{"id":6520,"date":"2024-07-10T10:47:21","date_gmt":"2024-07-10T08:47:21","guid":{"rendered":"https:\/\/bitbang.com\/news\/non-categorizzato\/smartcasm-an-ai-based-smart-collaborative-manufacturing-system\/"},"modified":"2025-06-06T17:47:41","modified_gmt":"2025-06-06T15:47:41","slug":"smartcasm-an-ai-based-smart-collaborative-manufacturing-system","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bitbang.com\/it\/news\/intelligenza-artificiale\/smartcasm-an-ai-based-smart-collaborative-manufacturing-system\/","title":{"rendered":"SmartCasm: un sistema intelligente e collaborativo per la manifattura basato sull\u2019Intelligenza artificiale"},"content":{"rendered":"\n<p>BitBang, in collaborazione con Bonfiglioli e MEP, e con il supporto scientifico dell\u2019Universit\u00e0 di Bologna, sta sviluppando sistemi basati <strong>sull\u2019Intelligenza artificiale generativa<\/strong> per valorizzare e rendere pi\u00f9 accessibile il patrimonio di conoscenze aziendali. L\u2019iniziativa rientra tra i progetti sperimentali e di ricerca finanziati da BI-REX.<\/p>\n\n\n\n<p>La conoscenza \u00e8 una risorsa di valore inestimabile per un\u2019azienda. Tuttavia, spesso \u00e8 conservata in formati e luoghi difficilmente accessibili, come scambi di email, appunti degli operatori o sistemi di gestione post-vendita. Se queste informazioni fossero facilmente consultabili, potrebbero migliorare sensibilmente numerosi aspetti aziendali, dall\u2019onboarding al supporto clienti, fino alla gestione dei macchinari.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Il progetto SmartCasm ha l\u2019obiettivo di sviluppare sistemi collaborativi intelligenti su misura per le specifiche esigenze delle aziende manifatturiere coinvolte.<\/strong> Il sistema utilizza l\u2019intelligenza artificiale, il Natural Language Understanding e tecnologie semantiche per rendere facilmente fruibile la base di conoscenze aziendali.<\/p>\n\n\n\n<p>Il progetto \u00e8 finanziato dall\u2019Unione Europea \u2013 Next Generation EU.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"250\" height=\"100\" src=\"https:\/\/bitbang.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/EU-Logo-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-5610\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Tecnologia<\/h2>\n\n\n\n<p>La tecnologia alla base di SmartCasm sfrutta i pi\u00f9 recenti sviluppi nel campo dell\u2019Intelligenza Artificiale e dei modelli di GenAI, come ChatGPT. Tuttavia, le applicazioni industriali richiedono un livello di affidabilit\u00e0 nelle risposte significativamente superiore rispetto a quello offerto dai modelli generalisti. Per questo motivo, il sistema \u00e8 progettato e calibrato per dare priorit\u00e0 alla precisione delle risposte. Inoltre, opera rigorosamente all\u2019interno del dominio richiesto: comprende il linguaggio, le abbreviazioni, le sfumature, le relazioni e le implicazioni proprie del settore e dell\u2019azienda. Tutto questo viene realizzato preservando la riservatezza del patrimonio informativo aziendale.<\/p>\n\n\n\n<p>Un modello generalista di Large Language Model, come ChatGPT o uno degli attuali alternativi, all\u2019interno di un\u2019architettura <strong>RAG (Retrieval Augmented Generation)<\/strong>, rappresenta solo il primo passo. I componenti potenziali della soluzione RAG vengono testati e valutati in base alle performance attese, utilizzando un set di KPI appositamente definiti.<\/p>\n\n\n\n<p>Una Base di Conoscenza Semantica specializzata per la singola azienda utilizza glossari, Knowledge Graph e ontologie per permettere al sistema di navigare le relazioni tra elementi e lavorare quindi con maggiore accuratezza. Il rischio di allucinazioni o di risposte imprecise viene minimizzato tramite l\u2019impiego di tecnologie semantiche e un\u2019attenta modulazione del sistema. Questo viene realizzato su base ad hoc, in funzione sia dei casi d\u2019uso da abilitare che delle aspettative degli utenti.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>SmartCasm utilizza le tecnologie pi\u00f9 avanzate disponibili, personalizzandole per applicazioni industriali e per i casi d\u2019uso specifici delle aziende coinvolte.<\/strong> L\u2019architettura \u00e8 progettata in modo modulare, permettendo la sostituzione di ogni singolo elemento per adattarsi alle scelte tecnologiche di ciascuna azienda o per integrare tecnologie all\u2019avanguardia senza dover ripensare l\u2019intero sistema.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Casi d\u2019Uso<\/h2>\n\n\n\n<p>Il principale risultato del progetto \u00e8 la realizzazione di un chatbot personalizzato per ciascuna azienda. Gli utenti potranno interagire con il chatbot utilizzando il linguaggio naturale e ricevere risposte che riassumono le informazioni estratte dalla base di conoscenza aziendale, citando correttamente le fonti. L\u2019explainability, ovvero la capacit\u00e0 del sistema di spiegare le decisioni prese, \u00e8 fondamentale per garantire l\u2019affidabilit\u00e0 di un sistema di intelligenza artificiale ed \u00e8 inoltre richiesta dalla normativa europea sull\u2019IA.<\/p>\n\n\n\n<p>Questo tipo di sistema presenta molteplici applicazioni:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Onboarding pi\u00f9 efficiente:<\/strong> l\u2019inserimento di nuovo personale sar\u00e0 pi\u00f9 rapido ed efficace, grazie alla possibilit\u00e0 per i nuovi assunti di accedere direttamente alla conoscenza accumulata dai colleghi pi\u00f9 esperti, riducendo l\u2019impatto sulla produttivit\u00e0.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Supporto post-vendita potenziato: <\/strong>il servizio post-vendita potr\u00e0 consultare rapidamente informazioni provenienti da fonti diverse, migliorando cos\u00ec la qualit\u00e0 e la tempestivit\u00e0 dell\u2019assistenza.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Gestione della produzione migliorata:<\/strong> i responsabili di produzione potranno accedere facilmente a informazioni dettagliate tratte da report su problemi e difetti riscontrati, migliorando la comprensione del funzionamento delle macchine, la consapevolezza dei rischi e la capacit\u00e0 di prevedere errori o guasti.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Inoltre, durante il progetto, le aziende coinvolte ricevono una valutazione della qualit\u00e0 dei propri dati ai fini dell\u2019utilizzo in progetti di Intelligenza Artificiale. Questo rappresenta un valore aggiunto strategico per eventuali iniziative future basate sull\u2019IA.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>SmartCasm crea sistemi intelligenti per il manifatturiero, rendendo la conoscenza accessibile e personalizzata.<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":6521,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[120,121,59],"tags":[],"class_list":["post-6520","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-science","category-intelligenza-artificiale","category-manufacturing-it"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v25.1 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>SmartCasm: un sistema intelligente e collaborativo per la manifattura basato sull\u2019Intelligenza artificiale - BitBang<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"SmartCasm sviluppa sistemi intelligenti per l\u2019industria manifatturiera, rendendo la conoscenza aziendale accessibile e su misura grazie ad AI e tecnologie semantiche.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/bitbang.com\/it\/news\/intelligenza-artificiale\/smartcasm-an-ai-based-smart-collaborative-manufacturing-system\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"SmartCasm: un sistema intelligente e collaborativo per la manifattura basato sull\u2019Intelligenza artificiale - 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