TECNOLOGIE DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE

PENSARE FUORI
DAGLI SCHEMI.

Sono ormai lontani i tempi in cui i sistemi di intelligenza artificiale (IA) richiedevano mastodontici componenti hardware e team dedicati di informatici. Viene fatto ampio ricorso a software e soluzioni di automazione basate sull’intelligenza artificiale nell’ambito della trasformazione digitale IIoT, per “imparare a conoscere” rapidamente le modalità di funzionamento di un macchinario e presentare le opportunità sistemiche di ottimizzazione secondo processi e “stati interni” di apparecchiature, macchinari o linee di produzione.

Inoltre, l’IA viene utilizzata per ridurre, a livelli comprensibili ed efficaci, l’acquisizione dei dati. Le funzioni automatizzate di elaborazione preliminare dei dati sono inoltre pienamente configurabili in tempo reale e possono essere regolate per suddividere e visualizzare molteplici pipeline ingegneristiche. L’obiettivo di un’implementazione IA è automatizzare il più possibile i sistemi, per ridurre o rimuovere l’elemento umano a livello del dispositivo.

Le soluzioni di IA proposte da relayr sono associate ad algoritmi di apprendimento automatico all’avanguardia, che possono essere pienamente configurati per adattarsi alle specifiche esigenze di un cliente. Oltre a ridurre i costi connessi alle attività di ingegneria e specialistiche, le tecnologie basate su software flessibili permettono ai nostri sistemi di IA di “imparare a conoscere” ogni linea di produzione o dispositivo, per restituire risultati aggregati per linea o dettagliati per dispositivo.

I sistemi di IA e automatizzati vengono utilizzati principalmente in due ambiti. La calibrazione automatica consente di utilizzare, senza supervisione, algoritmi di rilevamento delle anomalie per individuare colli di bottiglia, punti deboli ed eventuali aree da ottimizzare. Si ricorre inoltre all’IA per creare e calibrare automaticamente serie di dati allo scopo di implementare algoritmi predittivi di sistema e, di conseguenza, introdurre la manutenzione predittiva e la risoluzione preventiva dei problemi. Le dashboard sono dotate di un’infrastruttura per la raccolta di etichette volte a creare la documentazione degli eventi secondo regole predeterminate o desiderate, oppure integrazioni di terze parti.

Ma cosa significa tutto questo per voi e il vostro processo di trasformazione digitale? Nell’universo industriale, relayr raccomanda e implementa i sistemi di IA e analisi automatizzata in tre principali ambiti e processi funzionali.

I VANTAGGI PER
IL VOSTRO SETTORE.

PRODUTTORI DI APPARECCHIATURE
INDUSTRIALI

È possibile utilizzare le soluzioni di IA per dotare le apparecchiature realizzate di intelligenza “pronta all’uso”, in modo che i clienti finali siano in grado di effettuare la manutenzione predittiva. I software possono fornire ai produttori informazioni su eventuali usi impropri dei prodotti, parametri operativi errati o persino installazioni scorrette di apparecchiature da parte dei clienti.

I dati vengono in seguito valutati e riuniti per fornire panoramiche di facile consultazione, conferendovi il controllo sul ciclo di vita del dispositivo o apparecchiatura. L’integrazione di funzioni di manutenzione predittiva e assistenza è un’argomentazione di vendita cruciale sia per i produttori che per i clienti. I vantaggi per i clienti sono ovvi, mentre per i produttori queste funzioni consentono di offrire prestazioni e tempi di operatività garantiti, nonché avvisi avanzati su interventi di manutenzione mirati. Per i produttori, i sistemi di IA e i dati analitici rappresentano anche un’opportunità: possono infatti assistere il reparto R&S per futuri prodotti, fornire parametri di riferimento rispetto ai quali misurare le prestazioni e banchi di prova per gli attuali prodotti.

OPERATORI DI APPARECCHIATURE
INDUSTRIALI

I sistemi di IA per linee di produzione sono dotati di funzioni per il rilevamento delle anomalie ad apprendimento autonomo che possono essere adattate a singoli dispositivi/linee, in modo da segnalare eventuali modelli anomali o malfunzionamenti in tempo reale. L’analisi delle cause principali su un singolo dispositivo o linea di produzione è l’elemento centrale per determinare il funzionamento effettivo dei macchinari in una linea di produzione. È inoltre possibile configurare agevolmente i software per il rilevamento delle anomalie per segnalare colli di bottiglia sulle linee di produzione; alla luce delle gravi conseguenze che anche brevi rallentamenti non rilevati possono causare, questa funzionalità può generare significativi risparmi in termini di tempo e risorse.

In alternativa, i sistemi predittivi a calibrazione autonoma possono indicare la probabilità che si verifichino futuri problemi o guasti su singoli dispositivi/linee di produzione, consentendo pertanto un’adeguata pianificazione degli interventi di manutenzione. L’analisi sistematica permette di ottimizzare gli input per i processi di produzione discreti o continui, conferendo alle imprese la capacità di ridurre al minimo o massimizzare i risultati auspicati. Si tratta di un aspetto particolarmente utile quando si cerca di ottimizzare o armonizzare i consumi energetici o la produzione delle linee.

FORNITORI DI ASSISTENZA
PER APPARECCHIATURE INDUSTRIALI

Nell’ambito di progetti di retrofit digitale orientati all’assistenza, uno dei principali obiettivi è introdurre una manutenzione predittiva basata su dati diagnostici ricavati da sistemi di IA. I sistemi intelligenti di apprendimento automatico visualizzano le analisi delle cause principali per consentire un’allocazione ottimale di risorse e competenze. I sistemi predittivi riducono al minimo gli interventi correttivi e regolari e sostengono il passaggio dalla manutenzione preventiva, o peggio ancora reattiva, a modelli più efficienti. Conoscere quello che succederà in futuro potrebbe inoltre tradursi in opportunità commerciali; è, ad esempio, possibile proporre pezzi di ricambio o ricalibrare la filiera per soddisfare necessità impellenti piuttosto che previste.

Il passaggio da un approccio reattivo a una gestione predittiva e un’analisi delle cause principali basate su sistemi di IA consente di trasferire il controllo di risorse e personale nuovamente nelle mani di manager e ingegneri operativi. La possibilità di determinare i rischi futuri integra i processi aziendali nei sistemi di IA e rende questi ultimi parte integrante dei futuri sviluppi commerciali.

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