ML per l’industria
noze applica tecniche di machine learning al settore industriale, con due direttrici principali.
Rilevamento difetti
Modelli di classificazione automatica e analisi visiva vengono impiegati per il rilevamento di difetti nei processi produttivi. I sistemi analizzano immagini e dati sensoriali in linea di produzione, identificando anomalie e non conformità con precisione superiore all’ispezione manuale.
Le tecniche utilizzate comprendono:
- Classificazione di immagini per il riconoscimento di difetti superficiali
- Pattern recognition su dati sensoriali multi-dimensionali
- Soglie adattive basate su modelli statistici e di apprendimento
Ottimizzazione della produzione
In parallelo, noze sviluppa modelli predittivi per l’ottimizzazione dei processi produttivi: analisi delle correlazioni tra parametri di processo e qualità del prodotto finito, identificazione dei colli di bottiglia, previsione dei fermi macchina.
L’approccio si basa sull’esperienza maturata dal 2006 con i primi progetti di pattern recognition e classificazione automatica, ora estesa con tecniche di machine learning più mature e dataset industriali più ampi.