Le macchine moderne sono complesse, rendendo i metodi tradizionali di rilevamento delle anomalie inadeguati. Gli ingegneri in passato usavano l'ispezione manuale o avvisi automatizzati. Non potevano però analizzare migliaia di sensori contemporaneamente.
L'AI (intelligenza artificiale) migliora la precisione del rilevamento. Dà infatti la possibilità di analizzare grandi quantità di dati per individuare anomalie complesse. Combinando l'AI con le conoscenze ingegneristiche, le aziende sono in grado di creare soluzioni efficaci.
Progettare una soluzione basata su AI per il rilevamento anomalie
La progettazione di una soluzione AI per il rilevamento di anomalie include pianificazione, raccolta dati, distribuzione e integrazione. Gli ingegneri devono conoscere algoritmi e ambiente operativo per identificare problemi produttivi.
Pianificazione e raccolta dati
Il processo inizia con la definizione dei problemi, valutando dati sensoriali e anomalie potenziali. È consigliabile iniziare con un progetto proof-of-concept.
Dati di alta qualità sono essenziali. Gli ingegneri definiscono cosa costituisce un’anomalia e monitorano costantemente apparecchiature e processi.
Esplorazione e preelaborazione dei dati
I dati provengono da sensori che misurano temperatura, pressione e così via. La preelaborazione include riformattazione, estrazione di componenti rilevanti e gestione dei valori mancanti.
La scelta della tecnica di rilevamento dipende dai dati e dalle risorse disponibili.
Scelta e addestramento del modello
Si sperimentano vari approcci di addestramento. L'apprendimento con supervisione usa dati etichettati, mentre quello senza supervisione è usato quando mancano dati anomali etichettati. Quest'ultimo addestra il modello a riconoscere dati normali, etichettando come anomalie quelli fuori dall'intervallo normale.
Progettazione delle feature
Estrarre feature dai dati grezzi aiuta i modelli di AI ad apprendere efficacemente. Strumenti come Predictive Maintenance Toolbox™ supportano l'estrazione delle feature più pertinenti.
Alcuni dati, come immagini o testo, beneficiano del Deep Learning, che identifica pattern automaticamente.
Convalida e test
La convalida e il test garantiscono l'affidabilità del modello. I dati sono divisi in set di addestramento, convalida e test.
Gli ingegneri valutano il modello con metriche come precisione e richiamo, affinandolo per il rilevamento di anomalie specifiche.
Distribuzione e integrazione
Un modello AI diventa utile quando distribuito e integrato. Gli ingegneri considerano esigenze computazionali e latenza per scegliere l'ambiente di distribuzione, che può includere dispositivi edge, server on-premise o cloud.
Strumenti come MATLAB Compiler™ facilitano l'integrazione. L'integrazione richiede API e pipeline dati per garantire input corretti.
Rilevamento di anomalie con l'AI: cruciale per l'efficienza produttiva
Il rilevamento di anomalie con l'AI è cruciale per l'efficienza produttiva. L'AI, combinata con competenze ingegneristiche, riduce difetti, ottimizza manutenzione e potenzia la produttività.
Sebbene l'integrazione dell'AI sia complessa, i benefici in termini di efficienza e vantaggio competitivo sono significativi. Con l'evoluzione del settore manifatturiero, l'AI continuerà a stimolare innovazione ed eccellenza operativa.
Previdibilità e precisione: l'AI è cruciale
I processi industriali si basano su prevedibilità e precisione. Le anomalie nei dati dei sensori possono indicare problemi come componenti difettosi. Il rilevamento di anomalie con l'AI aiuta a identificare precocemente tali problemi, ottimizzando la manutenzione e migliorando l'efficienza.
Con l'86% dei dirigenti del settore manifatturiero che vede le fabbriche intelligenti come future fonti di competitività, l'AI si conferma cruciale.
