Responsabile Scientifico

  • PORTINALE Luigi (DiSIT)

Partecipanti al progetto

  • LAI Mirko (DiSIT)
  • RUFFO Giancarlo (DiSIT)
  • SAPIENZA Anna (DiSIT)

Titolo del progetto

  • QUALITY AND ARTIFICAL INTELLIGENCE SERVICES

Ente finanziatore

  • Logo ente finanziatore Regione Piemonte

Programma di finanziamento

  • PO FESR 2021 - 2027

Bando di riferimento

  • 2023_Bando SWIch

Anno di presentazione del progetto

  • 2023

Anno di approvazione del progetto

  • 2024

Acronimo del progetto

  • QAIS

Project ID / numero contratto

  • codice domanda: 765 - 1

Durata del progetto

  • 30 mesi

Inizio del progetto

  • 15/10/2024

Fine del progetto

  • 14/04/2027

Ente capofila

  • Dimac s.r.l.

Altri partner del progetto

  • Eurix srl
  • UNIUPO - Universita Degli Studi del Università del Piemonte Orientale "Amedeo Avogadro"

Progetto approvato - Contributo unità di ricerca del Dipartimento

  • €60.424,77

Sustainable Development Goals - Agenda 2030

  • Goal 9: Industry, Innovation, and InfrastructureGoal 12: Responsible consumption and productionGoal 13: Climate action

Aree tematiche

  • Informatica e Scienze Computazionali

Keyword

  • Artificial Intelligence
  • Qualità
  • Saas
  • Big data analytics
  • Automazione
  • Misura
  • selezione
  • Software as a Service
  • servitizzazione
  • IoT
  • Controllo Qualità
  • Sorting machines
  • computer vision

Stato del progetto

  • Approvato

Abstract

  • Il progetto QAIS mira a produrre un catalogo di servizi a TRL 8, che DIMAC potrà proporre ai propri Clienti. L’intero catalogo è basato sulla comunicazione IoT tra le selezionatrici DIMAC e il cloud. Ciò abiliterà servizi avanzati di big data analytics e business intelligence, che EURIX svilupperà nel progetto QAIS con una prospettiva di vendita a DIMAC in forma di servizio a consumo. I servizi che DIMAC offrirà ai Clienti faranno leva su due elementi della value proposition: qualità del controllo (garantita da servizi di verifica metrologica e d’identificazione automatica di pezzi difettosi tramite AI); produttività, garantita da servizi di monitoraggio, diagnostica, upgrade automatico, manutenzione programmata. Il coinvolgimento di UPO è centrale per garantire l’accuratezza dei modelli usati e per espandere la rosa di servizi che DIMAC potrà offrire. Si prevedono importanti ricadute sulla filiera delle macchine utensili, con focus sulla digitalizzazione di Clienti e di fornitori e sull’automazione della produzione, automazione resa possibile dal connubio tra IoT e machine learning.
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