AS_01_2020

SCENARI primo piano 18 Gennaio/Febbraio 2020 Automazione e Strumentazione La quarta rivoluzione industriale non si fa senza una marcata abilità di controllo e analisi dei dati, raggiungibile attraverso l’implementazione, nelle varie organizzazioni, di soluzioni di data science solide e organiche : piattaforme tecnologiche, orientate a favorire la sinergia tra differenti com- petenze, utilizzabili da variegati profili profes- sionali, e non soltanto dominio di sviluppatori e data scientist. Piattaforme dotate di requisiti e funzionalità ‘enterprise-grade’, per consentire di trasferire in modo rapido e semplice il valore dei modelli predittivi creati con gli algoritmi di intel- ligenza artificiale (AI) e machine learning (ML), dagli ambienti di test, direttamente in produzione. Dovendo rispondere a requisiti di tal genere, attualmente, le piattaforme di data science rap- presentano un elemento particolarmente critico, nel processo di trasformazione chiamato Industry 4.0, che sta portando verso la completa digitaliz- zazione dei processi di produzione, in cui domi- nio IT e tecnologia operativa (OT) si fondono, per raggiungere un molto più raffinato livello di con- trollo dei processi e delle attrezzature industriali. Al cuore di questa nuova era d’innovazione c’è la tecnologia IoT, o meglio la Industrial Inter- net of Things (IIoT). Le applicazioni IoT negli ambienti di fabbrica, stima un recente rapporto del McKinsey Global Institute (MGI) , hanno il potenziale di creare un valore da 1,2 a 3,7 trilioni di dollari per anno entro il 2025. Giorgio Fusari LE SFIDE DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE E MACHINE LEARNING Data science: dominarla per valorizzare i progetti Industria 4.0 Per sfruttare i vantaggi della IoT industriale occorre soddisfare un requisito critico: lo sviluppo di forte abilità di controllo e analisi sui flussi di big data generati dai sensori. @Giorgio_Fusari Le piattaforme di data science rappresentano un elemento cruciale per realizzare pienamente il paradigma Industria 4.0 (fonte: Pixabay)