Descrizione
Alla base delle soluzioni di Lanit-Tercom Italia vi è una solida competenza nella modellazione matematica di processi fisici, logistici e industriali.
Gli algoritmi proprietari descrivono e prevedono fenomeni complessi con rigore quantitativo, consentendo l’ottimizzazione delle risorse e la gestione predittiva dei processi.
Le nostre competenze si traducono ad esempio in sistemi capaci di coordinare in tempo reale flussi di materiali, robot e veicoli autonomi, ottimizzando logistica e produzione.
Analogamente la modellazione numerica e la statistica spaziale permettono di estrarre conoscenza strutturata da immagini multispettrali e dati georeferenziati.
LTI integra calcolo scientifico, data mining e intelligenza artificiale, realizzando simulatori e strumenti analitici che rendono misurabile la complessità dei sistemi industriali e naturali.
Ottimizzazione e Controllo Qualità Industriale
L’applicazione dei modelli matematici si manifesta concretamente nel controllo qualità industriale. Attraverso soluzioni di Difettoscopia (come ProdScan), i modelli matematici vengono utilizzati per confrontare le geometrie e le texture dei prodotti con i modelli di riferimento. Algoritmi avanzati analizzano immagini multispettrali per segmentare e classificare difetti superficiali o strutturali, permettendo una verifica automatica e precisa che ottimizza la linea produttiva e riduce gli scarti.
Analisi Predittiva in Settori Specializzati
La modellazione numerica è fondamentale per estrarre conoscenza in settori specifici come l’agricoltura di precisione. Con sistemi come VineSense, i modelli matematici e gli algoritmi di deep learning (come Unet e YOLOv4) vengono applicati per stimare il volume dei grappoli d’uva in tempo reale. Questa capacità di simulare e quantificare la produzione direttamente sul campo, analizzando i dati visivi, permette una gestione predittiva e ottimizzata delle fasi del raccolto.
Previsione e Gestione del Rischio
Nel settore Oil & Gas, l’integrazione di calcolo scientifico e data mining (come in RockVision) consente di descrivere e prevedere fenomeni geologici complessi con elevato rigore quantitativo. I modelli matematici analizzano immagini a luce visibile e ultravioletta di campioni geologici, classificandone la struttura e stimando proprietà fondamentali. Questo approccio riduce significativamente i tempi di analisi, permettendo una gestione più efficace dei rischi legati all’esplorazione.
