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I vantaggi per la gestione degli impianti produttivi

Si sente ormai sempre più spesso parlare di Manutenzione Predittiva e di Intelligenza Artificiale come strumenti per migliorare l’efficienza nella gestione dei reparti produttivi. In questo articolo cercheremo di capire come questi due argomenti siano tra loro legati e quali siano i benefici che le nuove tecnologie emergenti posso portare nel futuro.

 

Che cos’è la manutenzione predittiva?

La manutenzione predittiva consente alle aziende di ottenere tanti benefici oltre alla predizione dei guasti (di alcuni tipi ovviamente) e quindi alla prevenzione delle interruzioni del processo. Oggi si possono usare gli algoritmi di analisi della deriva di processo e della ricerca di anomalie nei dati raccolti, per mantenere alta l’efficienza dei macchinari e per controllare la qualità dei prodotti realizzati. Si tratta di risultati non meno importanti della prevenzione dei fermi macchina.

 

L’ intelligenza Artificiale nel mondo delle Aziende

Tramite il Machine Learning applicato all’analisi dei dati di processo si intende rimarcare la capacità dei computer di apprendere, dai dati del contesto produttivo, quelle informazioni che portano a decisioni di controllo degli impianti, più o meno automatizzati. L’Intelligenza Artificiale che si intende oggi applicata alle macchine è specializzata capace di fare ciò che un essere umano esperto di un particolare compito sa fare. La isione comune di oggi è che sia più semplice realizzare piccole IA specializzate a svolgere dei compiti specifici piuttosto che costruire una grande IA che sia in grado di adempiere a più compiti. Le piccole IA devono poi cooperare, o meglio coordinarsi, quando ci sono problemi specifici da risolvere. Un po’ come un team di tecnici che lavorano insieme, ognuno con le sue competenze. Con l’AI è oggi possibile prevenire malfunzionamenti di parti di macchinari, identificare le inefficienze di processo e correlazioni tra i fenomeni fisici nei processi produttivi e la qualità finale delle lavorazioni meccanico-fisiche. Altri servizi molto interessanti sono gli assistenti virtuali agli operatori umani, per intervenire sui macchinari in caso di guasto e per configurare al meglio i parametri di lavoro di linee di produzione complesse.

 

Cosa aspettarsi dal futuro

La ricerca in questo settore si espande in molte direzioni, una di queste è la rappresentazione della conoscenza in grafi, che assomigliano ai meccanismi di associazione delle idee del cervello biologico. Con i grafi di conoscenza risulta più semplice identificare i nessi di causalità tra gli eventi e costruire algoritmi capaci di fare ragionamenti sulle catene di eventi. Immaginate un sistema che rileva una sequenza di allarmi e di segnali da una linea produttiva e riesce a trovare la causalità tra un segnale che si sposta dal suo valore ottimale (ad esempio un calo della portata dell’aria in un tubo) e la catena di eventi che ne seguono in tempi diversi: un sistema di raffreddamento che non funziona, un motore che si spegne per la protezione termica ed infine un nastro trasportatore che si blocca.

Un sistema capace di concatenare gli eventi potrebbe predire il fermo del nastro produttivo non appena la portata dell’aria nel tubo monitorato diminuisce, e segnalare ad un tecnico di intervenire o pianificare l’intervento. Un altro enorme risultato che si potrà presto raggiungere con soluzioni basate sull’IA è la possibilità di trovare configurazioni ottimali di linee produttive composte da macchinari eterogenei: molto probabilmente la configurazione ottima globale dei parametri è migliore dell’insieme di configurazioni ottime dei singoli macchinari.

 

Riflessioni finali

Mai come oggi il mondo produttivo è sotto pressione per raggiungere e mantenere livelli elevati di efficienza e qualità.

La competizione globale impone continui investimenti in nuove tecnologie che supportino gli imprenditori ed i loro team nel miglioramento della produttività globale dei macchinari. In questa corsa alla performance, ogni intoppo, ogni fermo macchina, ogni difetto qualitativo di produzione, diventano handicap che possono compromettere il duro lavoro quotidiano. Fortunatamente le tecnologie emergenti dell’intelligenza artificiale promettono un aiuto sostanziale per rimanere competitivi e gestire la complessità crescente. Indubbiamente le incognite di ogni nuova tecnologia portano a riflettere sui tempi e modi in cui i problemi di oggi possono trasformarsi in opportunità di crescita domani.

Gli imprenditori sono ancora una volta di fronte ad una sfida: adottare le nuove tecnologie per primi e coglierne i vantaggi prima degli altri o aspettare che i concorrenti facciano il primo passo.

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