Come il settore manifatturiero trae vantaggio dall'intelligenza artificiale delle cose
Cosa succede quando AI e IoT si combinano? Quindi viene creata l'AIoT (Intelligenza Artificiale delle Cose). Questo apre un nuovo potenziale per la creazione di valore dai dati.
L'intelligenza artificiale delle cose si concentra sulla raccolta, l'analisi e l'interpretazione dei dati provenienti da macchine e sensori con l'aiuto di un MES/MOM. Ad esempio, è possibile ricavare previsioni e sviluppare processi di autoapprendimento. Esistono diverse possibilità di implementazione.
Intelligenza artificiale degli oggetti: simbiosi tra AI e IoT
"Grazie all'Internet delle cose e a una moltitudine di macchine collegate in rete, sono disponibili sempre più dati. Tuttavia, questi dati non hanno valore se non possono essere utilizzati nei processi decisionali. Devono quindi essere elaborati e valutati in modo intelligente dalle applicazioni di intelligenza artificiale il più rapidamente possibile. L'intelligenza artificiale può anche fare confronti con altri processi, sistemi e relativi dati e, imparando dall'esperienza, risolvere autonomamente compiti futuri, evitare errori e ottimizzare i processi", spiega Martin Heinz, CEO di iTAC Software AG, fornitore di soluzioni MES/MOM.
La struttura IoT ha quindi bisogno dell'intelligenza artificiale, che a sua volta ha bisogno dell'Internet degli oggetti come fonte di dati. Anche iTAC si basa su questa simbiosi e consente di eseguire analisi in streaming e batch su una piattaforma centrale e scalabile con accesso immediato ai dati MOM per una produzione prevedibile. La iTAC.MOM.Suite si avvale della più recente tecnologia IIoT. Il software iTAC.IIoT.Edge è un componente del sistema MOM (Manufacturing Operations Management System), ma può essere utilizzato anche autonomamente e consente di migliorare in modo significativo i processi produttivi in breve tempo. È in grado di combinare i dati IIoT con i dati MES per formare strutture di dati piatte e analizzare questi dati in tempo reale. Durante il processo, i pacchetti di dati possono essere trasferiti ad altri strumenti di analisi o di ML/AI utilizzati dal cliente e i modelli di ML creati su altre piattaforme possono essere integrati.
La manutenzione predittiva come caso d'uso
"Le applicazioni basate sull'apprendimento automatico e sull'intelligenza artificiale nel settore dell'analisi rendono possibili analisi più sofisticate e di qualità superiore rispetto alle tecnologie e agli algoritmi tradizionali. L'intelligenza artificiale può, ad esempio, trovare modelli complessi nei dati, trarre conclusioni e quindi fare previsioni", spiega Martin Heinz. Grazie all'utilizzo della soluzione edge di iTAC, è possibile sviluppare numerosi casi d'uso di ML/AI per la produzione avanzata e digitalizzata, ad esempio nell'area della predizione. Il monitoraggio corrispondente dei dati delle macchine e dei sensori consente, ad esempio, di prevedere i guasti delle macchine. I tempi di fermo macchina non programmati possono essere ridotti fino al 70%. Un altro caso d'uso è la riduzione delle attività di test. La maggior parte delle linee SMT con AOI deve fare i conti con un alto tasso di false chiamate. Con l'aiuto dell'intelligenza artificiale, è possibile distinguere con precisione i difetti reali dalle false chiamate. Ciò riduce fino al 60% la necessità di ispezioni manuali da parte degli operatori, con i relativi tempi e costi. Il risultato è una maggiore produttività e una produzione senza difetti.
Fonte: iTAC Software AG (www.itacsoftware.com)
