I progetti europei COALA e WASABI hanno costruito un intero framework di assistente vocale industriale sopra OpenVoiceOS (una piattaforma vocale open source senza scopo di lucro) e HiveMind, integrandoli con la propria interfaccia Android, il proprio motore NLP e stack Docker.
Non sono stato coinvolto in queste implementazioni. Ed è proprio questo il punto: lo stack viene adottato per i propri meriti, da team con reali requisiti industriali.
Bando Aperto WASABI
Il 2º Bando Aperto WASABI per fornire sostegno finanziario ad almeno 10 sperimentazioni guidate da PMI si è chiuso di recente. Questo bando aperto è concepito per sostenere sperimentazioni di assistenza digitale basata su IA che coinvolgono PMI del settore manifatturiero.
Tutte le sperimentazioni del Bando Aperto WASABI sono tenute a:
- eseguire lo stack Docker OVOS di WASABI/COALA
- connettersi tramite HiveMind
- sviluppare una Skill OVOS personalizzata contenente la propria logica industriale
L’utilizzo di OVOS/HiveMind è spiegato in questi 2 documenti del progetto WASABI:
Esempi di Applicazioni Industriali
1. Guida degli Operatori e Supporto all’Assemblaggio
Sperimentazioni come TICONAI e SKITE usano skill OVOS per guidare gli operatori durante compiti complessi come assemblare componenti, convalidare procedure o fornire istruzioni passo passo a mani libere.
2. Controllo Qualità e Riduzione degli Errori
Progetti come WALLABI e HUMANENERDIA si concentrano sul fornire agli operatori istruzioni e liste di controllo in tempo reale per prevenire errori. Gli assistenti vocali aiutano gli operatori a verificare le impostazioni, ricordare i controlli di sicurezza o riscontrare i parametri.
3. Assistenza alla Manutenzione Predittiva
Sperimentazioni come GENIUS-PM usano l’assistente per dare ai tecnici della manutenzione un accesso rapido ai dati sullo stato di salute delle macchine, alle spiegazioni dei guasti e alle procedure di riparazione, soprattutto quando hanno le mani occupate.
4. Logistica, Movimentazione dei Materiali e Supporto al Magazzino
VELO e AIVEA usano la voce per aiutare gli operatori a localizzare articoli, confermare l’inventario o verificare i compiti di consegna mentre si spostano nel reparto produttivo.
5. Inserimento e Formazione
ONBOARD e AI-MODE testano come i nuovi dipendenti possano essere guidati attraverso i compiti tramite guida vocale, riducendo il carico sui supervisori.
6. Sostenibilità, Tracciamento dei Rifiuti ed Efficienza delle Risorse
VAFER integra interfacce vocali con sistemi che monitorano il riciclo, il riutilizzo dei materiali e i flussi di risorse — rendicontazione a mani libere in ambienti di fabbrica.
Tutto questo si basa su OVOS e su HiveMind per instradare la comunicazione tra dispositivi, interfaccia Android e sistemi di backend.
Cosa Hanno Costruito COALA/WASABI Sopra OVOS
Sebbene i progetti non abbiano prodotto skill industriali open source, hanno creato diversi componenti attorno a OVOS + HiveMind:
1. Un Domain Assistant (DA) basato su RASA
La ricerca iniziale di COALA ha sviluppato una pipeline NLP RASA addestrata su conversazioni del settore manifatturiero (su controlli di qualità, risoluzione dei problemi, funzionamento delle macchine). In WASABI, questo motore RASA è collegato a OVOS come una skill, gestendo il dialogo specifico del dominio.
2. L’App Android COALA
Un front-end Android per gli operatori, che si connette a OVOS tramite HiveMind.
Versione iniziale rilasciata qui: https://github.com/BIBA-GmbH/Mycroft-Android
Le funzionalità includono:
- login tramite Keycloak
- chat testuale o vocale
- interfaccia per istruzioni, avvisi e note
- messaggistica basata su HiveMind
3. Uno Stack Industriale Completo Basato su Docker
Entrambi i progetti forniscono un ambiente Docker preconfigurato che raggruppa:
- OVOS
- HiveMind
- Keycloak (gestione utenti)
- motore NLP RASA
- servizi connettore COALA
Questo costituisce lo stack standard di assistente vocale industriale che tutte le sperimentazioni WASABI devono implementare.
4. Un Dataset di Parlato Industriale
COALA ha pubblicato un dataset di parlato multilingue registrato in fabbriche e officine: https://zenodo.org/record/8268928
Perché Funziona per l’Industria
Gli obiettivi di progettazione che contano nel reparto produttivo — trasparenza totale per i settori regolamentati, implementazione locale/edge senza dipendenza dal cloud, skill modulari per la logica proprietaria e la capacità di HiveMind di distribuire nodi vocali in un impianto — sono stati incorporati fin dall’inizio, non aggiunti a posteriori.
Codice sorgente di OVOS e HiveMind: github.com/OpenVoiceOS · github.com/JarbasHiveMind