Le tecnologie di Industrial IoT sono supportate dall’intelligenza artificiale: l’estrazione dei dati dai macchinari durante le fasi di lavorazione permette di abilitare il paradigma dell’Industria 4.0 in qualsiasi azienda.

Rendere migliore e più facile la vita quotidiana, automatizzare i processi e renderli quanto più possibile meccanici permette di limitare la presenza fisica e l’intervento dell’uomo in moltissime attività. L’utilizzo di queste tecniche in ambito industriale permette di ottenere numerosi vantaggi in termini di miglioramento performance macchina e produttività. Ecco come l’intelligenza artificiale entra nelle imprese e abilita il paradigma industria 4.0.

Intelligenza Artificiale nell’Industria 4.0

Con il termine intelligenza artificiale (AI) si definisce l’abilità di una macchina di mostrare capacità umane quali il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività.

“È la disciplina che racchiude le teorie e le tecniche pratiche per lo sviluppo di algoritmi che consentano alle macchine (in particolare ai calcolatori) di mostrare attività intelligenti.”

Boldrini N., AI Artificial Intelligence: come è nata, come funziona e come l’intelligenza artificiale sta per cambiare il mondo, la vostra vita e il vostro lavoro, Digital 360 Group, 2018.

Si tratta, infatti, di macchine così efficienti da adattare automaticamente il loro processing senza necessità d’intervento umano, capaci di rispondere agli input forniti allenandosi sugli esempi in precedenza incontrati.

L’interesse verso questa disciplina e sulle problematiche legate alla sua intelligenza nasce già nel ‘900, quando ancora quando Alan Turing, per la prima volta, propose un modello di calcolatore “macchina di Turing”, pubblicando un test omonimo capace di stabilire l’intelligenza di una data macchina, mentre il concetto di AI venne introdotto da alcuni seminari di John McCarthy nel 1956. Negli ultimi anni, ecco che si sente sempre più parlare delle applicazioni di intelligenza artificiale anche nell’industria 4.0.

L’Industria 4.0 come processo creativo

Con l’avvento delle nuove tecnologie, i concetti di creatività e produzione sono stati messi in discussione, sollevando aspetti che fino a poco tempo fa erano peculiarità tipiche dell’essere umano.

Secondo il report di Microsoft e EY AI in “European Manufacturing Industries 2020”, dall’intervista a 86 aziende, si evince come l’estrazione dei dati sia l’elemento più importante per il corretto funzionamento delle soluzioni di intelligenza artificiale. Le applicazioni in ambito industria 4.0 diventano sempre più necessarie e indispensabili per velocizzare il processo di automazione nelle fasi di produzione.

Poiché molti processi di produzione sono stati tradizionalmente eseguiti manualmente, la digitalizzazione risulta oggi necessaria più che mai per ottenere uno storico dei dati e offrire soluzioni sofisticate di intelligenza artificiale.

Smart Manufacturing e AI

L’industria 4.0 ha attirato l’attenzione sulle nuove tecnologie manifatturiere: la crisi finanziaria, la globalizzazione, l’intensa concorrenza e l’aumento dei prezzi degli asset ha incentivato l’adozione di tecnologie di intelligenza artificiale e di industria 4.0, iniziando nel 2011 e accelerando negli ultimi 4-5 anni.

I dati suggeriscono che le soluzioni di Business Intelligence ed intelligenza artificiale sono le tecnologie che riceveranno la massima attenzione dalle aziende manifatturiere nei prossimi anni, coinvolgendo un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 64% da 5 operazioni nel 2014 a 59 operazioni nel 2019, con un valore totale della transazione di 1,4 miliardi di euro per il periodo, sempre secondo il report di Microsoft e EY.

AI Zerynth post

Figura 1. Ottimizzazione delle Operations con AI

Utilizzare l’AI nell’organizzazione aziendale

I vantaggi dell’utilizzo di algoritmi di AI sono in grado di arrecare vantaggi sull’intera organizzazione, in base alle aree di interesse e agli obiettivi, variando leggermente tra i settori manifatturieri con l’obiettivo di ottimizzare le operazioni con l’intelligenza artificiale.

Figura 2. Tasso di crescita annuale del mercato di Intelligenza Artificiale

Le quattro aree di interesse per l’AI riguardano in particolar modo i settori delle operations, nei processi di produzione e smart operations, ma cresce sempre di più il tasso di crescita annuale nel mercato globale.

L’Internet of Things deve essere considerato una tecnologia abilitante supportata dall’intelligenza artificiale. L’enorme quantità di dati generata dai dispositivi connessi, infatti, se opportunamente analizzati permette di creare algoritmi e modelli specifici avanzati.

In Figura 3, viene mostrata l’importanza di adottare soluzioni Industrial IoT come core delle tecnologie abilitanti per l’applicazione di intelligenza artificiale in industria, grazie a cui poi poter implementare soluzioni di blockchain, KCPS, Cloud ed Edge Computing e Big Data Analytics.
 Industrial IoT e Intelligenza Artificiale (AI)

Figura 3. Industrial IoT come core dell’AI

Portare l’intelligenza artificiale in azienda significa partire dal processo di estrazione dati per poi poter attuare strategie di analisi e ottimizzazione della produzione. E, per questi motivi, ecco che l’Industrial IoT risulta fondamentale nell’intero processo di creazione della industria 4.0.

L’obiettivo degli algoritmi di intelligenza artificiale non è quello di sostituire gli esseri umani, ma essere in grado di comprendere e spiegare gli output generati dai processi e il comportamento delle macchine.

Un caso reale di Intelligenza Artificiale

Un caso applicativo di intelligenza artificiale è quello di Vitesco Technologies Italy, che ha utilizzato tecniche di manutenzione predittiva per la diagnostica manuale e il monitoraggio da remoto degli stati di test per ciascuna linea di assemblaggio.

Grazie all’utilizzo della Zerynth IoT Platform, è stato possibile implementare un sistema IoT capace di prevedere il guasto della valvola/elemento di tenuta con 24 ore di anticipo ed elaborare i dati acquisiti localmente dalle unità di acquisizione, mandando notifiche al team di manutenzione tramite l’integrazione con i sistemi software già presenti in azienda.

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