Automazione intelligente e predittiva grazie alla Data Analytics

La via più sicura e pratica verso lo Smart Manufacturing? Un'intelligenza artificiale sempre più integrata nelle soluzioni di automazione, l'apertura all'Edge Computing e alla Data Analytics e, ovviamente, le persone e la formazione come elementi chiave della trasformazione.

Lo smart manufacturing si conferma uno dei percorsi più importanti da seguire per i produttori industriali che intendono affrontare positivamente l'attuale momento economico e sociale.

Oggi, chi desidera accostarsi a un percorso di smart manufacturing, sfruttandone al meglio tutte le opportunità, deve necessariamente fare i conti, nei propri impianti produttivi, con un'automazione sempre più "intelligente" e "predittiva".

Questo significa, prima di tutto, seguire alcuni passi fondamentali:

  1. Aggiornare le piattaforme di controllo e automazione;
  2. Massimizzare i livelli di connettività in fabbrica;
  3. Aprirsi all’Edge Computing e alla Data Analytics;
  4. Valutare una possibile integrazione dell'Intelligenza Artificiale;
  5. Promuovere la formazione tecnica e l'aggiornamento del personale.

Diventa essenziale, in particolare, riuscire a sviluppare maggiori competenze nell'utilizzo dei dati che si hanno a disposizione e acquisire dimestichezza con la gestione dei "Big Data" e la "Data Analytics".

SCARICA IL DOCUMENTO
Scopri di più sulla DATA ANALYTICS per il MANUFACTURING

Data Analytics e AI, per un'automazione predittiva
a supporto dello smart manufacturing

L’intelligenza artificiale, che in Mitsubishi Electric è riassunta nel concetto Maisart (Mitsubishi Electric’s AI creates the State-of-the-ART in Technology), rappresenta un nuovo obiettivo di integrazione fra tecnologia applicata a livello industriale e implementazione di funzioni adattative basate su AI.

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, è possibile scaricare il documento realizzato da Amedeo Toniato, Application Engineer di Mitsubishi Electric Europe B.V. Italian Branch.

SCARICA IL DOCUMENTO
Scopri di più sulla DATA ANALYTICS per il MANUFACTURING

 

LASCIA UN COMMENTO

Inserisci il tuo commento
Inserisci il tuo nome