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Automazione e Strumentazione n Maggio 2024 Primo piano 29 DOSSIER by Sensore laser per l’automazione avanzata opto NCDT 1900 • Elettronica integrata nel sensore • Campi di misura da 2 | 6 | 10 | 25 | 50 | 100 | 200 | 500 mm • Linearità da 1 μm • Velocità regolabile fino a 10 kHz • Uscite analogiche e digitali (EtherNet/IP e PROFINET) • Interfaccia web intuitiva con funzioni predefinite Tel. 035 462 678 - info@luchsinger.it Tel. 035 462 678 - info@luchsinger.it Sensori di spostamento Più precisione luchsinger.it ciente. Ecco allora che i Cio e i leader tecnolo- gici stanno predisponendo le infrastrutture dati di prossima generazione: approcci più avanzati, come i Data Lakehouse (un mix di Data Lake e Data Warehouse), possono democratizzare l’ac- cesso ai dati e agli analytics, migliorare la sicu- rezza e combinare bassi costi di archiviazione con querying ad alte prestazioni. Se alcune predizioni degli analisti, sopra ripor- tate, possono alimentare quella che si definisce ‘automation anxiety’, i Cio e gli accademici inter- vistati per il rapporto del MIT sdrammatizzano, ritenendo le previsioni distopiche esagerate: “È vero che gli strumenti di GenAI possono già ora portare a termine carichi di lavoro complessi e vari, ma non dobbiamo aspettarci minacce dall’automazione su larga scala. Invece, si può pensare che molti lavoratori saranno liberati da attività ad alto consumo di tempo e potranno con- centrarsi su aspetti di più elevato livello, di cono- scenza, di strategia e valore aziendale”. Gli esempi in alcuni ambiti applicativi possono indicare la strada e dare un’idea delle trasfor- mazioni in atto nel modo di gestire le fabbriche e la produzione in genere. Sistemi di controllo L’Intelligenza Artificiale sta aiutando le indu- strie ad accelerare la loro evoluzione digitale. I principali OEM stanno iniziando a creare degli stack tecnologici che possono essere costitu- iti sia da moduli di AI facilmente installabili e configurabili nel sistema di controllo, sia da interfacce basate sul web per creare modelli di apprendimento sui dati esistenti. Dal modulo i dati confluiscono nell’interfac- cia dove vengono rigorosamente addestrati i modelli e vengono utilizzate le ontologie per spiegare le relazioni tra i dati prima di preve- dere i risultati attraverso la verifica di ipotesi o l’esecuzione di analisi di scenario su variabili di controllo. La capacità di elaborare i dati in tempo reale non solo consente un processo decisionale efficace ma ha anche un impatto su molteplici ambiti. Ad esempio, i modelli possono rilevare