Dalla normativa alla macchina: Ritmo semplifica la configurazione delle saldature plastiche con un assistente intelligente
Articolo di Dario De Giovanni – Full-stack Developer in AzzurroDigitale
Configurare una saldatura non è mai stato così semplice.
Ritmo introduce un chatbot intelligente che trasforma un processo tecnico e complesso in una conversazione naturale.
L’assistente AI guida l’operatore passo dopo passo, verifica la conformità normativa e imposta automaticamente i parametri corretti.
Meno errori, più efficienza e un nuovo modo di “parlare” con la macchina.
In un’azienda come Ritmo, specializzata nella produzione e utilizzo di macchine per saldature plastiche, la configurazione corretta dei parametri è una fase cruciale.
Un errore — anche minimo — può tradursi in pezzi scartati, rilavorazioni e tempi morti.
Ogni saldatura deve rispettare un insieme di parametri che dipendono da:
- la normativa applicabile (ISO, DVS, UNI, ecc.),
- il materiale del tubo,
- lo spessore,
- il diametro.
Finora gli operatori dovevano consultare manuali o fogli Excel, cercando di incrociare dati tecnici e regole normative: un processo lungo e soggetto a errori umani.
Ritmo ha voluto trasformare questo passaggio complesso in un dialogo naturale.
Il risultato è un chatbot intelligente, integrato direttamente nella loro app di configurazione, che permette all’operatore di “parlare con la macchina” in linguaggio naturale — testo o voce — per ottenere in pochi secondi i parametri corretti.
Il chatbot:
- guida passo-passo l’utente, chiedendo solo le informazioni necessarie nell’ordine giusto;
- verifica in tempo reale la conformità dei parametri con i documenti normativi ufficiali;
- spiega gli errori o le incongruenze, suggerendo alternative valide;
- restituisce i parametri completi e conformi, pronti per essere impostati automaticamente sulla macchina.
Per Ritmo e per i suoi clienti, il vantaggio è immediato:
- meno errori e tempi di setup ridotti,
- più conformità e tracciabilità,
- un onboarding semplificato anche per operatori meno esperti.
In officina, basta una frase come:
“Devo saldare due tubi PE100 spessore 5.8 mm diametro 110 secondo ISO 21307”
e il sistema risponde con i parametri corretti, pronti per essere applicati — anche vocalmente, grazie alla sintesi audio.
HOW IT WORKS — Quando chiedi “Voglio saldare due tubi in PE100 da 110 mm”, il sistema sa cosa fare
Dietro una richiesta naturale si attiva una catena di analisi che combina comprensione linguistica, logica di business e validazione normativa.
Il sistema si basa su due flussi principali, progettati per gestire ogni tipo di interazione:
1. Flusso informativo
Quando l’utente fa domande come “che normativa si applica al PE100?” o “che pressione serve per la ISO 21307?”, entra in gioco RitmoAI, il motore RAG (Retrieval-Augmented Generation).
RitmoAI recupera le informazioni dai documenti aziendali, le sintetizza e risponde citando le fonti.
È come avere a disposizione un esperto che conosce a memoria tutti i manuali e le tabelle tecniche.
2. Flusso “set” (principale)
Quando invece l’utente chiede di configurare una saldatura, entra in azione il flusso operativo:
- Analisi della frase → l’LLM identifica i parametri menzionati e capisce cosa manca.
- Controllo di priorità → se manca la normativa, il sistema si ferma e la chiede; se è tutto definito, procede con i passaggi successivi (materiale, spessore, diametro).
- Validazione dei vincoli → RitmoAI interroga i file normativi per verificare che i valori siano ammessi (ad esempio, che lo spessore sia compatibile con la normativa selezionata).
- Gestione della voce → se l’utente parla, un modulo Speech-to-Text trascrive l’audio e la risposta può tornare in audio sintetizzato tramite Google Cloud Text-to-Speech.
- Risposta strutturata → l’app riceve i dati in formato JSON, insieme a una versione leggibile per l’operatore o riprodotta vocalmente.
Grazie a questa logica, il chatbot non si limita a “rispondere”: guida il processo, controlla la correttezza e si adatta alle situazioni.
Anche se l’utente fornisce parametri in ordine sparso o cambia lingua, il sistema riorganizza i dati e mantiene il flusso coerente.
Deep Tech per gli addetti ai lavori
Architettura e logica di validazione
Il progetto si poggia sull’architettura LLM + RAG di RitmoAI, arricchita da un Agent di logica industriale.
Componenti principali
- LLM Orchestrator
Interpreta la richiesta, estrae i parametri tecnici e gestisce le regole di priorità (normativa → materiale → spessore → diametro). - RitmoAI (RAG Engine)
Esegue ricerche semantiche sui documenti normativi vettorializzati e fornisce le regole di validazione. - Ritmo Agent
Applica la logica di business, normalizza unità e formati, gestisce gli edge case (parametri mancanti, dipendenze non rispettate, salti di step). - Speech Layer
Trascrizione e sintesi vocale tramite Gemini e Google Cloud Text-to-Speech.
Flusso tecnico sintetico
- Parsing & normalizzazione della richiesta.
- Verifica logica e di dipendenze (ordine, completezza, coerenza).
- Validazione normativa tramite query a RitmoAI.
- Output strutturato + multimodale (JSON, testo, audio).
Flusso INFORMATIVO
Flusso SET
Edge case gestiti
Il sistema è progettato per affrontare anche le situazioni “non perfette” tipiche dell’uso reale, mantenendo sempre la conversazione coerente e produttiva.
Parametri fuori ordine
Se l’utente fornisce i dati in sequenza errata — ad esempio spessore e diametro prima della normativa — il sistema li riconosce, li riordina e chiede solo le informazioni mancanti, senza bloccare il flusso.
Valori non validi
Quando un parametro non rispetta i limiti previsti dalla normativa, il chatbot spiega chiaramente l’errore e propone alternative compatibili, evitando che l’operatore perda tempo a tentativi.
Dipendenze mancanti
Alcuni valori possono essere verificati solo conoscendo altri parametri (es. lo spessore senza normativa).
In questi casi, il sistema sospende la validazione e chiede in modo mirato ciò che serve per proseguire.
Benefici tecnici
Il sistema non richiede alcun riaddestramento: i nuovi file normativi possono essere aggiunti facilmente senza modificare il modello esistente.
Ogni risposta è completamente tracciabile, poiché viene sempre collegata alle specifiche fonti normative da cui trae origine.
Grazie alla sua architettura modulare, la soluzione è inoltre altamente scalabile e può adattarsi con facilità all’integrazione di nuovi standard o processi produttivi.
