L’uso dell’ intelligenza artificiale sta procedendo in maniera spedita in tutti gli ambiti lavorativi. Una rivoluzione che sta modificando i tradizionali metodi legati all’intervento dell’uomo per sostituirli con nuovi approcci più veloci e precisi delegando le varie fasi lavorative alla digitalizzazione spinta dalla nuova tecnologia. Il settore vernici non è esente da questi cambiamenti.

Per tutti i dipartimenti (commerciale, marketing, produzione, logistica e così via) esistono o si stanno già utilizzando soluzioni che vedono l’intelligenza artificiale come strumento per migliorare ed accelerare l’ottenimento di migliori risultati in termini di maggiore efficienza. L’intelligenza artificiale entra anche nei laboratori della ricerca e sviluppo.
LabV Intelligent Solutions, startup di Netzsch Group, che progetta soluzioni software, mette a disposizione una piattaforma per raccogliere tutti i dati della formulazione di una vernice sperimentale per conoscerne in anticipo specifiche (viscosità, peso specifico, residuo secco, e altro) e prestazioni applicative oppure, a partire dai risultati che si vogliono ottenere, conoscere le materie prime che comporranno la formulazione, così da aiutare i formulatori ad ottenere la vernice “perfetta”.
Abbiamo intervistato Charles Jouanique, co-founder di LabV, per spiegare le importanti novità che il nuovo software sta introducendo nella ricerca e sviluppo del settore vernici.

Cos’è LabV di Netzsch e qual è la sua missione principale nel campo della ricerca e formulazione delle vernici?
LabV è un’azienda software del gruppo Netzsch che mira a rivoluzionare l’innovazione dei materiali e lo sviluppo delle formulazioni, per aiutare le aziende europee produttrici di vernici e rivestimenti a costruire il mondo di domani. La nostra missione è supportare i team di R&S e di laboratorio nello sviluppo di formulazioni migliori, in tempi più rapidi. L’innovazione nel settore delle vernici e dei rivestimenti sta accelerando, ma allo stesso tempo stanno crescendo anche le sfide.
I requisiti dei clienti diventano sempre più complessi dalla durabilità alla sostenibilità, fino al rispetto di normative sempre più severe. Nel frattempo, la concorrenza è globale e i cicli di sviluppo richiedono scelte rapide. Tuttavia, dietro le quinte, i team di ricerca e sviluppo sono rallentati da barriere strutturali. Man mano che formulatori esperti vanno in pensione, decenni di conoscenze tacite rischiano di andare perduti. I dati storici dei test e le vecchie formulazioni sono spesso sepolti in fogli di calcolo o in sistemi legacy, difficili da cercare o riutilizzare. Le conoscenze critiche di sviluppo restano disperse tra file individuali, dischi locali e quaderni di laboratorio. Il risultato sono esperimenti ridondanti, tempi di sviluppo più lunghi e opportunità di ottimizzazione mancate.
Per sostenere l’innovazione, i produttori di rivestimenti devono reinventare non solo i materiali, ma anche il modo in cui gestiscono, connettono e applicano la loro conoscenza.
A differenza dei tradizionali sistemi, LabV è stato progettato fin dall’inizio come una piattaforma dati connessa e intelligente per la R&S basata sullo sviluppo delle formulazioni.
Chiamiamo questo approccio Material Intelligence: un punto di incontro tra dati, flussi di lavoro e intelligenza artificiale. La Material Intelligence dà struttura e significato alla grande quantità di dati generati nello sviluppo dei rivestimenti. Collega misurazioni dirette, formulazioni e risultati prestazionali per creare una base di conoscenza coerente che cresce con ogni progetto. Rendendo i dati ricercabili, confrontabili e riutilizzabili, trasforma il lavoro quotidiano in laboratorio in una base per l’apprendimento continuo.
Questo approccio è fondamentale, perché la vera innovazione nei rivestimenti dipende non solo dalla nuova chimica, ma anche dalla capacità di apprendere sistematicamente da ciò che è già stato realizzato.

Come è nata l’idea di LabV? Quale esigenza del settore ne ha ispirato lo sviluppo e chi ha guidato il progetto?
LabV è nata come progetto di innovazione all’interno della business unit Netzsch Analyzing & Testing. Con oltre 60 anni di leadership nel campo dell’analisi termica e della reologia, l’obiettivo era aiutare i clienti a gestire in modo più efficace i loro dati sui materiali e sui test. Dopo numerosi confronti con i clienti, LabV ha lanciato la sua prima versione software nel dicembre 2021 come azienda indipendente. Christian Baier (Managing Director di NedgeX, l’unità di innovazione di Netzsch) e Stefan Thomas (Managing Director di LabV) hanno avviato il progetto con un team di esperti. Io mi sono unito poco dopo, nel 2022, come secondo cofondatore, assumendo il ruolo di Christian.

In che modo LabV utilizza l’intelligenza artificiale per rivoluzionare la ricerca e lo sviluppo delle vernici rispetto ai metodi di laboratorio tradizionali?
L’intelligenza artificiale è completamente integrata in LabV sotto forma di assistente AI, in grado di comprendere il significato dei dati presenti nel database. Questo assistente conversazionale può cercare e spiegare tutti i dati del database del cliente, eseguire analisi matematiche, visualizzare risultati e persino esplorare documenti PDF (interni o esterni al database). Essere in grado di cercare informazioni nei dati storici in pochi secondi, semplicemente digitando una domanda, fa risparmiare ore di lavoro poiché spesso gli ingegneri si trovano in difficoltà quando non hanno accesso al proprio lavoro passato. L’AI consente confronti tra materiali, ricette o esperimenti in pochi secondi.
Immaginate di dover confrontare i risultati di 50 esperimenti all’interno di un progetto: basta chiedere all’assistente, che mostrerà automaticamente i risultati. Sulla base di ciò, l’assistente può anche proporre i prossimi passi nel progetto: quale ingrediente modificare, quale provare, che tipo di esperimento o misurazione eseguire. Un vero compagno di conoscenza, basato però sui dati specifici di ogni cliente. Il nostro approccio è unico perché l’AI non è un’aggiunta separata, ma uno strato nativo della piattaforma, che comprende il contesto scientifico di ogni dato. Attualmente stiamo lavorando anche all’integrazione del machine learning per prevedere le prestazioni di una ricetta senza doverla testare fisicamente ciò che chiamiamo “esperimenti virtuali”. Stimiamo che i team R&S potranno risparmiare tra il 50% e il 70% dei test fisici grazie a questa tecnologia. Raggiunto questo obiettivo, lavoreremo sulla predizione delle ricette, che permetterà ai team di inserire parametri di performance desiderati e ottenere una formulazione consigliata dall’algoritmo. Riducendo i test ridondanti e favorendo una formulazione basata sui dati, LabV aiuta i laboratori a ridurre il consumo di risorse e ad accelerare la transizione verso materiali più sostenibili.

In termini pratici, come funziona LabV? Che tipo di dati analizza e come supporta i formulatori nella creazione e ottimizzazione di nuove formulazioni?
La nostra soluzione database si basa su 4 elementi centrali:

• Data Hub. Tutti i dati vengono automaticamente armonizzati e centralizzati in un unico database
• Project Hub. Gestione efficiente e trasparente dei progetti
• Resource Hub. Tutte le risorse necessarie per la R&S: materie prime, formulazioni, standard di test e gestione delle apparecchiature
• AI Assistant. L’assistente digitale quotidiano che comprende tutti i dati.

Il nostro software è la base per poter utilizzare l’AI in futuro: un database strutturato e armonizzato dove tutti i dati sono collegati – dalle materie prime (incluse le specifiche) alle formulazioni testate, agli standard di prova e di processo (come la miscelazione), alla gestione delle apparecchiature, ai campioni, ai progetti (con metadati e obiettivi), agli esperimenti, ai risultati delle misurazioni, alle note, ai commenti e ai report. Tutto questo è gestito tramite i quattro moduli sopra citati. Un database di questo tipo aumenta l’efficienza fino al 40%, anche senza l’uso dell’AI. Durante la configurazione, mappiamo tutti i metodi e le apparecchiature e colleghiamo quelli integrabili, così che gli esperti non devono più inserire manualmente i risultati. Più tempo per sviluppare formulazioni, meno tempo speso in inserimenti e copia/incolla manuali.

Guardando oltre il vostro progetto specifico, come pensate che l’intelligenza artificiale stia trasformando il concetto stesso di ricerca scientifica e sperimentazione in laboratorio?
L’intelligenza artificiale è ormai parte del nostro lavoro quotidiano e non scomparirà. Aiuterà gli esperti a diventare ancora più bravi, in tempi molto più rapidi. È una tecnologia preziosa anche per accelerare l’inserimento dei nuovi colleghi. È una tecnologia cruciale per restare competitivi in un contesto economico impegnativo. Le aziende di vernici che non saliranno presto su questo treno perderanno terreno rapidamente, poiché la R&S intelligente e basata sui dati offrirà un enorme vantaggio competitivo.