IRS ha collaborato con l’Università di Verona nello sviluppo di una nuova metodologia di testing per il collaudo di elettrodomestici basata sulle nuove tecniche di Intelligenza Artificiale: il deep learning.
I principi su cui è basata questa nuova tecnica sono stati presentati alla Conferenza Internazionale IFAC tenutasi in Germania tra 11/17 luglio 2020 e pubblicati con il titolo “A deep learning unsupervised approach for fault diagnosis of household appliances“.
Il rilevamento e la diagnosi dei guasti sono, infatti, sottosistemi cruciali da integrare nell’architettura di controllo dei moderni processi industriali per garantire elevati standard di qualità.
In particolare, è stata implementata una procedura di test adeguata su una vera linea di produzione industriale al fine di estrarre le caratteristiche più significative che consentono di classificare in modo efficiente diversi tipi di guasto sfruttando la rete neurale di autoencoder profondo e le tecniche di clustering gerarchico.
Queste metodologie sono state sviluppate nell’ambito del progetto regionale “PreMANI“– Manifattura Predittiva: progettazione, sviluppo e implementazione di soluzioni di Digital Manufacturing per la previsione del la Qualità e la Manutenzione Intelligente” ed attualmente in fase di messa a punto nello stabilimento Electrolux di Susegana.
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