Il progetto dell'AISS non è una semplice migrazione di software, ma una rivoluzione metodologica che realizza il crossing over tra il framework DMAIC e le tecnologie dell'Industria 4.0. La nostra sfida è stata integrare gli strumenti tradizionali con le nuove tecnologie e l'Intelligenza Artificiale per migliorare drasticamente l'efficienza dei progetti LSS.

Grazie alla KNIME Analytics Platform, un software open-source basato su programmazione visuale, abbiamo sbloccato capacità analitiche che erano inaccessibili con gli strumenti convenzionali:

1. Integrazione Ibrida e Potenza di Calcolo: KNIME non solo gestisce l'analisi statistica classica, ma è uno strumento di eccellenza per l'analisi dei dati, l'ingegneria dei dati (ETL) e l'addestramento di modelli di Machine Learning (ML).

2. Machine Learning Avanzato nel DMAIC: Possiamo inserire nodi per i più comuni algoritmi di Machine Learning (come mostrato nei cheat sheet dedicati) direttamente nei nostri workflow LSS. Questo permette, ad esempio, di estendere l'analisi di regressione e di implementare il Design of Experiment (DOE) avanzato, eseguendo script in R o Python per una comprensione predittiva dei fattori che influenzano la variabilità (fase Analyze).

3. Analisi Predittiva dei Difetti: Utilizzando la capacità di KNIME di connettersi a dati IoT, Big Data, e fonti cloud (AWS, Azure), stiamo aprendo la strada all'analisi predittiva. Sebbene il real-time sia in fase di affinamento (attualmente con un ritardo di 10-15 minuti), possiamo acquisire dati concreti e reali da fonti come il shop floor, MES o ERP per costruire dashboard statistiche avanzate e, in prospettiva, prevedere i difetti utilizzando modelli di Machine Learning.

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L'efficacia di questo approccio è dimostrata dai progetti già avviati, che includono l'ottimizzazione di circuiti elettronici (con Design of Experiment) e la riduzione dei costi di produzione.

L'AISS, in qualità di Official Training Partner di KNIME, offre corsi di aggiornamento specifici per Green e Black Belt, che insegnano la migrazione completa dei passaggi LSS nei potenti workflow di KNIME, fornendo componenti predefiniti pronti all'uso per i professionisti. I nostri studenti sono i primi a operare al crocevia tra l'eccellenza metodologica e l'innovazione tecnologica.

Il nostro approccio va oltre la semplice analisi dei dati. Stiamo implementando sistemi di automazione intelligente per rendere il team LSS più produttivo e guidato:

• Chatbot Integrati (Agenti AI): Per aumentare l'efficienza del progetto e guidare il team nelle fasi più complesse, abbiamo sviluppato e integrato chatbot direttamente all'interno del workflow di KNIME.

• Modelli LLM a Servizio del Progetto: Questi agenti possono essere basati su modelli cloud (come Open AI o Deepseek) o su Large Language Model (LLM) locali (installati su workstation o server per dati sensibili). Essi agiscono come assistenti virtuali, elaborando informazioni per una struttura di progetto migliore.

L'integrazione stretta di KNIME con le fonti di dati industriali (IoT, MES, ERP) e le sue capacità di modellazione predittiva gettano le fondamenta per l'implementazione di concetti avanzati come il Digital Twin (gemello digitale, inteso come la creazione di modelli predittivi e simulativi basati su dati in ingresso costanti), fondamentali nell'era dell'Industria 4.0.

• Interconnessione Dati Reali: Sfruttando i nodi connector, l'intero progetto LSS (strutturato in un unico workflow composto da cinque componenti DMAIC) lavora con dati in tempo quasi reale, eliminando gli errori derivanti dall'inserimento manuale o dal copia-incolla tra software statici.

• Visione Futura (Industria 5.0): Il nostro impegno nella ricerca si estende oltre l'attuale frontiera. Stiamo già esplorando come integrare le metodologie dell'Industria 5.0 nei progetti Lean Six Sigma, ampliando continuamente le nostre capacità.