Tavola rotonda: “I dati, petrolio del terzo millennio” – IntroduzioneERT

I dati costituiscono una risorsa strategica per l’economia digitale, per questo vengono definiti il ‘petrolio del terzo millennio’: come il ‘greggio’ ha sostenuto lo sviluppo industriale, oggi i dati permettono di comprendere e gestire in modo ottimale processi di elevata complessità, nonché di prendere decisioni consapevoli ed efficaci, grazie a informazioni accurate e affidabili, in molteplici settori.

I dati sono anche la base su cui operano le applicazioni di intelligenza artificiale (AI) nell’automazione industriale, che, alimentando l’apprendimento automatico, delineano modelli operativi efficaci e di alta qualità, guidando la trasformazione verso la fabbrica ‘smart’.

Ma come sta evolvendo la gestione dei dati con l’utilizzo dell’AI?

Innanzitutto, nella raccolta dei dati, processo chiave dell’Industria 5.0, che trasforma i Big Data grezzi in informazioni utili per ottimizzare i processi di produzione. L’AI, grazie al machine learning (ML), analizza grandi volumi di informazioni per identificare e strutturare modelli, prevedere tendenze future e automatizzare decisioni operative, migliorando l’efficienza e la produttività globali.

Nella trasmissione dei dati attraverso l’Industrial Internet of Things (IIoT), integrando l’AI si ottimizzano l’efficienza, la sicurezza e l’affidabilità delle reti industriali, mentre l’elaborazione dei dati viene rivoluzionata: l’AI, a differenza dell’automazione tradizionale, che svolge compiti precostituiti, è in grado di apprendere costantemente da nuovi dati e adattarsi a nuove condizioni.

L’automazione industriale, dunque, sta evolvendo profondamente e velocemente grazie all’AI, passando da sistemi pre-programmati rigidi a ecosistemi intelligenti, adattivi e in gran parte autonomi; robotica e software industriali, poi, sono ormai una realtà applicabile, come dimostrano le cosiddette ‘dark factory’, dove la produzione va avanti senza l’intervento di personale umano. Si tratta infatti di fabbriche totalmente automatizzate, prive di operatori, nelle quali l’intero processo si svolge senza alcun intervento umano diretto, capaci di prendere decisioni in autonomia ed eseguire un’ottimizzazione continua, con impatti sociali e sul mondo del lavoro ancora poco prevedibili.

Abbiamo provato a delineare qualche scenario possibile con l’aiuto di alcuni esperti del settore.

Hanno partecipato:

Luciano Quartarone, Ciso e DPO di Archiva Group

Stefano Azzoni, sales engineer di B&R Automazione Industriale

Fabio Pascali, regional vice president Italy, Greece, Cyprus di Cloudera

Mauro Palmigiani, corporate vice president, Latin America & South Europe Region di Commvault

Marco Marella, general manager di FasThink

Claudio Stamile, manager of Artificial Intelligence R&D & Market Solutions di Fastweb+Vodafone

Giovanni Mandelli, product solution manager Control, Scada and Visualization di Mitsubishi Electric Factory Automation

Stefano Gandolfi, regional marketing manager di Omron Italia

Francesco Tieghi, responsabile marketing e comunicazione di ServiTecno

LEGGI LE RISPOSTE ALLE DOMANDE

I benefici dell’AI nella gestione dei dati

1 – Le applicazioni di intelligenza artificiale stanno rivoluzionando il modo di gestire i dati nell’automazione industriale. Quali sono, secondo il suo punto di vista, i principali benefici?

Le criticità da affrontare nella gestione dati

2 – In un modello in costante trasformazione, quali sono le maggiori criticità da affrontare nella gestione dei dati con l’AI?

AI e machine learning

3 – L’analisi di grandi volumi di dati permette di rendere più efficiente il processo di autoapprendimento delle macchine. Qual è l’impatto dell’AI sul machine learning?

Normative e linee guida

4 – L’approccio governativo all’AI combina le strategie nazionali a un quadro normativo globale (per esempio l’AI Act dell’UE) e alla promozione dell’innovazione smart nel rispetto dei principi etici e di sicurezza. Come sarà l’impatto sulla sua azienda e sul settore dove operate?

Strumenti e servizi

5 – Quali strumenti e servizi offrite al mercato e ai clienti per la gestione dei dati in un’ottica di AI?

 

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