La redazione di Automazione Industriale ha incontrato Alfio Quarteroni, Presidente e Co-founder di Moxoff, ed Emilio Baselice, Amministratore Delegato di Moxoff, per parlare della mission dell’azienda del Gruppo Zucchetti.
Moxoff nasce nel 2010 come spinoff del Laboratorio MOX del Politecnico di Milano per la modellazione matematica e calcolo scientifico in scienza e ingegneria. L’azienda usa modelli matematici combinati con Intelligenza Artificiale e Data Science per studiare soluzioni di ottimizzazione di business e processi per i propri clienti.
La rivoluzione dell’AI
Alfio Quarteroni ha raccontato alla nostra redazione come la sfida più attuale nella rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale sia coniugare scienza dei dati e scienza dei modelli matematici e fisici. A livello industriale è necessario, infatti, capire come la ricchezza implicitamente fornita dal dato possa essere inserita nei modelli matematici che cercano di scrivere i modelli aziendali.
L’approccio modulare di Moxoff
L’approccio modulare di Moxoff, come ci spiega Emilio Baselice, parte da un’analisi congiunta del problema di business. A questa segue la fase di Proof of concept, in cui la soluzione applicativa è affinata insieme ai clienti. Infine si arriva alla fase di ingegnerizzazione delle soluzioni per rendere l’applicativo veramente efficace.
Nell’approccio di Moxoff, il processo viene analizzato dal punto di vista fisico, sviluppato in termini matematici e trasformato da un’analisi tridimensionale a un’analisi ridotta monodimensionale che permetta all’algoritmo di operare con tempi di risposta estremamente brevi mantenendo le garanzie di efficienza dell’analisi tridimensionale.
Tra le soluzioni create per i suoi clienti si trovano algoritmi di soluzione combinatoria e di calcolo distribuito per la logistica del settore moda e l'ottimizzazione del processo produttivo per aziende del settore packaging.
Ancora, per l’industria dei cablaggi, Moxoff ha creato una soluzione he parte dall’acquisizione di immagini durante il processo produttivo. Così permette di individuare in maniera preventiva l’insorgenza di anomalie e danni. Un’accurata e precisa individuazione delle anomalie consente di migliorare in maniera significativa i KPI della produzione.
Moxoff permette di sviluppare soluzioni per molteplici esigenze, quali:
- Ottimizzazione del processo produttivo
- Miglioramento del controllo
- Simulazione di scenari
- Inserimento di motori di intelligenza artificiale nei layer applicativi
