Abilitare l’intelligenza artificiale su tecnologie IoT significa portare ad un livello superiore l’analisi dei dati estratti, per processi decisionali più solidi in tutti i settori industriali, dalla manifattura all’automotive, dalla plastica al metalmeccanico.

L’elemento abilitante dei principi di Industria 4.0 ed il punto di contatto tra OT (Operation Technology) e IT (Information Technology) è il così detto “digital twin”, ovvero il gemello digitale del macchinario. La grande eterogeneità dei protocolli di comunicazione oggi presenti sul mercato richiedono l’interfacciamento di diverse tipologie hardware e moduli software, creando non poche criticità di comunicazione.

Lo sviluppo di questa nuova forma di fabbrica si basa su un’intelligenza distribuita più vicina alla linea di produzione, sulla sensoristica evoluta e le tecniche più sofisticate di analisi di dati analysis, machine learning ed intelligenza artificiale.

Intelligenza Artificiale: analisi dei dati e automatizzazione dei processi

La tecnologia che si dimostra particolarmente efficace nell’analizzare i dati trasformandoli in informazioni utili ai processi decisionali è l’Intelligenza Artificiale (AI), ed in essa, tutto il mondo degli algoritmi di Machine Learning.

Diversamente dai computer tradizionali che sono programmati per svolgere compiti predefiniti come l’esecuzione di un software, l’’Intelligenza Artificiale è programmata per autoprogrammarsi.

Ed è proprio tale processo di apprendimento che è denominato Machine Learning (o “apprendimento automatico”), grazie al quale le macchine sono in grado di trovare soluzioni a problemi specifici in maniera pressoché autonoma.

L’Industrial IoT si colloca, in questo contesto, come parte integrante del paradigma intelligenza artificiale, presentandosi come punto di partenza per poi effettuare analisi di dati, cloud computing, blockachain ecc.

Fig 1. Industrial IoT come parte integrante dell’Intelligenza Artificiale 

Gestione della manutenzione con tecniche di AI 

L’adozione dell’Intelligenza Artificiale in ambito industriale consente alle macchine di rilevare autonomamente anomalie, di monitorare real-time i parametri vitali e di identificare la presenza di potenziali cause di malfunzionamenti o cattivo utilizzo prima che queste portino all’effettiva manifestazione del guasto.

Le aziende possono quindi passare dalla manutenzione programmata o manutenzione preventiva ad un approccio alla manutenzione di tipo predittivo che garantisce la minimizzazione del verificarsi di un guasto improvviso con conseguenti tempi di inattività e fermi macchina, a vantaggio di una maggiore efficienza del processo produttivo.

In particolare, molti asset industriali sprecano energia a causa del surriscaldamento dei sistemi di distribuzione elettrica e degli asset rotanti sovraccarichi e disallineati. Piattaforme di Industrial IoT affiancate da sistemi intelligenti di gestione dell’energia e di manutenzione predittiva specifici costituiscono una soluzione efficace a questo specifico problema industriale.

Algoritmi di Machine Learning per l’analisi dei dati

Integrare l’Intelligenza Artificiale nelle soluzioni Industrial IoT significa identificare e sviluppare algoritmi di Machine Learning per abilitare nuove funzionalità e automatizzare i processi.

Si tratta di investigare su quali siano le migliori tecnologie e sviluppare gli elementi strutturali di un sistema che consenta con facilità di analizzare la miriade di dati provenienti dai macchinari industriali digitalizzati e ricavarne delle informazioni sotto forma di KPI o suggerimenti da fornire ai clienti tramite le dashboard, con un focus particolare alle problematiche di risparmio energetico, quindi riduzione dei consumi (e costi) e alla manutenzione predittiva di macchinari con organi rotanti (quali motori).

La tecnologia IoT applicata ai processi di trasformazione “Industria 4.0” rappresenta uno strumento indispensabile nelle mani degli operatori dell’industria che si trovano oggi ad operare in un mercato globale in continua trasformazione e con enormi sfide da affrontare sul piano della competizione internazionale, l’approvvigionamento di materie prime, la sostenibilità  ambientale, l’aumento dei costi energetici e la gestione di supply chain mutevoli ed instabile.

L’avvicinamento delle aziende a questo nuovo approccio, guidato dalle innovazioni portate dall’Intelligenza Artificiale, non è più legato ad un solo discorso di convenienza economica ma sta sempre più diventando elemento imprescindibile per affrontare le sfide future alla pari di concorrenti sempre più agguerriti ed organizzati.

Il percorso di digitalizzazione in industria 4.0

Si sta vivendo una vera e propria trasformazione e ci troviamo nel bel mezzo di una rivoluzione industriale, la quarta. L’avvicinamento delle aziende a questo nuovo approccio non è più legato ad un discorso di convenienza economica ma sta sempre più diventando elemento imprescindibile per affrontare le sfide future alla pari di concorrenti sempre più agguerriti ed organizzati.

Ci sono molti aspetti dell’Industria 4.0 che possono essere applicati a diverse aziende, a diversi settori, per affrontare problematiche più o meno complesse nell’ottimizzazione della produttività, la gestione della manutenzione, l’efficientamento energetico ed, in genere, per avviare processi decisionali legati al business consapevoli ed efficaci.

L’intelligenza Artificiale supporta le tecnologie Industrial IoT e aiuta le aziende a compiere processi completi di digitalizzazione 4.0.

Sono diversi i motivi per cui la costruzione di modelli energetici rappresenta una risorsa vitale: sia che si tratti di dimostrare la conformità alle normative, o di aumentare l’efficienza energetica o ancora di indagare sulle scarse prestazioni, la capacità di simulare scenari ipotetici è fondamentale per prendere decisioni consapevoli.

La raccolta dati: dall’Intelligenza Artificiale al Machine Learning

Nel processo di trasformazione digitale che sta portando l’Industria 4.0 all’interno del sistema produttivo, la fabbrica autoconsapevole rappresenta la naturale evoluzione di quella attuale. Raccolta dei dati, digitalizzazione ed intelligenza artificiale però, di per sé non forniscono direttamente la soluzione ai problemi o indicazioni dirette sulle strategie da seguire.

È fondamentale riuscire ad analizzare in tempo reale i dati raccolti, in modo tale da poter individuare le correlazioni alla base degli scenari probabili in base alle condizioni attuali e, quindi, identificare anche quali sono quelle azioni che, modificando le condizioni al contorno, portano a scenari ottimi nel senso della minimizzazione degli sprechi, l’aumento della produttività e dell’efficientamento energetico.

Se ti interessa approfondire l’argomento, leggi in che modo l’Industrial IoT e l’Intelligenza Artificiale sono in grado di abilitare il paradigma Industria 4.0 supportando le imprese nel processo completo di digitalizzazione.