Instrumental è una startup fondata da due ex ingegneri meccanici di Apple che, sottolinea il team della società, hanno trascorso anni in fabbrica, a contatto diretto con la produzione: questa lunga esperienza li ha portati al convincimento di fondo che il manufacturing possa essere migliorato e che l’anello mancante è rappresentato dai dati.
Secondo quanto riporta Instrumental, il 20% di ogni dollaro speso nel settore manufacturing viene sprecato, per un ammontare di ben 8mila miliardi di dollari.
La convinzione della società è che tali sprechi derivino da errori nella progettazione, nell’iterazione di prototipi, in costosi strumenti con malfunzionamenti, da sviluppi paralleli a causa della mancanza di sicurezza nell’ingegnerizzazione, dalla perdita di tempo a causa di guasti, da parti mancanti che sostengono le linee e altro ancora.
Per ridurre tali sprechi, gli ingegneri hanno bisogno di dati a livello di prodotto in tempo reale con strumenti che accelerano i flussi di lavoro di analisi dei guasti e consentono il monitoraggio remoto della produzione.
La soluzione della startup intende essere una risposta a queste esigenze: La piattaforma per il manufacturing di Instrumental, infatti, trasforma i dati acquisiti sulle linee di assemblaggio in insight che aumentano la velocità, riducono i costi e migliorano la qualità.
Ciò è reso possibile dalla tecnologia di intelligenza artificiale. La soluzione di Instrumental funziona in tre passaggi fondamentali: acquisizione dei dati dalla catena di montaggio; elaborazione di tali dati, in tempo reale, mediante algoritmi di intelligenza artificiale; controllo dei processi di produzione, da parte degli ingegneri, da una singola piattaforma.
Questa piattaforma di manufacturing intelligence presenta diversi vantaggi e abilita più di una ottimizzazione: aiuta a identificare difetti imprevisti che altri metodi di ispezione potrebbero non rilevare; consente dei teardown virtuali che semplificano l’analisi dei guasti; abilita un più efficace controllo dei processi così come analytics.
Per l’acquisizione delle immagini ad alta risoluzione dalle linee di produzione Instrumental si occupa del deployment rapido di stazioni equipaggiate con fotocamere, sistema di illuminazione e ottiche ma la società sottolinea che il cliente può anche utilizzare fotocamere proprie.
Altrettanto rapido è il training del modello di machine learning, che non richiede installazione di software competenze specifiche all’interno dell’azienda cliente.
Sul proprio sito Instrumental presenta già diversi case study di note aziende, tra cui Motorola, August, Flir e Withings.
