Una fabbrica che abbia abbracciato il paradigma Industria 4.0 è dotata di macchinari con sensori che le permettono di raccogliere dati su qualsiasi aspetto della produzione. I big data raccolti vengono elaborati per comprendere se i macchinari funzionano correttamente ed effettuare eventuali interventi di manutenzione predittiva ppure rimuovere blocchi nel work-flow produttivo.
Il machine learning è la chiave che trasforma i dati in informazioni ordinandoli, interrogandoli e interpretandoli.
Cos’è il Machine Learning?
Il machine learning è un processo di apprendimento automatico per mezzo dell’intelligenza artificiale, che utilizza algoritmi intelligenti per analizzare i dati. Attraverso l’analisi dei dati, si automatizza la costruzione di modelli analitici.
Si basa sull’assunto che le macchine posono imparare dai dati a disposizione, al fine di elaborare autonomamente dei modelli di comportamento e prendere decisioni senza o con minimo apporto umano.
Il machine learning, per funzionare, necessita di un’enorme volume di dati, per questo è una tecnologia che si sposa bene con lo smart manufacturing.
Tipologie di machine learning
In base al tipo di dati da analizzare e interpretare e al modo in cui vengono costruiti gli algoritmi, si possono definire quattro tipi di machine learning:
- Apprendimento supervisionato. È un metodo di analisi dei dati che usa algoritmi che imparano interattivamente dati dati consentendo ai computer di trovare le informazioni utili nescoste senza programmazione esplicita su dove cercare.
- Apprendimento semi supervisionato. Funziona come quello supervisionato ma usa big data classificati e non perchè il processo di classificazione è lungo e costoso.
- Apprendimento non supervisionato. Può essere usato insieme all’apprendimento supervisionato. Studia e crea algoritmi che operano su dati non classificati. La risposta o operazione corretta viene autoappresa dal sistema attraverso l’eslorazione, lo studio e individuazione di una struttura interna ai dati.
- Apprendimento per Rinforzo. Utilizza il metodo “per prova ed errori” con dati che provengono dalle azioni e dall’ambiente. L’obiettivo è imparare e prevedere le migliori azioni da svolgere in quel determinato tempo e ambiente.
Applicazione del machine learning in ambito industriale
La manutenzione preventiva rappresenta una delle principali applicazioni del machine learning nell’ambito dell’industria 4.0.
Grazie all’impiego della sensoristica IoT, è possibile disporre di dati grezzi sui diversi parametri di funzionamento delle macchine industriali (temperatura, consumo di energia, oscillazioni, ecc). Successivamente i dati grezzi vengono analizzati dal software che, in base ad un addestramento precedentemente ricevuto, analizza le correzionali esistenti tra i vari parametri. Più dati vengono analizzati e più casi vengono esaminati e maggiore sarà la performance del sistema di machine learning in termini di accuratezza delle previsioni.
Prima dell’avvento del machine learning la manutenzione era organizzata in maniera semplice, in base a scadenze temporali regolari senza alcuna possibilità di conoscere in anticipo le condizioni delle macchine. I guasti improvvisi erano all’ordine del giorno, con conseguenti fermi produttivi e ritardi nelle consegne.
Il contesto globale ultracompetitivo in cui operano oggi le imprese industriali non spazio ad errori e battute d’arresto, per questo l’utilizzo del machine learning sta diventando rapidamente indispensabile.
Un’altra applicazione di questo tecnologia in ambito industriale è rappresentata dal monitoraggio e controllo della produzione. Prodotti e oggetti che transitano lungo la catena di montaggio possono essere riconosciuti ed identificati tramite appositi sistemi ottici potenziali da software di machine learning. Lo stesso sistema trova applicazione anche in ambito di controllo qualità, al fine di riconoscere difetti produttivi e riducendo praticamente a zero il margine di errore.
Il machine learning nella logistica industriale
Le produzioni industriali di oggi sono sempre meno standardizzate e sempre più on demand e caratterizzate da cicli di mercato brevi e globali. Anche l’ecommerce ha contribuito a cambiare le logiche del settore che sono molto diverse da quella della logistica dei canali fisici. Stoccaggio, trasporto e consegna delle merci sono processi che si sono fatti via via sempre più complessi.
Il machine learning può essere utilizzato con notevoli benefici sia nella logistica e sia nella supply chain. I piani di trasporto delle merci, ad esempio, possono essere ottimizzati tramite l’analisi continua di grandi quantitativi di dati riguardanti i mezzi di trasporto e i prodotti disponibili. Per questa applicazione, vanno tenuti in considerazione anche altri parametri importanti come costi, distanze e flessibilità dei tempi di vendita.
La logistica 4.0, con l’apporto del machine learning, consente di prendere rapide ed efficaci decisioni finalizzate alla puntualità e al mantenimento di costi convenienti per il cliente. Incrociando i dati dei vari centri operativi, inoltre, l’impresa può creare una sorta di “magazzino globale”, rendendone più semplice la gestione.
Inoltre l’implementazione di Digital Twins, modelli digitali della realtà produttiva industriale creati ad hoc per testare prodotti, evitare errori, ridurre le tempistiche e perfezionare i servizi offerti, sono l’esito finale di una stretta integrazione del machine learning in ambito industriale. In questo contesto, la tecnologia di appredimento automatico permette al test digitale di funzionare nel migliore dei modi per arrivare ad un’ottimizzazione della catena produttiva reale.
Ritorni economici del machine learning
L’apprendimento automatico è un processo complesso che necessita di input da diversi dispositivi per alimentare il tasso di conoscenza dell’algoritmo di gestione. I ritorni economici dell’adozione del machine learning sono dati principalmente dati da una maggiore rapidità di inserimento del prodotto sul mercato e un costo inferiore di produzione. Ciò contribuisce a mantenere o aumentare la competitività dell’industria rispetto ai concorrenti, rafforzando la relazione con la clientela, sia essa business o consumer.