Modelway

Ambiti di specializzazione: Artificial Intelligence Edge computing Machine Learning

Bio della Startup: "Modelway è una società di ingegneria, specializzata nello sviluppo di applicativi software per il supporto alla decisione, basati su tecniche di Intelligenza Artificiale. Modelway progetta soluzioni per il controllo, la diagnostica e la modellazione predittiva di sistemi complessi, integrabili nei prodotti e nelle piattaforme tecnologiche dei propri clienti. L’azienda è stata fondata nel 2004 come spin-off del Politecnico di Torino. Modelway fornisce soluzioni personalizzate e innovative che consentono significative riduzioni in termini di tempi e costi di sviluppo, risolvendo problemi tecnologici fino ad ora aperti nel mondo industriale."

Core product/service: Il principale prodotto/servizio offerto da Modelway è il DVS® (Direct Virtual Sensor). La tecnologia DVS permette lo sviluppo di algoritmi di stima (Sensori Virtuali) mediante l’applicazione di tecniche di Machine Learning ai dati disponibili sul sistema di interesse. I DVS permettono di stimare variabili che risultano critiche da misurare mediante sensori fisici. I sensori virtuali DVS vengono utilizzati per funzioni di diagnostica e prognostica e possono ridondare o sostituire sensori fisici troppo costosi o soggetti ad invecchiamento.

descrizione: La tecnologia DVS permette lo sviluppo di algoritmi di stima (Sensori Virtuali) mediante l’applicazione di tecniche di Machine Learning ai dati disponibili sul sistema di interesse. I DVS permettono di stimare variabili che risultano critiche da misurare mediante sensori fisici. Utilizzati per funzioni di diagnostica e prognostica e possono sostituire sensori costosi e soggetti ad invecchiamento

Descrizione: Controllo automatico per sistemi e processi, basato su tecniche di Machine Learning. I dati sperimentali del sistema vengono utilizzati da algoritmi di apprendimento automatico per la calibrazione del controllo

Descrizione: Modelli matematici sviluppati scopi predittivi e diagnostici, progettati utilizzando i dati sperimentali misurabili in tempo reale sul sistema o processo di interesse

Descrizione: L’obiettivo di D2TD è valutare come le tecnologie Data-Driven di Modelway, possano consentire di migliorare la manutenzione delle flotte di treni, dai soli dati storici di manutenzione e senza ricorrere ad installazioni specifiche sulla flotta. Nei 4 mesi di progetto è stata creata una dashboard intuitiva e facilmente accessibile per la diagnostica e manutenzione predittiva della flotta treni del cliente, implementando tecniche di data-analytics e machine-learning. Il tool di diagnostica e manutenzione predittiva sviluppato, consente importanti economie di scala nella gestione della manutenzione delle flotte e presenta una solida base per una gestione efficiente e predittiva degli interventi manutentivi.

Descrizione: L’obiettivo di Comfort-Sense è la stima in tempo reale dell’effettiva condizione di comfort percepita dagli utenti di un edificio. La stima viene effettuata ogni quarto d’ora, sulla base delle misure dei dati ambientali (temperatura, umidità). La stima dell’effettiva condizione di comfort, se integrata nel controllo termico di edificio, permette di regolare le effettive condizioni termo-igrometriche al fine di ottenere il miglior compromesso tra risparmio energetico e benessere degli utenti, arrivando ad efficientamenti energetici anche superiori al 20%. L’approccio utilizzato alla stima del comfort è stato esteso anche alla stima di qualità dell’aria.

Descrizione: Il DVS/MDD ha l’obiettivo fornire un prodotto per la sicurezza di operatori che lavorano in ambienti industriali isolati. Il DVS/MDD è un algoritmo che implementa metodi di AI per la stima dell’evento di Uomo a Terra in ambiente industriale. Lo stimatore è integrato in una piattaforma di edge-computing, connessa ad un braccialetto che permette la misura di accelerazione del polso-operatore. La piattaforma DVS/MDD permette di comunicare con l’operatore mediante una dashboard intuitiva ed è connessa al sistema di gestione-allarmi aziendale. L’applicazione di tecniche AI ha permesso di migliore la robustezza della stima uomo a terra rispetto allo stato dell’arte, raggiungendo un’accuratezza del 98%.