Finanziato dall'Unione europea – NextGenerationEU.
Generative AI to create Advanced Reports and Detailed Analysis for manufacturing plant management
Progetto "Gaiarda"
- Titolo del progetto
- Generative AI to create Advanced Reports and Detailed Analysis for manufacturing plant management
- CUP
- H99J24000500008
- Programma
- PNRR – Missione 4 "Istruzione e ricerca", Componente 2 "Dalla ricerca all'impresa", Investimento 2.3 "Potenziamento ed estensione tematica e territoriale dei centri di trasferimento tecnologico per segmenti di industria" (M4C2 I2.3)
- Amministrazione titolare
- Ministero delle Imprese e del Made in Italy (MIMIT) – D.M. 10 marzo 2023, G.U. serie ordinaria n. 98 del 27/04/2023
- Soggetto attuatore
- MADE S.c.a r.l. – Competence Center Industria 4.0
- Bando
- Bando per la selezione di progetti di innovazione, ricerca industriale e sviluppo sperimentale, pubblicato da MADE il 5 luglio 2023
- Investimento ammesso
- € 371.000,00
- Data di avvio
- 1 luglio 2024
- Data di conclusione
- 30 aprile 2025
Obiettivi
Il progetto ha aggiunto alla piattaforma SaidText, già operativa per la raccolta strutturata dei dati vocali di campo, un livello di analisi basato su intelligenza artificiale generativa. L'obiettivo è passare dalla registrazione delle comunicazioni operative alla produzione automatica di report e analisi per il management degli impianti manifatturieri, mettendo a disposizione di manager e operatori non solo la rilevazione delle inefficienze ma indicazioni di miglioramento dei processi, con una dashboard più interattiva e un'interazione in linguaggio naturale con il sistema.
Attività
Il programma di lavoro si è articolato in cinque work package. I primi tre hanno concentrato le attività di ricerca industriale e di studio di fattibilità, gli ultimi due lo sviluppo sperimentale della prima versione della piattaforma.
Data analysis
Raccolta e analisi dei requisiti con manager e utilizzatori finali, preparazione e finalizzazione del dataset, training dei modelli preliminari, definizione dei prompt sulla base delle risposte dei Large Language Models.
Studio di soluzioni AI
Analisi comparativa delle soluzioni AI generative disponibili, ottimizzazione dei modelli sulla base dei test iniziali, definizione dell'architettura di integrazione nel prodotto.
Integrazione AI generativa
Implementazione dei modelli per la generazione dei report, test sulle capacità di comprensione del dataset, algoritmi per l'individuazione dei colli di bottiglia, moduli di suggerimento dei miglioramenti.
Dashboarding
Nuova sezione della dashboard dedicata ai report generati dall'AI, chat di interazione con il sistema, ottimizzazione della navigazione e della visualizzazione dei dati.
Ottimizzazioni
Monitoraggio dell'uso del prodotto, raccolta e analisi del feedback degli utenti, implementazione degli aggiustamenti, pianificazione degli sviluppi successivi.
Risultati
Il progetto ha portato la piattaforma SaidText dalla sola raccolta strutturata delle comunicazioni vocali di campo alla loro elaborazione tramite modelli linguistici di grandi dimensioni. A partire dalle richieste operative, dalle conversazioni successive e dai cambiamenti di stato, il sistema genera riassunti e report per i responsabili, classifica le segnalazioni per urgenza e criticità e individua problemi ricorrenti riconducibili a colli di bottiglia o a situazioni di pericolo.
Sul prodotto è stata sviluppata una nuova sezione della dashboard, "Strumenti AI | Rapporti", che consente di selezionare un intervallo temporale, richiedere un report tramite indicazioni predefinite o in linguaggio libero, consultarne la cronologia e scaricarlo. È stata inoltre integrata una chat che permette di interrogare in linguaggio naturale il contenuto dei task, senza passare da filtri e maschere.
L'ultima fase del progetto è stata dedicata all'affinamento sulla base dell'uso reale: sei incontri strutturati con referenti di aziende partner, coinvolgendo responsabili di produzione, operatori di linea e personale IT, affiancati da un sistema di analytics per la misurazione dell'utilizzo effettivo delle funzionalità. Dalle evidenze raccolte sono derivati interventi mirati sull'interfaccia, sulla chiarezza dei testi di sistema e sulla qualità dell'output generato.
L'esito del progetto è il livello di analisi generativa che oggi SaidText offre sopra la propria piattaforma di raccolta vocale.
Deliverable di progetto
- D1 – Data Model Report
- D2 – Studio di soluzioni AI
- D3 – Integrazione AI generativa
- D4 – Minimum Viable Product rev. 0
- D5 – Ottimizzazione
Diffusione dei risultati
- MADE Competence CenterGestione smart degli impianti con AI generativa →
- Innovation Post, 6 giugno 2025SaidText, il copilota operativo che sfrutta la voce per migliorare l'efficienza →
I punti di vista e le opinioni espresse sono tuttavia solo quelli degli autori e non riflettono necessariamente quelli dell'Unione europea o della Commissione europea. Né l'Unione europea né la Commissione europea possono essere ritenute responsabili per essi.
Ultimo aggiornamento: 15 settembre 2026