A3 – Measurements for quality and innovation

Tematiche: la linea di ricerca A3 è focalizzata sullo sviluppo e la caratterizzazione di modelli, metodi, strumenti e dispositivi per la misurazione, la valutazione e gestione dell’affidabilità, della qualità e dell’innovazione anche mediante tecniche di Intelligenza Artificiale, machine learning and data science. Le caratteristiche distintive di questa linea di ricerca sono: misure per garantire i livelli richiesti di RAMS (Reliability, Availability, Maintainability and Safety), attività di gestione dei processi di qualità e innovazione, applicazione di tecniche statistiche di controllo dei processi, analisi e gestione dell’affidabilità, diagnostica e prognostica, sistemi di monitoraggio e manutenzione, test di laboratorio, audit e valutazione della qualità.

Obiettivi

• Scientifici: avanzamento dello stato dell’arte nelle tecniche, metodi e strumenti di misurazione per la diagnostica e la prognostica e per la gestione della qualità e dell’innovazione anche mediante tecniche di AI.
• Industriali: sviluppo di nuovi metodi, tecniche e strumenti di misurazione volti a garantire i requisiti RAMS e supportare il miglioramento della qualità in molteplici settori applicativi.
• Sociali: migliorare la soddisfazione e il benessere delle persone, principalmente attraverso la sicurezza, la qualità dei prodotti e l’innovazione e quindi di supporto alle attività Industry 4.0 e 5.0.

Le attività di ricerca afferenti alla linea RA#3 si confermano, nell’edizione 2025 del Forum Nazionale delle Misure, come un ambito di grande vitalità scientifica e di notevole eterogeneità applicativa. Le Unità del GMEE hanno infatti presentato 37 memorie, che testimoniano non solo l’ampiezza degli interessi coltivati ma anche la capacità del gruppo di elaborare approcci innovativi e di consolidare collaborazioni tra diversi atenei. L’analisi dei contributi permette di ricondurli a quattro principali aree tematiche: testing, qualità, innovazione e multidisciplinare.

Una parte rilevante delle memorie riguarda il tema del testing, con contributi che si concentrano sulla validazione e la caratterizzazione di dispositivi e sistemi in diversi contesti applicativi. Si tratta di lavori che affrontano problematiche quali il monitoraggio delle prestazioni, la diagnostica di guasti, la valutazione di componenti elettronici e meccanici, nonché l’analisi del comportamento di sistemi complessi in condizioni operative reali. Queste attività rivestono un ruolo cruciale per garantire l’affidabilità dei prodotti e la robustezza delle soluzioni tecnologiche, contribuendo a rafforzare il legame tra ricerca scientifica e applicazioni industriali.

Un ulteriore insieme di memorie è focalizzato sul tema della qualità e dell’affidabilità, con lavori orientati alla definizione e all’adozione di metriche per la valutazione delle prestazioni di sistemi, processi e dispositivi. Le ricerche presentate in quest’area spaziano dalla caratterizzazione metrologica alla calibrazione degli strumenti, fino all’analisi di accuratezza e ripetibilità delle misure. Particolare attenzione è riservata allo sviluppo di metodologie in grado di supportare la certificazione di prodotti e processi, con evidenti ricadute nell’ambito della sicurezza e della conformità agli standard internazionali.

L’area dell’innovazione si distingue come una delle più dinamiche, raccogliendo memorie dedicate alla proposta di nuovi metodi e sistemi di misura. In questo contesto emergono numerosi lavori che fanno ricorso a tecniche di intelligenza artificiale, con applicazioni di machine learning e deep learning per l’elaborazione avanzata dei dati e per analisi di tipo predittivo. Altri contributi esplorano l’impiego di sensori innovativi, soluzioni multispettrali e approcci non convenzionali all’acquisizione dei segnali. L’attenzione all’innovazione metodologica si traduce così in strumenti capaci di ampliare i confini tradizionali delle misure, aprendo nuove possibilità applicative e favorendo un’evoluzione continua del settore.

Una quota significativa delle memorie si colloca in un’area che può essere definita “multidisciplinare”, in quanto raccoglie contributi non facilmente riconducibili a una singola categoria tematica ma ad un cobinazione di esse. Questi lavori abbracciano una varietà di ambiti che vanno dalle applicazioni biomediche alla sensoristica ambientale, dall’energia ai processi industriali. La caratteristica comune è l’integrazione di approcci e competenze differenti, che consente di affrontare problemi complessi con prospettive trasversali.

L’insieme dei contributi presentati per la linea RA#3 nel 2025 evidenzia una duplice tendenza: da un lato, il consolidamento di filoni tradizionali quali il testing e la valutazione della qualità; dall’altro, l’affermazione di percorsi innovativi e multidisciplinari, con un ruolo crescente delle tecniche di intelligenza artificiale e della sensoristica avanzata. La distribuzione geografica delle affiliazioni, che include numerosi atenei italiani, conferma la capacità del GMEE di catalizzare energie e competenze diffuse sull’intero territorio nazionale.

Le attività di ricerca che caratterizzano la linea A3 tipicamente coprono ambiti applicativi molto eterogenei tra loro. Per l’edizione 2024 del Forum Nazionale delle Misure, le unità operative del GMEE hanno presentato su questa linea 40 memorie brevi (di cui 5 selezionate per la relazione ad invito), praticamente raddoppiando i contributi rispetto alle passate edizioni.

La ripartizione per tematica vede per quest’anno una prevalenza di contributi su temi legati all’innovazione (45%) nei quali sono stati proposti nuovi metodi e sistemi di misura, seguite (32%) da memorie focalizzate su misure a supporto della valutazione della qualità e dell’affidabilità di prodotti, dispositivi e processi. Il rimanente 23% è dedicato al testing, al monitoraggio e il testing di componenti e sistemi per molteplici settori applicativi. Per quanto riguarda le metodologie adottate, è evidente il crescente ricorso a tecniche di intelligenza artificiale come machine learning e deep learning.

È significativo evidenziare il buon numero di collaborazioni tra le diverse unità operative distribuite sul territorio nazionale. In particolare, 9 contributi derivano da attività di ricerca condotte congiuntamente da due o più Unità GMEE. Inoltre, 4 memorie sono state realizzate in collaborazione con altri centri di ricerca nazionali, e una memoria è frutto di una partnership con un’azienda del settore. Infine, 3 memorie sono il risultato di collaborazioni con università straniere, a testimonianza della vivacità e del dinamismo scientifico del gruppo GMEE, nonché della sua capacità di instaurare e mantenere solide relazioni internazionali.