{"id":22518,"date":"2023-06-21T09:04:02","date_gmt":"2023-06-21T07:04:02","guid":{"rendered":"https:\/\/test.cfdfeaservice.it\/index.php\/2023\/06\/21\/intelligenza-artificiale-macchine-sempre-piu-smart\/"},"modified":"2023-06-21T09:04:02","modified_gmt":"2023-06-21T07:04:02","slug":"intelligenza-artificiale-macchine-sempre-piu-smart","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/test.cfdfeaservice.it\/index.php\/2023\/06\/21\/intelligenza-artificiale-macchine-sempre-piu-smart\/","title":{"rendered":"Intelligenza artificiale: macchine sempre pi\u00f9 smart"},"content":{"rendered":"
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Intelligenza artificiale: macchine sempre pi\u00f9 smart. Un contributo di Tim Foreman, Research and Development Manager di Omron<\/a>.<\/em><\/p>\n

Dieci anni fa ero molto orgoglioso di quanto fossero smart le macchine della nostra azienda. Ora, a fronte della definizione odierna di \u201csmart\u201d, mi rendo conto che in realt\u00e0 erano piuttosto stupide.<\/p>\n

Perch\u00e9? Perch\u00e9 anche se stavano svolgendo la funzione per cui erano state progettate, nel momento in cui incontravano un imprevisto o un evento fuori dall\u2019ordinario si paralizzavano. Ed erano costrette a chiedere all\u2019operatore \u201cqual \u00e8 il mio problema?\u201d.<\/p>\n

La risoluzione dei problemi e il ripristino del funzionamento delle macchine richiedeva l\u2019intervento di persone intelligenti. Operatori altamente qualificati. Ingegneri software e hardware esperti.<\/strong><\/p>\n

Il problema \u00e8 che negli ultimi dieci anni questi professionisti sono diventati sempre pi\u00f9 introvabili.<\/strong> Il numero di nuovi talenti in entrata nel settore non \u00e8 sufficiente a compensare il numero di lavoratori in et\u00e0 pensionabile. Quando lasciano l\u2019azienda, i pensionati portano con s\u00e9 la propria conoscenza duramente maturata sul campo, risultato di anni di esperienza. Per ogni lavoratore in uscita, le aziende devono fare i conti con la prospettiva di una forza lavoro meno produttiva e meno qualificata.<\/p>\n

Niente pi\u00f9 domande sciocche<\/h2>\n

La soluzione pi\u00f9 ovvia \u00e8 che le macchine diventino pi\u00f9 intelligenti e non debbano pi\u00f9 porre domande banali. I costruttori di macchine progettano sistemi in grado di capire da soli il motivo alla base di un arresto o di un problema. Questo sta gi\u00e0 avvenendo in qualche misura. L\u2019uso di sensori che permettono all\u2019incartonatrice di comunicare all\u2019operatore di aver terminato gli stampi, ad esempio.<\/p>\n

Tuttavia, ci\u00f2 \u00e8 possibile esclusivamente ricorrendo all\u2019uso dei sensori.<\/strong> Per portare l\u2019autonomia di un sistema a un livello superiore \u00e8 richiesta l\u2019intelligenza artificiale (IA), che consente alle macchine di utilizzare algoritmi intelligenti in grado di eseguire analisi sofisticate pi\u00f9 simili ai circuiti del cervello umano.<\/p>\n

Si parla molto dell\u2019utilizzo dell\u2019IA per emulare i processi del pensiero umano nelle applicazioni industriali<\/strong>, ma esempi reali di aziende che riescono a sfruttarne appieno il valore sono pi\u00f9 unici che rari.<\/p>\n

Insidie comuni dell\u2019intelligenza artificiale<\/h2>\n

Alla base delle insidie ci sono due motivi principali: innanzitutto, le aziende spesso cadono nell\u2019errore di applicare in modo eccessivamente generico l\u2019intelligenza artificiale e, in secondo luogo, non sanno come gestire l\u2019esplosione di dati generata da questo approccio di ampia portata.<\/strong><\/p>\n

Per valutare in che modo applicare l\u2019IA nella tua fabbrica, devi innanzitutto individuare il problema da risolvere o il miglioramento da apportare. Comincia da poco, con un problema molto specifico. Dovrai poi raccogliere i dati pertinenti, attivit\u00e0 tutt\u2019altro che semplice. Non solo dovrai assicurarti di disporre dei dati corretti<\/strong>, ma anche di memorizzarli al momento giusto e di non perderli. Sar\u00e0 quindi necessario analizzare tali dati.<\/p>\n

Il Controller IA di OMRON, la prima soluzione di intelligenza artificiale al mondo che funziona \u201cin modalit\u00e0 Edge\u201d (con l\u2019hardware basato su IPC NY5 e la CPU NX7 Sysmac), far\u00e0 tutto questo per te. Il controllore registra i dati a micro-velocit\u00e0 e li analizza utilizzando il riconoscimento degli schemi in base ai dati di processo raccolti direttamente sulla linea di produzione. \u00c8 integrato nella nostra piattaforma di controllo di fabbrica Sysmac; pertanto, pu\u00f2 essere utilizzato direttamente nella macchina per evitare perdite di efficienza.<\/p>\n

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Intelligenza artificiale in azione<\/h2>\n

Come esempio di questo approccio in azione, stiamo attualmente collaborando con un cliente dell\u2019industria alimentare per migliorare l\u2019integrit\u00e0 dei sigilli. Anzich\u00e9 affidarsi all\u2019operatore per riconoscere quando la testa di sigillatura non funziona come dovrebbe, la macchina per imballaggio utilizza l\u2019intelligenza artificiale per garantire prestazioni ripetibili. Applicando un approccio basato su IA all\u2019attivit\u00e0 di sigillatura, aumenteremo la durata di conservazione di diversi giorni e ridurremo al minimo l\u2019eventualit\u00e0 di sigilli difettosi, eliminando cos\u00ec il rischio che i clienti retailer respingano un intero lotto di prodotti.<\/p>\n

Apprendimento automatico: colmare il divario esperienziale<\/h2>\n

Finora ho parlato solo di sfruttare l\u2019IA per rendere le macchine pi\u00f9 intelligenti. L\u2019altro obiettivo di sviluppo \u00e8 rendere le persone pi\u00f9 intelligenti.<\/strong> Le risorse fisiche, in questo caso lavoratori altamente esperti, possono restituire dati ed \u00e8 possibile applicare il riconoscimento degli schemi. In poche parole, l\u2019operatore qualificato allena la macchina e la macchina allena l\u2019operatore inesperto.<\/p>\n

Nel nostro laboratorio, stiamo attualmente sperimentando macchine guidate dall\u2019intelligenza artificiale che chiedono agli operatori di assemblare i prodotti e registrano i relativi passaggi per scoprire il modo pi\u00f9 intelligente di eseguire questa attivit\u00e0,<\/strong> affinch\u00e9 questa tecnica possa essere insegnata ad altri operatori.<\/p>\n

Un\u2019altra applicazione industriale per l\u2019apprendimento automatico potrebbe riguardare l\u2019uso dell\u2019intelligenza artificiale per stabilire le azioni che l\u2019operatore deve eseguire sulla macchina. Se le mani dell\u2019operatore si muovono nella direzione sbagliata, ad esempio, verr\u00e0 generato un avviso.<\/p>\n

Solo i pi\u00f9 intelligenti hanno la risposta<\/h2>\n

Le aziende all\u2019avanguardia nel loro percorso di trasformazione digitale saranno in grado di sfruttare al meglio il valore dell\u2019intelligenza artificiale, che si tratti di identificare e formare sulle buone prassi, prevedere i guasti o monitorare le condizioni di funzionamento. Tuttavia, le aziende a inizio percorso non devono essere scoraggiate dall\u2019esplorazione dell\u2019intelligenza artificiale. Quando si ordina una nuova macchina, \u00e8 importante assicurarsi che sia in grado di generare dati per scopi di intelligenza artificiale. Non \u00e8 necessario conoscere i dati richiesti, ma \u00e8 sufficiente conoscere le domande giuste da porre al costruttore della macchina. Inoltre, \u00e8 preferibile iniziare con un approccio graduale. Il DNA umano si \u00e8 evoluto nel corso di milioni di anni ed \u00e8 quindi irrealistico aspettarsi che le macchine emulino il cervello umano in pochi mesi.<\/p>\n<\/div>\n

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Autore: Redazione<\/p>\n

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