Il machine learning, o apprendimento automatico, è una delle sfide più grandi dell’Industria 4.0. Disporre di sistemi non solo in grado di eseguire semplici istruzioni, ma capaci di imparare, elaborare e valutare è la chiave per accedere al pieno potenziale della digitalizzazione e della smart factory.
Tra i benefici principali dell’apprendimento automatico troviamo innanzitutto un aumento dell’efficienza produttiva e la possibilità di eseguire una manutenzione predittiva senza precedenti. Risultato: le aziende possono produrre prodotti di alta qualità al minimo costo.
Cosa rende possibile tutto questo? In primo luogo, i dati. Vediamo come.
Il ruolo di Big Data nell’apprendimento automatico
Alla base di ogni forma di apprendimento risiede l’esperienza. Nel mondo dei computer, l’esperienza è il dato. Ossia l’insight relativo a un processo, lavorazione, anomalia, ecc. Più dati si hanno, maggiore è l’apprendimento.
Dunque è evidente come i Big Data siano cruciali nel processo di machine learning. Oggi i volumi di informazioni che circola negli impianti di produzione sono immensi. Il che presenta un potenziale di apprendimento automatico senza precedenti e virtualmente sconfinato. Attraverso l’analisi di tutti questi dati di produzione, infatti, le macchine possono identificare modelli autonomamente, eseguire compiti specifici senza essere programmati per farlo e prendere decisioni operative con un input umano minimo.
Tuttavia, il dato (esperienza) da solo non basta: serve anche l’intelligenza per elaborarlo. In questo caso, sono necessari degli algoritmi di calcolo basati sulla ripetitività che permettano alle macchine di imparare da elaborazioni precedenti a prendere decisioni affidabili e replicabili per produrre i risultati desiderati.
Machine Learning e manutenzione predittiva
Una delle applicazioni più utili ed efficaci del machine learning è la manutenzione predittiva. La possibilità di contare su macchinari capaci di elaborare i dati e apprendere automaticamente significa poter anticipare anomalie e malfunzionamenti, così da agire in tempo reale prima che si verifichino.
Un simile livello di manutenzione predittiva garantisce un taglio enorme ai fermi macchina e riduce i costi di produzione. Da qui l’opportunità per l’industria di essere più produttiva, efficiente e competitiva.
LEGGI IL RUOLO DEI BIG DATA NELL’INCREMENTO DELLA PRODUTTIVITÀ
ESA e il Machine Learning
ESA contribuisce allo sviluppo del machine learning su diversi livelli. A partire dalla flessibilità nell’acquisizione dei dati, grazie ai suoi prodotti da sempre multiprotocollo e quindi in grado di dialogare con la maggior parte dei dispositivi di automazione presenti sul mercato.
Ma non solo. Semplifica il trasferimento dei dati verso Cloud grazie a Everyware e alla compatibilità con gli standard OPC-UA e MQTT, così come l’analisi dei dati e la visualizzazione tramite cruscotti.