze specifiche dei territori. Un’iniziativa che favorirà lo sviluppo delle regioni in un'ottica di sistema e di coesione di intenti, in coerenza con le vocazioni di ciascun territorio e valorizzando le eccellenze presenti, con una migliore informazione ed un reale supporto da parte del Ministero in termini tecnici ed economici. Il prossimo lunedì, 30 settembre, avrà luogo l’evento inaugurale della Casa del Made in Italy di Reggio Calabria alla presenza del Sottosegretario di Stato Fausta Bergamotto, che comprende una tavola rotonda dal titolo “Prospettive di sviluppo del territorio alla luce degli strumenti messi in campo dal Ministero delle Imprese e del Made in Italy”, alla quale è stata invitata a partecipare la Responsabile Area Trasferimento Tecnologico & Relazioni Esterne Enza Spadoni, che porterà un contributo specifico sull’importanza delle sinergie territoriali per la crescita del tessuto produttivo locale.

Visual Engines, socio affiliato al Centro di Competenza ARTES 4.0, è un’impresa innovativa fondata nel 2013 da alcuni ricercatori del CNR e della società INERA Srl, entrambi Soci di ARTES 4.0. La missione dell’azienda, che ha un focus sulla ricerca applicata, è legata allo sviluppo di tecnologie per la ricerca di immagini, al riconoscimento di oggetti in immagini e alla loro applicazione per lo sviluppo, ingegnerizzazione e commercializzazione di prodotti software e servizi.

Tecnologie visuali di ultima generazione

Visual Engines dispone di tecnologie visuali per:

• Large-Scale Image/Video Archives Similarity Search
• Images recognition e Object Retrieval
• Deep Learning e Neural Networks
• Visual Analysis per Smart Cameras e Single Board Computer

Le tecnologie disponibili si prestano per l’applicazione in molteplici contesti quali:

• Smart City.
• Sicurezza sul lavoro.
• Industria/manifattura.
• Trasporti.
• Sicurezza delle persone.
• Sicurezza degli edifici.
• Domotica.
• Agricoltura.

Soluzioni per analisi visuale con dispositivi intelligenti

Le soluzioni di Visual Engines, disponibili e in corso di progettazione, sono incentrate su funzionalità di analisi visuale effettuata con dispositivi intelligenti. Esse si basano su tecnologie di Intelligenza Artificiale (AI), più specificatamente di Machine e Deep Learning, sviluppate sia internamente sia in stretta collaborazione con il laboratorio Nemis dell’ISTI- CNR di Pisa. Le soluzioni utilizzano reti neurali per l’analisi di immagini effettuate da sistemi hardware/software, basati su Single Board Computer, che possono essere stand alone o collegati con server remoti. In funzione dell’infrastruttura ICT disponibile nei diversi contesti, sono possibili diverse modalità di implementazione delle soluzioni. Il peculiare vantaggio dell’impiego di tecnologie di AI è la rilevazione ed il riconoscimento in tempo reale di situazioni ed eventi anomali in maniera automatica e con confidenza parametrizzabile, senza necessità di un presidio di personale di sorveglianza o di un’analisi a posteriori di registrazioni video. Altri vantaggi delle soluzioni sono l’impiego di reti neurali specializzate che possono essere riprogrammate ed il contenimento dei costi mediante l’utilizzo di dispositivi low cost.

La piattaforma IVAWS per la gestione integrata ed automatizzata della prevenzione delle situazioni pericolose negli ambienti di lavoro

In base ai dati INAIL, tra il 2002 e il 2021 le denunce di infortuni mortali sul lavoro sono state oltre 26 mila. La piattaforma software di Visual Engines è finalizzata alla gestione integrata ed automatizzata della prevenzione delle situazioni pericolose negli ambienti di lavoro grazie a un sistema che impiega moduli di intelligenza artificiale, eventuali telecamere e sensori di diverso tipo, disseminati negli ambienti di lavoro e/o indossati dai lavoratori. L’obiettivo del software è quello di identificare situazioni di rischio e di incidente predeterminate (sollevando gli opportuni allarmi) e di tracciare gli eventi critici che sono occorsi, in modo da poter avere una esperienza storica sulla base della quale aggiornare i processi, ottimizzandoli rispetto alla safety. In particolare, gli scenari di pericolo che la piattaforma potrà individuare in maniera automatica nella sua prima fase di sviluppo sono:

• persona distesa a terra, presumibilmente priva di sensi, o che segnala di essersi infortunata tramite un apposito dispositivo indossabile;
• situazioni di avvicinamento pericoloso fra persone e carrelli elevatori (o tra carrelli elevatori);
• conduzione di carrelli elevatori da parte di personale non autorizzato;
• presenza di persone in aree critiche “ad accesso limitato” in cui può trovarsi al massimo un dato numero di persone (eventualmente nessuno, o comunque non i visitatori);
• presenza di persone in aree critiche in cui, essendoci un macchinario in funzione, può trovarsi al massimo un dato numero di persone (eventualmente nessuno, o comunque non i visitatori);
• presenza di persone senza gli opportuni Dispositivi di Protezione Individuale (DPI) in aree critiche in cui tali DPI sono obbligatori.

Gli allarmi che possono essere generati, di tipo rischio o incidente, possono essere sonori e visivi nell’ambiente di lavoro stesso, oltre alla segnalazione via messaggio a referenti interni. Gli allarmi sono caratterizzati dalla ubicazione così da poter filtrare gli eventi occorsi rispetto ai diversi ambienti aziendali e per proiettarli in sovrimpressione alla planimetria.

Le possibili partnership

Visual Engines intende sviluppare collaborazioni strategiche, dedicate in una prima fase al raffinamento del progetto. Sono due le tipologie di possibili partner con cui pervenire ad una soluzione ottimale del risultato:

• imprese interessate ad utilizzare la piattaforma al fine di monitorare e rafforzare la propria safety interna, grazie alle quali si potranno individuare eventuali difetti e possibili miglioramenti del software;
• aziende produttrici di macchinari, per realizzare integrazioni della piattaforma con i relativi impianti, rilevandone o interrompendone il funzionamento al verificarsi di specifiche condizioni di sicurezza.

Kiwibit, Socio di ARTES 4.0, sviluppa strumenti in ambito 4.0 per gestire, monitorare e mantenere gli asset aziendali, quali impianti industriali, edifici, macchinari o infrastrutture, e sta in particolare al momento realizzando un sistema di manutenzione preventiva e predittiva finanziato attraverso il Bando di Innovazione Tecnologica BIT INAIL/ ARTES 4.0 che ha l’obiettivo di realizzare una soluzione integrata per la prevenzione di malfunzionamenti di macchinari industriali che possono generare rischi per la sicurezza dei lavoratori (leggi qui). Il progetto finanziato, K4asset & Safety, ha per obiettivo quello di consentire all’azienda di eseguire azioni di manutenzione preventiva e predittiva sui macchinari integrando tecnologie IoT, realtà virtuale e AI nel modulo K4asset della piattaforma OmniaK, che è il suo modulo principale nella forma di un CMMS (Computerized Maintenance Management System). Nei primi mesi dall’avvio del progetto sono stati realizzati alcuni sviluppi che hanno un grande potenziale per spingere i risultati verso interessanti traguardi.

Collaborazione Strategica e Tecnologica con Zerynth

Dopo una prima collaborazione con il socio Daxo Group S.r.l.u. - Artes 4.0, che nel progetto ha il compito di affiancare Kiwibit nella consulenza strategica dei processi IoT e AI, è stato effettuato lo scouting delle migliori soluzioni IoT presenti sul mercato per individuare quelle più adatte alle esigenze del progetto includendo parametri quali la facilità di installazione dei sensori, l'adattabilità a diversi contesti industriali e la complessità di integrazione con k4asset&security. L’analisi ha consentito di identificare il socio Zerynth srl - Artes 4.0 come partner tecnologico ideale per l'integrazione IoT nel modulo K4asset della piattaforma OmniaK. Zerinth è un’azienda pisana leader nel settore IoT che offre soluzioni progettate per semplificare lo sviluppo di applicazioni IoT industriali, e ha fornito un dispositivo IoT e uno spazio dedicato nella propria piattaforma web su cui si concentra l'integrazione con K4asset. L'obiettivo è far leggere a K4asset i KPI (Key Performance Indicators) di produzione, che Zerynth raccoglie direttamente dai macchinari, sia brownfield (macchine non predisposte allo scambio di informazioni con l'esterno) sia greenfield (macchinari Industria 4.0).

Miglioramento della Manutenzione con i KPI di Produzione

La lettura dei valori dei KPI, come il numero di ore di lavoro di un macchinario o il numero di pezzi prodotti, consente al sistema di programmare interventi di manutenzione preventiva non programmata. Questo tipo di manutenzione si basa su segnali provenienti direttamente dai macchinari industriali, permettendo di intervenire in modo tempestivo e mirato, riducendo i tempi di fermo macchina e migliorando la sicurezza e l'efficienza operativa.

Integrazione della Realtà Virtuale con R&D Telecomunication and Energy

Il progetto ha attivato una serie di rilevanti collaborazioni all’interno del partenariato di ARTES 4.0 che ha fornito tutte le competenze necessarie al suo sviluppo. Un altro aspetto di significativo interesse del progetto è l'integrazione della tecnologia di virtualizzazione 3D, che è stata realizzata in questo caso dal socio R&D -Telecommunication and Energy srl - Artes 4.0. Al momento la collaborazione è incentrata sull’obiettivo di arricchire l'esperienza degli utenti di K4asset con un ambiente virtuale immersivo, che rappresenta un gemello digitale dell'impianto industriale. La VR (Realtà Virtuale) è ampiamente utilizzata nell'Industria 4.0 per mostrare il funzionamento di macchine e impianti complessi senza la necessità della loro presenza fisica. Questo approccio è particolarmente utile per il training, permettendo agli utenti di simulare situazioni realistiche e prendere decisioni basate su istruzioni ricevute o reazioni istintive.

Benefici per la Sicurezza e la Formazione del Personale

Integrando la VR nella piattaforma K4asset, Kiwibit mira a creare pacchetti formativi per la sicurezza, utili per l'addestramento del personale aziendale e per la preparazione delle squadre di manutentori. Questi pacchetti formativi offriranno scenari realistici in cui il personale potrà esercitarsi, migliorando così le proprie competenze e la prontezza operativa in situazioni di emergenza. I progressi nello sviluppo del progetto K4asset & Security dimostrano da una parte il grande impegno dell’azienda nell'innovazione tecnologica e in particolare nella possibilità di offrire soluzioni concrete al tema della sicurezza sul lavoro; dall’altra il valore aggiunto di una collaborazione fruttuosa all’interno del partenariato del Centro di Competenza che, dopo che con Daxo Group ha visto il coinvolgimento di Zerynth e R&D Telecommunication and Energy, sta trasformando la manutenzione industriale in un nuovo paradigma che la rende più efficiente e sicura. Per ulteriori informazioni su Kiwibit e sul progetto K4asset & Security, vi invitiamo a visitare il nostro sito web o a contattarci direttamente. Siamo entusiasti di condividere i progressi di questo progetto con voi e di continuare a innovare nel campo della manutenzione industriale.

Exteryo annuncia la conclusione con successo della fase di test della piattaforma Digital Safety, condotta con la partecipazione attiva delle aziende Nuova Simat Srl, Idrotherm 2000 Spa e Scapigliato Spa, partner di ARTES 4.0. Questo importante traguardo segna un ulteriore passo avanti nell'innovazione della gestione della sicurezza sul lavoro.

Un test di successo

Le tre aziende hanno avuto l'opportunità di sperimentare tutte le funzionalità di Digital Safety, tra cui l’innovativa gestione dei Dispositivi di Protezione Individuale (DPI) tramite l’utilizzo di tecnologia NFC e il controllo proattivo in un’unica struttura di tutte le incombenze della Safety relative ai singoli lavoratori. Grazie al loro contributo, Exteryo ha potuto raccogliere feedback preziosi per migliorare ulteriormente la piattaforma. Lorenzo Scotto, Responsabile Sicurezza di Nuova Simat Srl, ha elogiato la piattaforma dichiarando: “Digital Safety è sicuramente un modo nuovo e innovativo su come poter gestire la sicurezza sul lavoro. La piattaforma ci ha permesso di organizzare meglio le risorse e i DPI, rendendo il nostro lavoro molto più semplice e preciso.” Anche Aldo Repeti, RSPP di Scapigliato Spa, ha espresso grande soddisfazione: “L'uso della tecnologia NFC per la tracciabilità dei DPI è stato un vero punto di svolta. La possibilità di monitorare facilmente tutte le operazioni ci ha permesso di migliorare la gestione della sicurezza in modo significativo.” IDROTHERM 2000 SPA ha trovato particolarmente utili le funzionalità di gestione controllata di tutta la Safety dei singoli lavoratori. Fabrizio Ceccardi, ASPP dell'azienda ha affermato: “La chiarezza dei dati e l'organizzazione della piattaforma ci hanno dato un controllo più preciso su tutte le attività legate alla sicurezza. Siamo davvero impressionati.”

Feedback positivi e costruttivi per un futuro di innovazione nel settore della Safety

I feedback ricevuti durante la fase di test sono stati fondamentali per identificare le aree di miglioramento e portare la piattaforma al corretto livello di maturità necessario per proporsi come leader sul mercato della gestione digitale della Safety. L'azienda è già al lavoro su diverse iniziative:

1. Interfaccia Utente Migliorata: Exteryo sta lavorando per rendere l'esperienza ancora più intuitiva e semplice.
2. Funzionalità per Piccole Aziende: Saranno apportati adattamenti per rispondere meglio alle esigenze delle piccole imprese e non solo delle medie aziende e grandi corporate.
3. Analisi dei Dati Avanzata: Introduzione di strumenti più sofisticati per l'analisi e la gestione dei dati di sicurezza, mediante anche l’utilizzo dell’intelligenza artificiale.
4. Integrazione con Fornitori: Miglioramento della collaborazione con fornitori di servizi di formazione e sorveglianza sanitaria.
5. Sistema Proattivo: Potenziamento delle funzioni di allerta per segnalare tempestivamente eventuali criticità.

Il successo di questa fase di test, anche in termini di collaborazione con le aziende del partenariato di ARTES 4.0, che ha fornito le competenze necessarie, non è solo un traguardo, ma un punto di partenza per ulteriori miglioramenti. L'azienda continua a essere pioniera nell'innovazione della sicurezza sul lavoro, garantendo protezione per tutti i lavoratori e le lavoratrici.

Digitalizzazione di DPI con chip NFC

Exteryo vincitrice del premio SMAU Milano per l’innovazione 2021

Il CEO di Exteryo Davide Zanesi durante una presentazione dell’azienda

Il team di Exteryo che presenta la propria piattaforma alla più importante fiera europea dedicata alla Safety.

CUBIT Innovation Labs, socio del Centro di Competenza ARTES 4.0, ha avviato il progetto MUSAI (a Modular Underwater System with Artificial Intelligence to fight marine pollution), un progetto innovativo vincitore del Bando di Ricerca Industriale e Sviluppo Sperimentale RI&SS N.5 che il Centro di Competenza ha finanziato nell’ambito del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR) – Missione 4 Componente 2 “Dalla Ricerca all’Impresa” – Next Generation EU.

CUBIT - Consortium Ubiquitous Technologies

CUBIT, acronimo di Consortium Ubiquitous Technologies, è una società consortile a responsabilità limitata che mette a sistema nella rete di ARTES 4.0 competenze d’eccellenza nelle tecnologie IoT e Digital Twin in vari ambiti applicativi quali la progettazione elettronica e meccanica, analisi fluidodinamiche, soluzioni IoT e Cloud, automazione intelligente, processi CAE multidisciplinari. Il consorzio pubblico-privato nasce nel 2007 dal Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione dell’Università di Pisa, dal Polo Tecnologico Navacchio e da diverse aziende italiane altamente innovative per colmare il divario tra ricerca tecnologica ed esperienza industriale, promuovendo l'innovazione e il trasferimento tecnologico nel settore B2B. Cubit fornisce servizi personalizzati di R&D e ingegneria di prodotto a entità industriali provenienti da diversi settori di mercato dall'automotive, nautica e aerospaziale all'industria, HVAC, retail e GDO - per soddisfare le loro esigenze di innovazione di prodotto e di processo. Grazie a consolidate partnership con università, centri di ricerca pubblici e privati e aziende innovative, CUBIT offre in particolare competenze ed esperienza multidisciplinari nelle aree IoT, Fluidodinamica e Healthcare per lo sviluppo di soluzioni tecnologiche creative e su misura. Uno dei punti di forza del socio di ARTES 4.0 è la capacità di creare strategie, prodotti e servizi a fianco delle aziende, per cogliere le opportunità offerte dalla trasformazione digitale e portare sul mercato soluzioni ad alto tasso d’innovazione, anche attraverso la creazione di startup.

MUSAI contro l’inquinamento marino

Il progetto MUSAI è dedicato all’ambito della sostenibilità ambientale con un focus sulla realizzazione di un sistema modulare subacqueo con Intelligenza Artificiale (IA) per combattere l’inquinamento marino. Quello dell’inquinamento marino è un problema che desta crescente preoccupazione a livello mondiale: ogni anno, circa 8 milioni di tonnellate di rifiuti plastici finiscono negli oceani. I rifiuti più comuni che si trovano nei mari sono plastiche di varie dimensioni (microplastiche, reti e contenitori) ma anche carte, metalli e vetro. Essi distruggono gli ecosistemi marini (barriere coralline e mangrovie) oppure intrappolano, soffocano o avvelenano la fauna che vi vive. L’UNEP (il Programma Ambiente delle Nazioni Unite) ha inserito il problema della plastica negli oceani tra le sei emergenze ambientali più gravi del pianeta. La nuova tecnologia sviluppata nell’ambito del progetto contribuirà alla salvaguardia degli ecosistemi marini, permettendo di individuare autonomamente i rifiuti sottomarini. Il progetto prevede la progettazione, lo sviluppo e la realizzazione di una telecamera subacquea ad elevate prestazioni dotata di una meccanica modulare in grado di operare in ambiente sottomarino e di un edge computer che utilizza intelligenza artificiale con a bordo algoritmi di machine learning avanzati, di computer vision e sensor fusion. Il sistema subacqueo integrerà sensori di salinità e clorofilla per monitorare la salute della flora e fauna acquatica e, grazie agli algoritmi di AI, computer vision e sensor fusion, i dati saranno raccolti ed analizzati on the edge e trasmessi in tempo reale ad un mezzo di supporto, come una barca di appoggio o un sottomarino a comando remoto. L’analisi ottimizzata dei dati scientifici senza l’ausilio di personale specializzato consentirà una più efficace ricerca dei rifiuti, a livello di tempi, risorse e costi. CUBIT, che unisce ricerca tecnologica ed esperienza industriale nel campo dell'elettronica e delle tecnologie digitali, è supportata nello sviluppo del progetto anche dall’Università di Pisa, tra i Soci Fondatori di ARTES 4.0.

Gli obiettivi del progetto MUSAI

L’obiettivo del progetto MUSAI è quello di ottenere entro dodici mesi dall’avvio un prototipo ad elevate prestazioni, già testato in ambiente operativo, che potrà essere proficuamente utilizzato per la salvaguardia degli ecosistemi marini. Il progetto si pone i seguenti obiettivi principali:

• O1: sviluppo di una meccanica stagna e modulare in grado di raggiungere le profondità marine in sicurezza e di un oblò resistente che permetta la visibilità a grandi profondità.
• O2: sviluppo di algoritmi di computer vision (in particolare, algoritmi di rilevamento real- time e di sensor fusion) che sfruttano la camera ottica per individuare, classificare e localizzare i rifiuti.
• O3: implementazione sia di un edge computer che, grazie all’IA, permetta di elaborare i dati provenienti dalla camera e dai sensori connessi che di un’interfaccia di comunicazione via cavo idonea alla connessione con il mezzo di supporto.
• O4: studio di fattibilità per lo sviluppo di algoritmi di computer vision che, attraverso le rilevazioni di una telecamera multispettrale, possano classificare le anomalie nella flora acquatica.