Lo smart manufacturing oggi coincide con con un’automazione sempre più intelligente e predittiva, basata sui principi della data analytics.
Questo per le aziende manifatturiere significa saper aggiornare le piattaforme di controllo e automazione; massimizzare i livelli di connettività in fabbrica; aprirsi all’edge computing e alla data analytics; integrare l’intelligenza artificiale; promuovere la formazione tecnica e l’aggiornamento del personale.
Diventa essenziale, in particolare, riuscire a sviluppare le competenze nell’utilizzo dei dati che si hanno a disposizione e acquisire dimestichezza con la gestione dei big data e, appunto, la data analytics.
L’intelligenza artificiale, che in Mitsubishi Electric è riassunta nel concetto Maisart (Mitsubishi Electric’s AI creates the State-of-the-ART in Technology), è un nuovo obiettivo di integrazione fra tecnologia applicata a livello industriale e implementazione di funzioni adattative basate su intelligenza artificiale.
Le tecniche di analisi dei dati (Data Analytics), invece, sono utilizzate da tempo nell’industria per supportare l’attività umana di comprensione e risoluzione dei problemi. Con i nuovi paradigmi di Industria 4.0, l’obiettivo finale diventa quello di automatizzare l’acquisizione e l’analisi dei dati per ottimizzare i processi di produzione.
Per realizzare un sistema industriale dotato di predizione, poi, è utile saper selezionare inizialmente i dati sfruttando le competenze ingegneristiche specifiche del processo da controllare e poi elaborare tali informazioni con gli strumenti informatici e analitici del caso. La corretta scelta dei dati da analizzare è essenziale per una progettazione di un sistema predittivo efficace.
Per approfondire il tema della progettazione di un sistema di diagnostica predittiva nell’industria manifatturiera con la data analytics, mettiamo a dispisizione un interessante documento realizzato da Amedeo Toniato, Application Engineer di Mitsubishi Electric Europe B.V. Italian Branch.
