Quando chi guida l'innovazione tecnica ha un'idea da testare su un processo reale, il problema non è mai solo tecnico. È sperimentale. Progettiamo e conduciamo il test.
Una visita on-site per raccogliere dati reali: geometria, difetti tipici, volumi, vincoli di processo. Definiamo insieme l'ipotesi da verificare e i criteri di successo. Nessun impegno economico in questa fase.
Raccolta dati controllata, training del modello AI sui vostri componenti reali, analisi dei risultati con metodo sperimentale. Tipicamente 4–6 settimane dalla raccolta dati al deliverable.
Il deliverable non è un report che apre nuove domande. È un go/no-go con i dati per giustificarlo — accuratezza misurata, limiti identificati, raccomandazione per l'implementazione.
Il controllo visivo manuale non è abbastanza rapido, preciso o documentato. Volete capire se un sistema AI può rilevare quel difetto specifico sulla vostra geometria, prima di investire in un'installazione completa.
Sapete che c'è qualcosa — un parametro di processo, una condizione operativa — che influenza la qualità dell'output. Non avete i dati per dimostrarlo. Vogliamo strutturare la misura insieme.
Avete letto di AI applicata al manifatturiero, o un concorrente sta esplorando queste soluzioni. Volete un'analisi onesta basata su dati reali dal vostro processo — non una demo su dataset generici.
Sistema di anomaly detection per ispezione visiva automatica su componenti discreti — pezzi metallici, stampati, lavorati a CNC. Sviluppato internamente come applicazione del metodo su un problema reale: dimostra che il validation approach funziona su geometrie e contesti non standard, con dati reali dal processo produttivo.
Una call di 30 minuti per capire se c'è un'idea da testare in modo rigoroso. Nessun impegno. Nessuna proposta commerciale prima di aver capito il problema.