InResLab in accordo alla propria mission è impegnata nei seguenti ambiti di ricerca: Ingegneria Meccanica e Ricerca Sperimentale nel Campo dell’ingegneria, dell’ Informatica¸ Studio e Sviluppo di piattaforme e applicativi sperimentali, Indagini, Analisi e Sviluppo Prototipale di Opere ed Impianti di tipo Civile ed Industriale Fotovoltaici per la sostenibilità ambientale ed il risparmio energetico. Di seguito sono presentati i progetti di Ricerca Industriale e Sviluppo Precompetitivo svolti da InResLab:


Industria 4.0

Sistema di supporto alla gestione della configurazione di prodotti in uno scenario I4.0 per le PMI

Questo progetto di ricerca ha avuto come obiettivo principale quello di favorire la configurazione di prodotto da parte dei clienti utilizzando un meta-modello che garantisse la formalizzazione non ambigua della conoscenza, individuata tra i requirements per favorire l’adozione di soluzioni di Industry 4.0 da parte delle PMI.
In particolare, lo scopo di questo progetto di ricerca è stato quello di modellare la variabilità delle richieste del cliente in modo da razionalizzarla. È stato proposto un metodo per rappresentare formalmente il legame tra bisogni del cliente e specifiche tecniche per poi implementarlo in un opportuno sistema di supporto decisionale per la configurazione di ordini di prodotti a bassa complessità. Gli effetti sistematici ricercati riguardano 1) la razionalizzazione della varietà di prodotto, modellando, in maniera non ambigua, le tipologie di richieste che il cliente potrebbe avanzare e legando queste richieste con le alternative di prodotto che, allo stesso tempo, le soddisfano e che rappresentano le migliori soluzioni per il produttore; 2) l’impiego di questa razionalizzazione per supportare il processo di configurazione, proponendo un algoritmo di supporto decisionale in grado, per un dato contesto merceologico, di progettare un prodotto che, tra quelli che rispondono alle esigenze del cliente, rappresenti la soluzione ottimale per il produttore.
Lo stesso metodo di formalizzazione della conoscenza proposto in questo progetto di ricerca, si pone come fulcro di una serie di altri progetti, utili a dimostrare come grazie alla modellazione proposta, sia possibile riutilizzare la conoscenza formalizzata in modo da favorire l’implementazione graduale di soluzioni di Industry 4.0 nelle PMI.


Sistema per la configurazione di soluzioni per la tracciabilità,in uno scenario I4.0 per le PMI

Questo progetto di ricerca ha avuto come fulcro l’individuazione/uso di un meta-modello per la formalizzazione della conoscenza, identificato come requisito per favorire l’adozione graduale e scalabile di soluzioni di Industry 4.0 (I4.0) da parte delle PMI.
In questo scenario di I4.0 per le PMI, la Committente intendeva orientare i propri sforzi verso la definizione di un sistema per il supporto alla tracciabilità dei componenti, che nel caso specifico era reso particolarmente difficoltoso dall’elevata varietà produttiva. Infatti, la varietà dell’offerta proposta alla clientela richiedeva una revisione frequente delle procedure e dell’hardware necessario per garantire la tracciabilità dei componenti nell’officina, che comportava l’applicazione di procedure spesso poco performanti dal punto di vista dello sforzo richiesto agli operatori e del conseguente aumento delle attività a scarso valore aggiunto.
Gli obiettivi del progetto di ricerca sono stati: 1) fornire un meta-modello per la formalizzazione di tecniche di tracciabilità al variare del flusso di produzione al quale faranno riferimento; 2) fornire un’interfaccia che permettesse la configurazione del proprio sistema di tracciabilità a partire dalla caratterizzazione del flusso di produzione. Come per gli altri progetti di ricerca focalizzati sulla formalizzazione della conoscenza, la peculiarità della proposta risiede nella possibilità che la conoscenza tecnologica impiegata dall’interfaccia sia formalizzata in modo da essere impiegata non solo per il supporto al processo di tracciabilità, ma anche da qualsiasi interfaccia uomo-macchina o macchina-macchina, facente parte di una soluzione di I4.0.


Sviluppo e test di un middleware per la cooperazione e composizione di servizi distribuiti

In questo progetto di ricerca, partendo da una analisi approfondita dello scenario di riferimento e dello stato dell’arte, è stato effettuato uno studio di fattibilità e, successivamente, è stata progettata una soluzione software in grado di risolvere i problemi legati ad un management olistico dei servizi. Più precisamente, considerando che con il termine “management” si includono una svariata quantità di aspetti diversi e complementari (fra cui: scoperta, descrizione, composizione, context-awareness, deployment…), il progetto è stato incentrato sulle fasi di descrizione e scoperta dei servizi. In particolare il progetto ha previsto lo studio e progettazione di un framework universale per il discovery dei servizi a basso livello, in modo da poter realizzare una piattaforma di discovery multi-protocollo, capace non solo di gestire registrazioni e scoperte mediante protocolli SLP ed UPnP, ma anche mediante qualsiasi altro protocollo di discovery attualmente esistente o che dovesse essere sviluppato in futuro.


Sistema olografico per il supporto all’assemblaggio di impianti industriali, in uno scenario I4.0 per le PMI

L’obiettivo del progetto di ricerca è stato quello di estendere ed applicare i più innovativi approcci di realtà aumentata per lo sviluppo di un’interfaccia uomo-macchina in grado di convertire modelli CAD, disegnati per la progettazione, in un supporto per l’assemblaggio basato sulla realtà aumentata (generazione e manipolazione di ologrammi), . In questo scenario, il progetto ha avuto la finalità di modellare gli aspetti funzionali e strutturali di un’interfaccia HM che permetta di ridurre i costi di assemblaggio per aziende caratterizzate da forte varietà produttiva.


I Cyber Physical System (CPS) per l’ottimizzazione dei processi produttivi in ottica Industry 4.0

Il crescente interesse verso soluzioni di automazione industriale in ambito Industrie 4.0 (I4.0) ha proiettato nuove sfide sulle piccole e medie imprese (PMI). In molte realtà produttive, la diversità caratterizzante il processo produttivo rende complessa l’ottimizzazione dei costi, che diventa difficilmente affrontabile manualmente e in maniera sistematica. L’obiettivo del progetto di ricerca è stato quello di estendere ed applicare i più innovativi approcci per lo sviluppo di un Cyber-Physical System (CPS) per orientare la gestione dell’interazione dei singoli sistemi di controllo dei macchinari all’ottimizzazione del costo dei processi produttivi. Lo studio delle problematiche connesse ha permesso la costruzione di un dimostratore che ha consentito di testare le capacità del sistema di riadattare l’interazione tra sistemi di controllo, basandosi su una conoscenza che ha la caratteristica di essere non ambigua, cioè non soggetta a equivocazioni sulle differenti interfacce che la impiegano.


Energia e ambiente

Progetto GEI5

Basato sull’analisi e progettazione di un sistema ibrido integrato per produzione accumulo e utilizzazione di energia in micro rete ibrida, il sistema fa capo a un'isola che garantisce produzione di energia elettrica e calore prevalentemente tramite fonti di energia rinnovabile.


Progetto VaESS

Il progetto si basa sui sistemi VFRBs che permettono l'accumulo e la gestione energetica. Essi consentono lo stoccaggio e la stabilizzazione della potenza garantendo un'elevata qualità dell'energia immessa sulla rete.


Progetto OL.Com

L'obiettivo del progetto OL.COM è stato quello di modellare, progettare e sviluppare un impianto ORC dimostrativo di piccola taglia alimentato da fonte solare in grado di fornire una potenza di picco pari a 1 kWe ed un effetto termico riutilizzabile per applicazioni cogenerative..


Information & Communication

Intelligent ChatbOt Nlp

Con la crescente diffusione dell'Intelligenza Artificiale applicata anche all'ottimizzazione dei processi aziendali, risulta di fondamentale importanza per le aziende che forniscono prodotti disporre di strumenti interattivi e innovativi per lo scambio di messaggi con i clienti. Pertanto, emerge sempre più l'esigenza di fornire ai clienti supporto tecnico, assistenza alle domande più frequenti (FAQ) e la possibilità di accedere ad informazioni circa lo stato di un ordine, l'avanzamento di una commessa con relative fatture emesse, ecc. È evidente che l'interazione facilitata degli utenti con una piattaforma o con un'App che possa rispondere in modo "intelligente" alle richieste, senza la necessità di interagire con un operatore umano, ad esempio nella prima fase di richiesta di assistenza, potrebbe comportare per l'azienda notevoli vantaggi competitivi incrementando, allo stesso tempo, la soddisfazione dei clienti. Inoltre, tale modalità di scambio di messaggi mediante Chatbot potrebbe migliorare anche i processi interni di un'azienda.
L'ambizione di questo progetto di ricerca e sviluppo è stata quella di realizzare un sistema di supporto ad un tool di creazione di un Chatbot, in grado di espandere un insieme iniziale di frasi con algoritmi di Machine Learning, quali Word embedding, reti neurali convolutive, reti neurali ricorrenti, ecc.. Il sistema consente all’utente che vuole far uso di piattaforme Web per la creazione di agenti conversazionali di non scrivere manualmente decine e decine di frasi; inoltre, è stato testato un incremento dell'accuratezza con cui il chatbot è in grado di interpretare le frasi.


Search and Recommendation System for User-Tutoring

Questo progetto di ricerca ha avuto come fulcro la creazione/uso di un meta-modello per la rappresentazione della conoscenza (Knowlodge Representation - KR), che potesse favorire l’adozione graduale di soluzioni di Industry 4.0 (I4.0) da parte delle PMI.
La Committente, già esperta nel campo dei servizi IT per le imprese, intendeva allineare il proprio servizio di software di tutoring alle necessità di questo nuovo scenario industriale, che richiede l’implementazione di soluzioni di I4.0.
Di conseguenza, in questo progetto, è stato affrontato il problema della progettazione e dello sviluppo di un sistema di tutoring basato su meccanismi di KR e suggerimento di contenuti (Sistemi di Raccomandazione - SR).
La peculiarità del sistema sviluppato, risiedeva nell’uso di un meta-modello per la KR, in modo che la stessa conoscenza potesse essere formalizzata in modo da essere impiegata non solo in sistemi di tutoring, ma anche in altre interfacce uomo-macchina o macchina-macchina.


Soluzione per CRM avanzato destinato alla classificazione automatica delle richieste di assistenza con l'impiego di strumenti di NLP.

Il progetto ha affrontato lo studio delle problematiche relative alla costruzione di un CRM Analitico centralizzato attraverso il quale una società di servizi possa gestire in outsourcing le problematiche relative al CRM amministrativo delle singole aziende partendo per la sua costruzione dalle informazioni e richieste non strutturate che arrivano alle stesse aziende.


Framework per la gestione della dinamica di un sito di e-commerce per prodotti low-cost basato su tecniche di Machine Learning

La crescita elevata del commercio elettronico ha reso possibile una grande disponibilità di dati accessibili a qualsiasi sito di e-commerce. La necessità di analizzare dati caratterizzati da elevata quantità, da elevata varietà e poco strutturati, ha favorito l'impiego di tecniche di Machine Learning (ML) che, sfruttando l’enorme crescita della potenza computazionale a disposizione e la diffusione dell’utilizzo delle GPU, permettono di garantire ottimi risultati in tempi decisamente inferiori rispetto al recente passato.
Questo progetto ha riguardato la definizione di un framework orientato agli affiliati nel modello di business dell’affiliate marketing, che favorisca l’applicazione di tecniche di Machine Learning proprio in questo modello di business considerando la mancanza di informazioni riguardanti i profili degli utenti, con l'obiettivo generale di ottenere un incremento delle performance di vendita.
La peculiarità del presente progetto di ricerca risiede nella creazione di un framework e conseguente sviluppo di un software che ne implementi i principi, che permetta anche a soggetti non esperti di Machine Learning, di utilizzare questo tipo di strumenti partendo da dati che tipicamente caratterizzano l'affiliate marketing.


Data Integration and Statistical Models per la Business Intelligence

Il progetto ha permesso di definire ed evidenziare una best practice metodologica/tecnologica nell’integrazione di componenti di un sistema informativo eterogeneo composto da software indipendenti e, infine, di definire un sistema integrato.


Smart Cart for Customized Shopping Experiences

E’ stato sviluppato un carrello della spesa intelligente per ipermercati che utilizzando sistemi di radiolocalizzazione indoor di tipo user-centric e un sistema complesso di raccomandazione appositamente studiato ed implementato, è in grado di soddisfare servizi come la riduzione del tempo necessario per l’acquisto del prodotto o servizio.


Quality adaptative Video Surveillance system In mOdern cellular Networks

Il progetto ha riguardato la progettazione di un sistema di videosorveglianza modulare ed innovativo basato su sistemi di comunicazione cellulare che può essere potenziato grazie all'adozione della tecnologia LTE.​ E’ stato sviluppato un algoritmo di adattamento della qualità del video generato e trasmesso da un singolo utente.


Layout-Based Document Retrieval

Il sistema studiato prevede la possibilità di ritrovare efficacemente documenti strutturalmente simili ad un documento, sia esso in formato cartaceo sia elettronico, di fondamentale importanza per velocizzare le operazioni amministrativo/contabili.


Produzione sostenibile

SpringBack Optimisation Tool

La pianificazione o progettazione di un nuovo processo di lavorazione, come nel caso delle lavorazioni per deformazione plastica è una attività critica, difficile e basata sulla esperienza che, inoltre, richiede la selezione contemporanea di diverse variabili. Infatti, in fase di progettazione del processo, è spesso necessario eseguire una sequenza di prove ed errori per calcolare la corretta sovra deformazione del manufatto e quindi convergere verso una soluzioni ottima tale da ovviare allo spring-back effect.
Il progetto SaBOT ha mirato allo sviluppo di una metodologia auto-adattativa che è in grado di identificare, senza la necessità del know-how di un operatore esperto, i parametri macchina che permettono di assegnare la corretta sovra deformazione ai componenti.
La soluzione sviluppata permette una riduzione dei costi e dell’impatto ambientale connessi alla diminuzione degli scarti di produzione; infatti la metodologia permette di identificare in anticipo i parametri macchina relativi alla lavorazione desiderata e non sono richieste lavorazioni trial-and-error, con conseguente produzione di materiale di scarto, per l’identificazione del punto di funzionamento ottimo; Tale metodologia, in oltre, ha caratteristica di “intelligenza auto-adattativa” con la finalità di effettuare una ottimizzazione continua dei parametri che governano il processo produttivo.


Analisi e studi per lo sviluppo di algoritmi innovativi per l’ottimizzazione del consumo specifico di impianti di compressione aria

L’obiettivo del progetto di ricerca è stato quello di individuare e validare una metodologia innovativa per l’individuazione dei punti di funzionamento di un sistema di compressori che funzionano in parallelo. Il progetto ha mirato a superare i limiti dei sistemi attuali permettendo così di controllare in maniera ottimale (principalmente da un punto di vista dei costi) un numero elevato di compressori in parallelo e di tener conto, in fase di ottimizzazione, dei carichi attesi. La metodologia sviluppata è basata sul controllo della portata richiesta; tale caratteristica permetterà quindi lo sviluppo di un sistema di controllo ottimale che garantisce la stabilità del servizio di compressione. La ricerca  ha previsto anche la fase di sviluppo e di validazione di tale sistema di controllo.


Sistema di avvolgimento rotoli sostenibile per reti e tessuti tecnici

Parliamo di un sistema innovativo di avvolgimento dei rotoli di reti e tessuti tecnici per l’agricoltura senza supporto interno. Il suo vantaggio è innanzitutto di carattere economico, eliminando tutta la catena di azioni legate alla movimentazione e smaltimento dei supporti. E’ stato studiato un algoritmo di controllo delle immagini per l'attuazione delle logiche di intervento sul processo per fornire i feedback necessari per intervenire con azioni correttive sul processo.


Termographic-LCA

Il progetto si è basato sull'utilizzo combinato delle analisi termografiche e di strumenti di LCA per valutare la sostenibilità del processo di produzione di reti monofilo in HDPE per l'agricoltura.​ L'analisi termografica del processo di ottimizzazione ha aiutato a valutare il profilo ecologico del prodotto analizzato.


Progetto Lapotek

Con il progetto Lapotek sono state svolte indagini, studi ed analisi per lo sviluppo di un componente strutturale per uso edile composito per muri di tamponamento di pareti di civili abitazioni a forte isolamento termo-acustico e la sperimentazione dell'applicazione di tecnologie produttive innovative per il processo di fabbricazione.​