Intelligenza Artificiale e Machine learning

Intelligenza Artificiale e Machine Learning

Perché un imprenditore dovrebbe essere interessato ad utilizzare tecniche di intelligenza artificiale?

 

Intelligenza artificiale, cos’è?

L’intelligenza artificiale è un insieme di tecnologie che simulino comportamenti razionali come:

  • apprendere dall’esperienza (questa branca si chiama Machine Learning),
  • ragionare automaticamente,
  • percepire immagini e suoni,
  • interpretare informazioni in vari formati (testi, immagini, suoni, …).

Esempi: COBOT, magazzini intelligenti, sistemi di sicurezza a telecamera

 

Intelligenza artificiale applicata agli impianti industriali, dei casi pratici

 

Applicazione

Esempio

Segnalazione di problemi non usuali.

Sensori rotti o scollegati, funzionamento del macchinario non verificabile attraverso soglie preimpostate.

Analisi predittiva (predire in anticipo guasti o malfunzionamenti).

Controllo dei colli di bottiglia nei nastri trasportatori per monitorare la linea.

Aiuto nelle procedure di configurazione e riparazione.

Identificazione errore e proposta di soluzione in base alla sequenza di allarmi.

Abbattimento tempi ed energie di sviluppo.

Addestramento di sistemi che osservino il comportamento di un esperto.

Ottimizzazione dei processi produttivi.

Ridurre dispendio di energia dell’impianto tramite regolazioni a tutti macchinari contemporaneamente.

Estrazione di informazioni.

Predizione qualità pezzi di un tornio.

 

Quando l’Intelligenza Artificiale porta valore alle aziende

 

  • C’è già un sistema di raccolta dati e non c’è nessuno a controllarli;
  • I fermi produzione costano molto e l’azienda vuole fare manutenzione predittiva;
  • Gli operai meno esperti devono essere addestrati nelle procedure tecniche perché l’azienda ha macchinari complessi da configurare e non ha un programma di formazione;
  • L’azienda vuole risolvere i propri problemi in modo oggettivo, ha i dati per farlo ma non sa come analizzarli;
  • L’azienda è energivora o vuole aumentare la produttività. Si vuole migliorare la marginalità ottimizzando il funzionamento dei macchinari nel loro insieme.

 

Perché scegliere Fabbrica Digitale 4.0?

Integrare machine learning, analisi predittiva e controllo della deriva di processo

 

  • Disponi di modelli già pronti internamente o in collegamento con il cloud e altre piattaforme;
  • Hai le analisi dei dati simultanee alla loro raccolta, per ogni macchinario e ogni impianto;
  • Integra l’apprendimento automatico e la visualizzazione da tutte le fonti dati.

 

 

 

 

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