Industria 4.0 & Machine Learning
Industria 4.0
La tua impresa manifatturiera: dinamica, sotto controllo e sempre connessa
Il manifatturiero è un settore forte e ben consolidato dello scenario industriale italiano e mondiale. Il trend dell’IoT non è solo un’onda da cavalcare ma anche la soluzione più efficace che ogni industria manifatturiera dovrebbe adottare per rendere il proprio business più competitivo ed efficiente.
L’Industrial Internet of Things (IIoT) si riferisce all’interfacciabilità dei sensori, risorse e dispositivi intelligenti sulla rete dei processi aziendali. La raccolta di nuovi tipi di dati da risorse remote è più semplice grazie a:
Tecnologia dei sensori innovativa
Connettività di rete onnipresente
Riduzione dei costi di elaborazione e archiviazione
Questi fattori consentono di comprendere meglio lo stato di salute delle risorse, migliorarne le prestazioni ed aumentare la sicurezza dei lavoratori.
Tutti i processi di produzione vengono quindi interconnessi e controllati grazie all’utilizzo di nuove tecnologie digitali che li interfacciano anche con i software di gestione aziendale.
Alcuni vendor integrabili:
ABB, Advantech, Albatech, Allen Bradley, Aros, Biesse, Cewe, Electrex, Fanuc, Fimer, Fronius, Gavazzi, Heidenhain, Honeywell, IME, Ingeteam, Iskraemeco, Jema, Landis+Gyr, Lovato Electric, Marcom, Mastervolt, Mitsubishi Electric, Motortech, Moxa, Omron, Panasonic, Phoenix Contact, PowerOne, SMA, Santerno, Schneider Electric, Seneca, Siel, Siemens, Socomec, Soluzione Solare, Sunways, Thytronic, Weidmuller, Woodward, Yottacontrol
Protocolli supportati:
Biesse, Ethernet IP, Fanuc, Fins, Fronius DATCOM, Fronius IFP, Heidenhain, Mastervolt, Melsec, Modbus, PowerOne, S7, SMA, Sunways e molti altri
Machine Learning
La tua impresa manifatturiera: dinamica, sotto controllo e sempre connessa
Gli algoritmi di Machine Learning effettuano previsioni o decisioni in base ai dati. Questi algoritmi di apprendimento possono essere incorporati nelle applicazioni per fornire funzionalità di intelligenza artificiale (AI) automatizzate.
La Model Prediction include una varietà di tecniche in grado di raccogliere dati a disposizione e apprendere modelli da applicare a nuovi dati. Applicando ai nuovi dati ai modelli elaborati è possibile effettuare predizioni su comportamenti o risultati futuri (e.g. fare previsioni sugli ordini d’acquisto da parte dei clienti in base agli acquisti già effettuati).
Esistono tre tipi di problemi per i quali è possibile addestrare i modelli:
I problemi di Classificazione si concentrano sulla scelta di un tipo, gruppo o altra classificazione predefinita basata sull’input fornito. Spesso si tratta di un dominio con elementi, come un livello di rischio o una priorità.
I problemi di Regressione si concentrano sulla determinazione di un valore numerico basato sull’input fornito, ad esempio valori numerici come il profitto totale o il tempo di risposta.
Problemi di Previsione ovvero analisi delle tendenze. Un esempio comune potrebbe essere la stima di alcune variabili di interesse (prezzi, costi) in una determinata data futura.