Estrarre valore dai dati alla confluenza tra IA e IoT

Per gli stabilimenti industriali che vogliono ottenere un margine competitivo, generare dati non è una novità. Sarà però la capacità di estrarre valore da questi dati in modo sempre migliore che farà la differenza.

(Immagine per gentile concessione di Weidmüller)

I nuovi servizi basati sui dati spingono ingegneri e produttori a realizzare modelli di business redditizi ed efficienti per creare stabilimenti intelligenti con tecnologie sofisticate, in grado di migliorare la qualità dei prodotti e ridurre i costi.

Ma la domanda per i produttori è: come si infonde valore nei dati? Molti produttori sono allettati dalle possibilità dell'intelligenza artificiale e dalla relativa confluenza con l'Internet delle cose industriale (IIoT). I progressi compiuti nel campo degli algoritmi di apprendimento automatico e la raccolta e il perfezionamento dei dati favoriscono una maggiore efficienza e una migliore produttività.

Ciò che in principio può sembrare molto complesso si può in realtà ottenere grazie ai vantaggi concreti della produzione intelligente.

Gli strumenti utilizzati per analizzare i dati delle macchine sono l'intelligenza artificiale con i suoi metodi e, soprattutto, l'apprendimento automatico, e permettono di collegare i dati e trovare correlazioni sconosciute.

L'idea di Weidmüller prevede un uso semplice dell'IA tramite software di apprendimento automatico per macchinari e impiantistica. Abbiamo infatti standardizzato e semplificato l'uso dell'apprendimento automatico per le applicazioni industriali a tal punto che anche esperti di settore privi di conoscenze specialistiche di informatica possono generare soluzioni basate sui dati.

Uno strumento software guida l'utente attraverso il processo di sviluppo dei modelli. Esperti di macchine e processi possono facilmente creare, modificare ed eseguire modelli di apprendimento automatico senza il supporto di data scientist, per ridurre tempi di inattività e gli errori, ottimizzare le attività di manutenzione e migliorare la qualità dei prodotti. Il software aiuta a convertire e immagazzinare il complesso know-how applicativo in un'applicazione di apprendimento automatico affidabile.

L'apprendimento automatico può essere sfruttato in diverse aree: dal rilevamento delle anomalie con relativa classificazione, alla previsione degli errori. Tuttavia, per rilevare le anomalie e fare previsioni per la manutenzione predittiva, i dati devono essere raccolti e correlati. In genere, il volume di dati che riguardano i processi relativi a macchinari e impianti è sufficiente. Per ottenere valore aggiunto dai dati, questi ultimi vengono analizzati con metodi di apprendimento automatico, per sviluppare modelli adeguati.

Riteniamo che vi sia un modo semplice di arrivare all'Industrial IoT. Sosteniamo soluzioni a quattro livelli diversi, che secondo noi sono i componenti fondamentali:

  1. Analisi dei dati e logica di business: ottenere valore aggiunto concreto con servizi digitali basati sui dati.
  2. Comunicazione dei dati: comunicazione in rete con il massimo livello di sicurezza, trasportando i dati in modo affidabile su tutta l'infrastruttura di rete.
  3. Pre-elaborazione dei dati: ridurre i flussi di dati e i costi con la tecnologia edge IoT, ad esempio controller, sistemi di I/O e contatori di energia.
  4. Acquisizione dei dati: ottenere accesso a dati preziosi e affidabili in applicazioni relative a terreni edificabili e aree industriali dismesse con controller, macchine, sensori, misuratori e convertitori di segnali analogici.

Per ottenere valore aggiuntivo dai dati bisogna iniziare a utilizzare l'intelligenza artificiale. Si potrebbe limitarsi anche solo a un segnale di avviso, oppure andare oltre e sfruttare l'IA con l'apprendimento automatico. Per conoscere e comprendere il comportamento delle macchine, usiamo questi quattro componenti fondamentali per combinare IA e IoT e colmare i divario tra dati e valore. Scoprite di più sull'uso rivoluzionario dell'apprendimento automatico con l'intelligenza artificiale nel campo dell'automazione industriale, secondo l'idea di Weidmüller, nella nostra serie di video La fabbrica del futuro.

Informazioni su questo autore

Image of Dr. Thomas Bürger

Dr. Thomas Bürger is head of the Automation Products & Solutions (APS) division at electrical engineering company Weidmüller, as well as managing director of Weidmüller GTI Software GmbH in Marktheidenfeld. He holds a doctorate in engineering, joins Weidmüller from Bosch Rexroth AG, where he has held various management positions over the past 15 years, most recently as Vice President Engineering Automation Systems and Digital Platform. "Dr. Thomas Bürger has outstanding technological expertise in automation and industrial IT and brings with him many years of development competence and experience in building and leading organizations," explains Weidmüller Chief Technology Officer Volker Bibelhausen.

In his role, Bürger will drive the expansion of the IIoT portfolio as well as the area of digital platforms at Weidmüller in the future and contribute his expertise here. "The Industrial Internet of Things will significantly change industrial production in the next few years and we are positioning ourselves with solutions in this environment at an early stage. We will develop into a significant player in the market here," Bürger elaborates. "With Thomas Bürger, Weidmüller has gained a personality who will consistently pursue the path we have taken in the direction of IIoT, digitalization and innovation," says Volker Bibelhausen.

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