AI-CARES: Innovazione tramite assistente AI nel processo di calibrazione dei sistemi ADAS delle auto

AI-CARES è una piattaforma basata su intelligenza artificiale generativa e machine learning, progettata per trasformare radicalmente l’assistenza tecnica nel settore automotive, con particolare focus sulla calibrazione dei sistemi ADAS. Il progetto risponde pienamente ai criteri di valutazione previsti dall’Art. 7 del Regolamento del Premio “Top of the PID”, come descritto di seguito:

1. Impatto innovativo (criterio A):
AI-CARES introduce un approccio pionieristico alla manutenzione automotive, applicando AI generativa, NLP, machine learning e computer vision per automatizzare, standardizzare e personalizzare le attività di calibrazione, un tempo complesse e soggette a errore umano. L’assistente intelligente fornisce supporto in tempo reale, riconosce automaticamente veicolo e sensori, e genera istruzioni operative su misura, rivoluzionando l’operatività quotidiana delle officine.

2. Caso d’uso – Calibrazione ADAS:
Nel caso della calibrazione di un sistema ADAS (es. frenata automatica d’emergenza), il tecnico avvia AI-CARES tramite comando vocale o touch. Il sistema identifica il veicolo tramite scansione del VIN o targa, accede alla knowledge base aggiornata e guida passo-passo il tecnico: indica strumenti necessari, posizione corretta dei target, parametri di calibrazione specifici e verifica finale. L'interfaccia è chiara e adattabile all’ambiente di officina, riducendo errori e tempi di esecuzione. L’intero processo è tracciato e ottimizzato in tempo reale.

3. Benefici per le PMI (criterio B):
Il sistema è progettato per essere scalabile, compatibile con le attrezzature esistenti e facilmente integrabile in qualsiasi officina, anche di piccole dimensioni. Democratizza l'accesso a competenze tecniche avanzate, riducendo drasticamente errori, tempi di inattività e costi, e aumentando la qualità e la sicurezza del servizio.

4. Trasformazione digitale (criterio C):
AI-CARES è un chiaro esempio di transizione 4.0 nel settore della riparazione veicoli. Automatizza la gestione della knowledge base tecnica, abilita interazioni naturali via comandi vocali/touch e implementa analisi predittive per ottimizzare manutenzione e risorse. Il sistema apprende continuamente dalle interazioni, evolvendo grazie all’uso dei dati aggregati.

5. Impatto economico e ambientale (criterio D):
La standardizzazione delle procedure e la riduzione degli errori aumentano l’efficienza operativa, abbattendo sprechi di tempo, materiali e costi. L’approccio cloud-based e data-driven contribuisce a una gestione più sostenibile delle risorse.

6. Originalità e replicabilità (criterio E):
AI-CARES si distingue per l’originale combinazione di tecnologie AI applicate al post-vendita, settore ancora poco digitalizzato. È replicabile in altre filiere industriali complesse (es. elettromedicale, aerospaziale), e la roadmap prevede l’estensione ad altri ambiti della riparazione.

7. Collaborazioni e ecosistemi (criterio F):
Il progetto nasce dalla collaborazione tra SNJ Media Studio, Bitbang e il Competence Center BI-REX, integrando know-how industriale, tecnologico e infrastrutture d’eccellenza. Questo ecosistema ha accelerato sviluppo e validazione del sistema in un contesto reale.

8. Orientamento al futuro (criterio G):
AI-CARES è pensato come piattaforma evolutiva, in grado di integrare moduli predittivi, community tecniche e nuove aree funzionali. Costituisce un investimento strategico per accompagnare le PMI del settore automotive nella trasformazione digitale e nella competitività globale.