Quali sono i benefici attesi di Labbgen?

Labbgen offre una riduzione dei difetti ≥20% nel software rilasciato in produzione, riduzione del time-to-market del 15-20% grazie a cicli di test più rapidi, copertura funzionalità core ≥90% con test automatici sulle funzioni chiave, e automazione di circa il 60% delle procedure di test rispetto al lavoro manuale.

Come funziona il processo di Labbgen?

Il processo di Labbgen si articola in 4 fasi: 1) Osserva - analizza screenshot, log e dati del software industriale senza codice sorgente; 2) Genera - produce user story e test in pseudo-codice di alto livello; 3) Raffina - il self-critique loop itera finché l'output non soddisfa i criteri formali e logici; 4) Consegna - test E2E eseguibili, report di qualità e KPI misurabili pronti all'uso.

Perché Labbgen è diverso dagli altri strumenti di testing?

Labbgen si distingue per quattro caratteristiche: approccio svincolato dalla tecnologia (genera test in pseudo-codice prima di tradurli nel framework specifico), self-critique loop automatico che riduce l'allucinazione dei modelli LLM, human-in-the-loop selettivo per supervisione senza scrivere codice, e shift-left con visione end-to-end che testa l'intero flusso del software sin dalle prime fasi di sviluppo.

/00 Testing automatico basato su AI

Test black-box automatici, a partire da uno screenshot

Q: In quali settori si applica Labbgen?

Labbgen si applica in diversi settori: Automotive (Infotainment, ADAS), Aerospazio (Sistemi di controllo), Manifattura (ERP, WMS, MES), Fintech (Piattaforme digitali), e Medicale (Software certificati).

LABBGEN osserva interfacce, log e flussi di dati e genera test end-to-end sul tuo software industriale. Senza accesso al codice sorgente.

Progetto cofinanziato dall'Unione europea nell'ambito del PR FESR Piemonte 2021–2027 – Bando SWIch 2024.

richiedi una panoramica tecnica

scopri come funziona

Coverage funzionale

≥ 90% delle funzionalità core

Riduzione difetti

≥ 20% nel software finale

Approccio

Black-box, senza codice sorgente

/01 Il contesto

Il software difettoso rallenta lo sviluppo

I sistemi industriali chiusi (ERP, WMS, MES) sono difficili da testare: spesso privi di documentazione adeguata e senza codice accessibile. Il risultato si misura in difetti e ritardi.

20%

dei difetti nei prodotti finali è riconducibile a software manifatturiero

15-25%

di vendite annuali in meno quando il lancio ritarda di 3 mesi

COTS

sistemi chiusi spesso privi di documentazione utile al testing

/02 La soluzione

Screenshot in ingresso, test E2E in uscita

Una pipeline automatica trasforma ciò che il software mostra in test eseguibili, user story e report di qualità misurabili.

Input

Software industriale

Screenshot
Log di sistema
Dati I/O
Interfacce utente

Engine

Architettura cognitiva multi-agente basata su LLM. Computer vision per l'analisi black-box, senza accesso al codice sorgente.

output

Test E2E automatici

Test Case
User story
Report qualità
KPI misurabili

/03 Il cuore tecnico

Agenti specializzati che cooperano

LABBGEN non genera un test e si ferma: lo critica e lo raffina. Guarda il flusso muoversi tra la Working Memory (in alto) e la Task History Memory (in basso), con il loop di auto-critica tra Actor e Observer.

Fase →in attesa

Planner

Definisce i task di alto livello e adatta l'esecuzione a situazioni analoghe.

legge memorie

Actor

Genera user story e test in pseudo-codice, agnostico dalla tecnologia.

nel loop

Observer

Critica ogni output e rimanda all'Actor finché non è valido.

nel loop

Translator

Traduce la user story validata in codice eseguibile.

post-validazione

Reflector

Esegue il test, ne analizza l'esito e lo salva in memoria.

scrive memorie

/04 Il processo, passo per passo

Dall'osservazione al test eseguibile

Osserva

Analizza screenshot, log e dati del software industriale, senza codice sorgente.

Genera

Produce user story e test in pseudo-codice di alto livello, indipendente dalla tecnologia.

Raffina

Il self-critique loop itera finché l'output non soddisfa i criteri formali e logici.

Consegna

Test E2E eseguibili, report di qualità e KPI misurabili, pronti all'uso.

/05 Perché è diverso

Quattro scelte che fanno la differenza

Approccio svincolato dalla tecnologia

Genera test in pseudo-codice di alto livello prima di tradurli nel framework specifico. Funziona su desktop, web e mobile senza modifiche architetturali.

Self-critique loop automatico

L'Observer forza cicli di miglioramento finché il risultato non soddisfa i criteri formali e logici definiti. Riduce l'allucinazione dei modelli LLM.

Human-in-the-loop selettivo

Supervisione passo-passo o intervento on-demand: gli esperti di dominio guidano il sistema senza dover scrivere codice di test.

Shift-left con visione end-to-end

A differenza dei tool focalizzati sugli unit test, LABBGEN testa l'intero flusso del software, sin dalle prime fasi di sviluppo.

/06 Il partenariato

L'esperienza industriale incontra la ricerca di frontiera

Un progetto di ricerca industriale che unisce chi costruisce software nei processi reali e chi fa ricerca avanzata su AI e testing.

Capofila industriale

group

Esperienza operativa su ERP, WMS, MES in ambito bancario e manifatturiero
Know-how consolidato in testing e QA
Sviluppo e integrazione del framework AI nei processi reali

Partner scientifico

Ricerca d'eccellenza in AI, LLM e computer vision applicata
Sperimentazione empirica indipendente su software ERP reali
Validazione scientifica dei modelli e pubblicazioni internazionali

Progetto cofinanziato dall'Unione europea

Il sostegno ricevuto

‍LABBGEN è realizzato da ASK (capofila) e Politecnico di Torino con il cofinanziamento dell'Unione europea, nell'ambito del PR FESR Piemonte 2021–2027 – Bando SWIch 2024.

Obiettivo: automatizzare il testing black-box del software industriale con un sistema multi-agente basato su AI.
Risultati attesi: copertura ≥ 90% delle funzionalità core, riduzione dei difetti ≥ 20%, time-to-market ridotto del 15–20%.

/07 Benefici attesi

Numeri e mercati del progetto

_ Impatto sul business

≥20%

Riduzione difetti

Meno difetti nel software rilasciato in produzione.

15–20%

Riduzione time-to-market

Cicli di test più rapidi accorciano i tempi di rilascio.

_ Capacità del sistema

≥90%

Copertura funzionalità core

Test automatici sulle funzioni chiave del software.

~60%

Automazione procedure di test

Quota di procedure automatizzate rispetto al lavoro manuale.

/07.1 Settori di applicazione

Dove si applica

Automotive

Infotainment, ADAS

Aerospazio

Sistemi di controllo

Manifattura

ERP, WMS, MES

Fintech

Piattaforme digitali

Medicale

Software certificati

/08 parliamone

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