ADR-Flow spiegato bene

Le domande a cui rispondiamo più spesso

ADR-Flow è una suite software che permette di realizzare un completo sistema ADR utilizzando hardware largamente disponibile a basso costo. In particolare, ADR-Flow supporta l’uso di un workflow circolare costituito dalle fasi di:

  • acquisizione dei dati direttamente dalla linea di produzione
  • invio dei dati alla stazione remota
  • memorizzazione persistente dei dati
  • classificazione manuale dei dati
  • addestramento delle reti neurali che classificano i vari difetti
  • deploy delle reti neurali per il riconoscimento in tempo reale direttamente sulla linea di produzione
  • monitoraggio e controllo di tutto il processo

ADR-Flow è progettato in modo che in linea di principio si possano affrontare problemi molto diversi tra di loro. In particolare, però, lo sviluppo attuale consente di gestire solo difetti che possano essere rilevati tramite fotografie, che siano quindi visibili (non necessariamente ad occhio nudo, ma eventualmente anche attraverso strumenti appositi). Abbiamo in programma di estendere ADR-Flow anche relativamente ad altri casi d’uso e, anzi, se qualcuno ne volesse affrontare qualcuno assieme a noi ne saremmo felici, ma al momento non sono supportate estensioni a questo paradigma.

È possibile affrontare problematiche che riguardino sia la produzione di pezzi discreti sia produzioni continue, ma anche in questo caso vengono analizzate comunque delle fotografie. Anche l’analisi di filmati è tra i nostri progetti futuri, ma non è ancora supportata ed anche in questo caso siamo assolutamente interessati ad affrontare questi casi d’uso in partnership con qualcuno che voglia farlo assieme a noi.

ADR-Flow è composta dai moduli:

  • Edge, progettato per supportare la parte del processo che si svolge sulla linea di produzione
  • Cloud, progettato per supportare le fasi che si svolgono remotamente (non necessariamente in cloud)

Dal lato Edge abbiamo una stazione di controllo che realizza l’interfaccia utente verso gli operatori sulla linea, l’interfacciamento con la linea stessa, ad esempio per segnali di sincronismo o anche per scambio di dati più complessi, l’invio dei dati al sistema remoto e la capacità di ricevere gli aggiornameti delle reti neurali.

Dal lato Cloud (ma potrebbe benissimo essere on premise) abbiamo la memorizzazione persistente dei dati, la classificazione manuale, l’addestramento delle reti neurali ed il monitoraggio ed il controllo di tutto il sistema.

Per capire il funzionamento di ADR-Flow ti invitiamo a guardare i video che abbiamo pubblicato sul nostro canale You Tube: https://youtube.elabor.biz.

Tutto ADR-Flow è basato su software Open Source:

  • sistemi operativi Linux
  • linguaggi di programmazione Java e Python
  • framework web Spring MVC e Flask
  • framework AI Keras e Tensor Flow
  • DBMS PostgreSql
  • comunicazioni via HTTPS gestite da Apache Web Server

Se ti interessa approfondire la parte tecnologica di ADR-Flow, abbiamo creato una pagina specifica. Clicca qui!

La prima cosa da fare è verificare se ADR-Flow è adatto per dare una risposta efficace alle necessità della tua azienda. ADR-Flow è progettato per essere il più flessibile ed adattabile possibile, ma non sabbe serio sostenere che va sempre bene in tutti i possibili casi.

Puoi farlo anche grazie alle risposte a queste domande (vedi ad esempio la risposta alla domanda quali problemi si possono affrontare con ADR-Flow?) ed in generale a tutte le informazioni presenti su questo sito e sul nostro canale YouTube (https://youtube.elabor.biz), ma tieni conto anche del fatto che lo staff di eLabor è a tua completa disposizione per questo, senza alcun costo da parte tua: basta che tu ci contatti attraverso il modulo di contatto perché ti rispondiamo e fissiamo un appuntamento on-line e, se vediamo che non ci sono impedimenti, un sopralluogo.

Se anche hai dei forti dubbi sull’effettiva possibilità di ADR-Flow di soddisfare le tue esigenze … contattaci lo stesso: potrebbe essere che non ci siamo spiegati bene o che semplicemente non abbiamo preso in considerazione il tuo tipo di problema, ma che si possa comunque affrontare. In ogni caso, anche nel caso dovessimo scoprire che ADR-Flow non è adatto per te, ci interessa moltissimo saperlo, anche per indirizzare la sua prossima evoluzione.

In primo luogo, la nostra idea è che un’azienda che introduce il machine learning nei suoi processi aziendali è bene che sappia che questi dovranno necessariamente evolvere rispetto alla situazione attuale e che quindi dovrà prevedere di inserire al suo interno nuove competenze legate a questo tema.

Niente paura: ci siamo noi anche per questo!

Il processo di inserimento di ADR-Flow in azienda può essere affrontato gradualmente, verificando prima ed in tempi brevi il tipo di benefici che se ne possono trarre per poi adottarlne la metodologia con sempre maggiore profondità.

Quello che fin dall’inizio è necessario pensare di fare è la classificazione manuale delle fotografie al fine di addestrare le reti neurali: ovviamente, siete voi che conoscete i vostri prodotti e che siete in grado di dire quali campioni sono difettosi a quali no. A tutto il resto (vedi la risposta alla domanda Quali sono le fasi di lavoro di un sistema basato su ADR-Flow?), almeno inizialmente, possiamo pensare noi.

Successivamente potrete scegliere di internalizzare altre fasi di lavoro oppure di lasciarle fare a noi.

L’inserimento di ADR-Flow in un’azienda è perfettamente aderente agli obiettivi di Industria 4.0 e del PNRR, quindi può godere di importanti finanziamenti in questi ambiti.

Senza alcun dubbio sì!

Anzi, se lo volete, eLabor, anche grazie ai suoi partner della Rete Italiana Open Source, può aiutarvi ad elaborare e realizzare una completa strategia Industria 4.0 non basata esclusivamente sul machine learning, ma anche su tecnologie edgeInternet of Things (IoT)Big Data e molto altro.

ADR-Flow è completamente Open Source. Per il momento, però, non abbiamo ancora attivato un community process supportato da un sito per la condivisione dei sorgenti, il tracciamento delle issue, dei ticket eccetera (contiamo di farlo nel corso del 2022, ma dipende anche dalla risposta che sperimenteremo alla nostra proposta e dalle richieste che ci arriveranno: un processo di questo tipo può essere molto impegnativo). Chi vuole i sorgenti può contattarci: gli chiederemo di fornirci un po’ di informazioni su quali sono i suoi progetti e di accettare esplicitamente le condizioni della licenza (GNU GPL v3) e poi glieli metteremo a disposizione.

Un primo modo e descritto nella risposta precedente: contattaci, spiegaci quali sono i tuoi progetti, accetta esplicitamente la licenza ed avrai accesso ai sorgenti e potrai proporre delle modifiche.

Un secondo modo più diretto è invece di entrare a far parte del nostro staff: se sei uno sviluppatore di software, un esperto (o anche solo appassionato) di tecnologie innovative, un data scientist, hai capacità commerciali, vuoi svolgere un tirocinio o una tesi universitaria su questi argomenti, o hai una qualsiasi altra idea che pensi possa essere utile per sviluppare il progetto e magari anche la tua carriera, non esitare a contattarci! Ti risponderempo con pacere e siamo sicuri che un modo per collaborare lo troveremo.

Dei sorgenti abbiamo già parlato: sostanzialmente sono disponibili gratuitamente con licenza GNU GPL v3.

Se siete interessati ad un altro tipo di licenza, oppure volete le versioni eseguibili, assistenza, formazione o consulenza, contattateci: vi chiederemo quali sono i vostri progetti e vi faremo un’offerta personalizzata.