Business Meets Innovation 2024

Il Gruppo Bosch è un fornitore globale leader di tecnologia e servizi. Impiega circa 429.000 collaboratori in tutto il mondo (al 31/12/2023). L'azienda ha generato vendite per 91,6 miliardi di euro nel 2023.

Le sue attività sono divise in quattro settori aziendali:

• Mobilità
• Tecnologia Industriale
• Beni di Consumo
• Tecnologia per l'Energia e l'Edilizia

Il nostro dipartimento è responsabile dello sviluppo di ESI[tronic], tool diagnostico per la manutenzione, la diagnosi e la riparazione dei veicoli con oltre 70.000 clienti in più di 100 paesi in tutto il mondo in 24 lingue con 90.000 veicoli diversi di oltre 150 OEM.

L'integrazione delle Informazioni originali di Riparazione e Manutenzione OE fornisce copertura e qualità a livello OE.

Per fornire un’esperienza d’uso efficace agli utilizzatori finali di ESI[tronic] nella loro attività di diagnosi e riparazione dei veicoli, sono necessarie grandi quantità di informazioni relative alla tecnologia e manutenzione delle auto; ma è anche necessario raggruppare queste informazioni per area tematica e secondo altre categorizzazioni che rendono il materiale più facile e diretto da ricercare/classificare.

Finora questa attività è stata eseguita parzialmente con attività manuale e parzialmente con algoritmi deterministici, ma vista la crescita esponenziale del materiale disponibile, c’è ora la necessità di passare ad un approccio completamente automatizzato.

Infonet

A partire da documenti di riparazione (es. schemi elettrici o documenti descrittivi) già armonizzati nel formato e categorizzati secondo criteri di alto livello, come la marca e il modello a cui fanno riferimento, è necessario eseguire “un’etichettatura” con sottocategorie più dettagliate. L’obiettivo è associare ad ogni documento una o più “etichette” che caratterizzino il documento rendendo più facile recuperarlo da parte del cliente finale in fase di ricerca.

A seguito della firma di NDA, Bosch metterà a disposizione un numero sufficiente di documenti in inglese per l’esecuzione delle analisi necessarie, la lista delle categorie secondo le quali etichettare i documenti e ulteriori dettagli di specifica.

L'output del progetto dovrà essere un sistema in grado di etichettare sia i documenti attuali che quelli futuri. La soluzione dovrà funzionare in locale sulla rete Bosch, con il supporto di un cloud privato.

• Comprovata esperienza in AI e/o LLM
• Preferibile conoscenza aggiuntiva del mondo automotive e diagnosi aftermarket.

Essendo le categorie da utilizzare una lista fornita (che può cambiare nel tempo) con nomenclatura convenzionale proprietaria, l’attività di “etichettatura” dei documenti secondo queste categorie richiede valutazioni di tipo semantico, non eseguibili con algoritmi deterministici. Considerando inoltre l’eterogeneità dei documenti (l’origine è per ciascuno il costruttore del veicolo) e l’alto numero di documenti in gioco (l’ordine di grandezza è >100 milioni di file) si richiede un approccio basato su intelligenza artificiale. Infine, visto che alcuni documenti sono in forma di immagini (alcune vettoriali, altre raster), la soluzione dovrà essere in grado di applicare etichettature anche a documenti in questi formati.

Matteo Acquarone: Sw Architect MA-AS/PAS-ECM4

A fine challenge: sviluppo sw per il progetto in partnership con Bosch.

A fine progetto tutti i materiali, includendo, tra gli altri, i file sorgente, librerie, asset grafici, risorse utilizzate, documentazione del software, manuale utente, documentazione tecnica (spiegazione delle scelte di progettazione, architettura, algoritmi e altre informazioni tecniche), diagrammi di flusso, schemi di database e contenuto tabelle dizionario e altre risorse visive dovranno diventare di proprietà Bosch.