{"id":14231,"date":"2021-05-04T18:00:09","date_gmt":"2021-05-04T16:00:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.m-q.ch\/?p=14231"},"modified":"2021-05-11T18:30:40","modified_gmt":"2021-05-11T16:30:40","slug":"assegnato-il-premio-seghezzi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.m-q.ch\/it\/seghezzi-preis-verliehen\/","title":{"rendered":"SFAQ assegna il premio Seghezzi"},"content":{"rendered":"
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Da sinistra a destra: la presidente della giuria Martina Z\u00f6lch, il vincitore del premio Philipp Schaber e il membro del consiglio della fondazione SFAQ Felix M\u00fcller. \u00a9 Roger Str\u00e4ssle<\/figcaption><\/figure>\n

Anche quest'anno il \"Giornata della qualit\u00e0 svizzera<\/a> del SAQ il 4 maggio 2021 ha dovuto essere tenuto virtualmente a causa della pandemia. Tuttavia, i relatori erano sul posto, cos\u00ec come il vincitore del premio Seghezzi e la giuria. Cos\u00ec la Prof. Dr. Martina Z\u00f6lch, membro del consiglio di fondazione SFAQ e presidente della giuria, ha potuto consegnare con una cerimonia a Philipp Schaber il premio 2021 per la promozione della gestione integrata della qualit\u00e0.<\/p>\n

Philipp Schaber ha dapprima completato il suo Bachelor of Science in Mechanical Engineering & Business Transformation all'Universit\u00e0 Tecnica di Graz prima di intraprendere e completare con successo un Master in Management, Tecnologia ed Economia all'ETH di Zurigo. La sua carriera \u00e8 stata ora coronata dal Premio Seghezzi: Schaber (1993), nato in Austria, ha ricevuto il premio in denaro di 10.000 franchi per i suoi risultati eccezionali nella sua tesi di Master su \"Using deep learning to detect assembly errors\".<\/p>\n

Utilizzando metodi di apprendimento automatico non supervisionato<\/strong><\/h4>\n

Il Prof. Dr. Torbj\u00f6rn Netland e Julian Senoner sono stati i supervisori della tesi di master che Philipp Schaber ha completato con successo nell'agosto 2020. Nella sua tesi, Schaber, in collaborazione con Siemens Smart Infrastructure (SI), ha studiato la questione se i metodi di apprendimento automatico non supervisionato possono essere utilizzati per rilevare gli errori di assemblaggio nella produzione.<\/p>\n

Questa interessante domanda di ricerca \u00e8 di grande rilevanza pratica, in un momento in cui l'apprendimento automatico \u00e8 sul punto di una svolta nella produzione, come sottolinea SFAQ.<\/p>\n

Nella sua tesi di master, Schaber propone un approccio di apprendimento automatico non supervisionato che pu\u00f2 essere addestrato solo sulla base di immagini \"senza errori\". Meccanismi affidabili di rilevamento degli errori, cos\u00ec come l'efficienza computazionale, devono essere raggiunti attraverso una combinazione mirata di apprendimento di trasferimento e \"classificazione del vicino pi\u00f9 vicino\".<\/p>\n

Prove empiriche fornite<\/strong><\/h4>\n

Philipp Schaber ha sottoposto queste sfide a una prova pratica in due impianti di prova della Siemens Smart Infrastructure. Nel corso dei suoi test sul campo, \u00e8 stato in grado di fornire prove empiriche di come l'approccio proposto possa rilevare in modo affidabile gli errori di installazione nella pratica, pur mantenendo un'elevata efficienza di calcolo, come scrive SFAQ.<\/p>\n

Il lavoro di ricerca di Philipp Schaber \u00e8 quindi un ottimo esempio di come l'apprendimento automatico pu\u00f2 supportare la gestione della qualit\u00e0. Con il presente lavoro, \u00e8 stata colmata una lacuna della ricerca in un modo basato sul modello ed empiricamente convincente, che \u00e8 di grande rilevanza pratica.<\/p>\n

Dichiarazione della giuria<\/strong><\/h4>\n

La giuria ha spiegato la sua decisione come segue:<\/p>\n

Il Potenziale di innovazione<\/strong> del lavoro \u00e8 notevole: <\/em>L'approccio dell'\"approccio non supervisionato\" \u00e8 innovativo in s\u00e9. Finora, i meccanismi di rilevamento dei difetti sono stati appresi principalmente dai prodotti difettosi. \"Estendere l'apprendimento profondo con l'approccio metodologico dell'approccio non supervisionato e collegarlo alle teorie delle reti neurali apre nuove prospettive per l'apprendimento automatico e amplia la portata dell'approccio dell'apprendimento profondo.<\/p>\n

Poich\u00e9 l'approccio \"Unsupervised Machine Learning\" si basa su un addestramento che lavora con immagini senza errori, questo permette un uso estremamente efficiente della potenza di calcolo. Come si \u00e8 potuto dimostrare empiricamente nel lavoro, c'\u00e8 una riduzione significativa dello sforzo con un'espressivit\u00e0 quasi invariata in termini di rilevamento degli errori.<\/p>\n

Qui mostra il alta rilevanza pratica<\/strong> di lavoro:<\/em> L'individuazione dei guasti nella fabbricazione e nell'assemblaggio dei circuiti stampati si \u00e8 basata finora in gran parte sull'ispezione da parte dei dipendenti, che \u00e8 ancora inevitabile al di fuori della produzione su larga scala. Tuttavia, la loro percezione \u00e8 soggetta a errori, che possono comportare costi di follow-up, e lo svolgimento di tali attivit\u00e0 lavorative \u00e8 spesso stressante.<\/p>\n

Con l'approccio proposto, il rilevamento dei difetti della macchina pu\u00f2 essere utilizzato anche nella produzione di piccole e medie serie, il che dovrebbe aumentare significativamente il campo di applicazione.<\/p>\n

Oltre all'innovativo approccio teorico e metodologico per un rilevamento efficiente ed efficace dei difetti, vengono cos\u00ec sollevate anche le questioni di gestione aziendale dei costi dei difetti e dell'impiego del personale. Il lavoro, che si basa sull'interfaccia dell'amministrazione aziendale, della tecnologia e delle scienze informatiche, d\u00e0 cos\u00ec anche un contributo integrativo alla gestione generale e al significato della qualit\u00e0.<\/p>\n

In conclusione, la giuria sottolinea: \"Siamo lieti di poter assegnare a questo lavoro innovativo di alta rilevanza scientifica e pratica il Premio Seghezzi 2021.\"<\/p>\n

Il sito Premio Seghezzi<\/a> viene annunciato ogni due anni.<\/em><\/p>\n

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Il coronamento della sua tesi di Master - Philipp Schaber con il Premio Seghezzi. \u00a9 R. Str\u00e4ssle<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Auch der diesj\u00e4hrige \u00abTag der Schweizer Qualit\u00e4t\u00bb der SAQ vom 4. Mai 2021 musste pandemiebedingt virtuell durchgef\u00fchrt werden. Vor Ort waren jedoch die Referenten, aber auch der Seghezzi-Preistr\u00e4ger und die Jury. Und so konnte Prof. Dr. Martina Z\u00f6lch, SFAQ-Stiftungsratsmitglied und Pr\u00e4sidentin der Jury, Philipp Schaber den Award 2021 zur F\u00f6rderung eines integrierten Managements von Qualit\u00e4t […]<\/p>\n","protected":false},"author":35,"featured_media":14241,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[3303],"tags":[4945,4942,4944,4943],"class_list":["post-14231","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-qualitaetsmanagement","tag-using-deep-learning-to-detect-assembly-errors","tag-saw","tag-schweizerischen-stiftung-fuer-forschung-und-ausbildung-qualitaet","tag-sffaq"],"acf":[],"yoast_head":"\nSFAQ verleiht Seghezzi-Preis - MQ Management und Qualit\u00e4t<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Die SFAQ (Schweizerischen Stiftung f\u00fcr Forschung und Ausbildung Qualit\u00e4t) hat den Seghezzi-Award 2021 verliehen.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.m-q.ch\/it\/assegnato-il-premio-seghezzi\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"SFAQ verleiht Seghezzi-Preis - 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