AS_02_2020

Marzo 2020 Automazione e Strumentazione CONTROLLO approfondimenti 56 ultima analisi, dei processi nel loro complesso. Grazie all’intelligenza artificiale e alla completa digita- lizzazione, la complessità di questi processi diventa completamente controllabile. Costruire sulle competenze Festo si sta concentrando sull’impiego delle sue compe- tenze chiave, in termini di auto- mazione di fabbrica, nello svi- luppo di un nuovo approccio alla produzione digitalizzata e sup- portata da un’intelligenza arti- ficiale ‘industriale’. Oggi, gli algoritmi analiz- zano i dati provenienti dai macchinari e forni- scono previsioni sugli errori o impediscono che questi si verifichino. In un prossimo futuro, gli algoritmi monitoreranno, controlleranno, super- visioneranno e regoleranno i flussi produttivi in una rete complessa. Anche se non sostituiranno le decisioni degli umani, li sosterranno nel loro processo decisionale. La classica piramide dell’automazione, con una connessione lineare tra la base della produzione e i livelli gestionali più elevati, si sta dissolvendo e ora la gestione dei processi si sta orientando verso una struttura della produzione in rete e sincronizzata . Allo stesso tempo, la digitalizzazione sta rendendo disponibili dei ‘gemelli virtuali’ dei macchinari, dei sistemi e dei flussi produttivi. I processi, le parame- trizzazioni e le configurazioni degli impianti e dei macchinari possono essere analizzati nelle simu- lazioni generate al computer, senza la necessità di intervenire nei processi di produzione in atto. I tempi di installazione e i tempi di fermo potrebbero essere drasticamente ridotti. Questa maggiore efficienza nei processi è fondamentale per i Paesi che si concentrano su produzioni ad ele- vato valore aggiunto, che devono fare i conti con un inevitabile mag- giore costo della manodopera e con più elevati costi di produzione, in modo che possano rimanere com- petitivi sul mercato globale. Oliver Jung , Presidente del Con- siglio di Amministrazione di Festo AG , ha spiegato come l’intelligenza artificiale possa dare vantaggi con- creti alle aziende. Per esempio, l’elevata produttività ottenuta attra- verso un’estesa automazione rende necessario lo stoccaggio di molti pezzi di ricambio e comporta costi elevati per svol- gere in modo efficace la manutenzione preventiva; l’intelligenza artificiale e, in particolare, l’appren- dimento automatico permetterà un’identificazione molto più efficiente delle anomalie e contribuirà a ridurre in modo sostanziale questo tipo di costi. Caratteristiche delle AI Per generare valore aggiunto e aumentare l’ef- ficienza dei processi produttivi, sfruttando gli algoritmi di intelligenza artificiale, è necessario che i casi applicativi specifici siano definiti con precisione. Risultati soddisfacenti sono possibili solo se i dati sono strutturati in maniera strategica e disponibili in quantità sufficiente. Oliver Jung ha spiegato come Festo abbia stu- diato con molta attenzione le possibilità offerte dall’analisi dei processi produttivi per mezzo dell’intelligenza artificiale, realizzando che la raccolta dei big data da sola non basta. Jung ha chiarito come si sia riusciti ad aumentare in modo significativo l’efficienza produttiva solo dopo aver unito le competenze degli operatori di mac- chine e impianti sul campo con i metodi statistici propri dell’intelligenza naturale. Quindi, per rendere veramente efficace il lavoro degli algoritmi preposti a trasformare grandi insiemi di dati in informazioni utili, Festo si sta concentrando soprattutto su modelli di intelli- genza artificiale di tipo ‘Edge’ . In altre parole, distribuendo la capacità di calcolo direttamente sul componente o sul campo all’interno di una rete di produzione, gli algoritmi ‘intelligenti’ potranno operare in modo più efficace, oltre a lavorare più facilmente in parallelo, trasferendo solo i dati ad alto valore aggiunto, senza intasare le preziose dorsali IT di dati non necessari. Una delle più recenti proposte di Festo è il servo- controller CMMT, con evolute funzioni di connettività Identificando in modo autonomo delle eventuali anomalie, l’apprendimento automatico renderà più efficienti le procedure di stoccaggio dei ricambi e di manutenzione predittiva