L’avvento dell’intelligenza artificiale (AI) ha rivoluzionato il mondo con nuovi paradigmi che sono prepotentemente entrati nella nostra vita privata e professionale. L’AI è una branca dell'informatica, nata negli anni Cinquanta del secolo scorso, che studia lo sviluppo di sistemi hardware e software con capacità tipiche dell’uomo e in grado di perseguire uno scopo definito, prendendo decisioni in modo autonomo.
Oggi tutti noi godiamo inconsapevolmente dei benefici dell’intelligenza artificiale: algoritmi di AI sono presenti in molti dei sevizi che utilizziamo quotidianamente, come i suggerimenti di acquisto degli e-commerce o il riconoscimento vocale. Lo sviluppo dell’AI ha introdotto importanti cambiamenti anche nel mondo industriale, grazie a sistemi di Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL): il Machine Learning è una branca dell’AI che sviluppa sistemi in grado di migliorare le loro prestazioni con sempre più dati o esperienza, mentre il Deep Learning si riferisce a determinati tipi di Machine Learning in cui diversi livelli, definiti "layer", composti da semplici unità di elaborazione sono collegati in una rete.
Un sistema è intelligente se possiede la capacità di eseguire attività in ambienti complessi senza una guida costante da parte dell'operatore e di migliorare le prestazioni imparando dall'esperienza. Tuttavia, la strada che porta a sistemi intelligenti è ancora lunga e tortuosa e comincia dalla raccolta dei dati.
Infatti, i dati rappresentano il “carbone digitale” della nuova fabbrica 4.0 e i processi diventano oggetto di profonde analisi al fine di estrapolare un numero sempre maggiore di informazioni.
I dati sono raccolti allo stato grezzo e vengono successivamente raffinati, grazie al lavoro sinergico di Data Scientist e Ingegneri di Processo, con lo scopo ultimo di strutturare le informazioni secondo modelli intelligenti.
La visione rigorosa ed ingegneristica dell’esperto di processo permette di eliminare i dati non rilevanti, evidenziando le variabili significative per il processo; successivamente i dati semilavorati sono analizzati e modellizzati, secondo le gerarchie relazionali più idonee.
I modelli estrapolati individuano i trend storici delle variabili e alimentano gli algoritmi di intelligenza artificiale che permettono la visualizzazione dei risultati.
Le relazioni tra i dati storici evidenziate dal modello permettono all’intelligenza artificiale di sviluppare sistemi di previsione utili, ad esempio, per la manutenzione predittiva. Infatti, grazie alla raccolta e analisi dei dati ottenuti con l’intelligenza artificiale è possibile calcolare il grado di consumo percentuale, prevedere potenziali guasti e visualizzare i risultati con una notifica.
Automazione intelligente
MAISART (Mitsubishi Electric’s AI creates the State-of-the-ART in Technology) è il brand che racchiude le ultime evoluzioni della ricerca sulle tecnologie di Artificial Intelligence. Rappresenta la risposta di Mitsubishi Electric al nuovo stato dell’arte nel mondo industriale e si articola in una gamma completa di soluzioni intelligenti.
Nei nuovi Robot della famiglia MELFA FR l’AI abilita funzioni di manutenzione predittiva basate sul reale assorbimento degli assi del robot.
Le nuove funzioni avanzate dell’inverter FR-E800 permettono di identificare in anticipo potenziali guasti e di individuarne le cause riducendo al minimo il down-time del sistema. La famiglia FR-E800 con Ethernet a bordo e funzioni di Safety avanzata permette, inoltre, la raccolta dati e il monitoraggio in real time delle variabili di consumo, anche da remoto.
I servo della famiglia MR-J5, grazie a funzioni integrate di manutenzione predittiva, monitorano lo stato operativo della macchina e sono in grado di rilevare in anticipo possibili anomalie. Inoltre, Mitsubishi Electric ha recentemente sviluppato l’innovativo strumento di data science MELSOFT MaiLab (Mitsubishi Electric AI Laboratory), una piattaforma software intuitiva per l’operatore che sfrutta l’intelligenza artificiale per ottimizzare i processi produttivi con un rapido ritorno sull’investimento (ROI). Gli algoritmi di intelligenza artificiale permettono di sviluppare modelli predittivi, ottimizzare consumo energetico e costi associati e migliorare la qualità del processo in real time grazie alla possibilità di chiudere il loop con il sistema di automazione.
