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:
- Aggiornare le piattaforme di controllo e automazione;
- Massimizzare i livelli di connettività in fabbrica;
- Aprirsi all’Edge Computing e alla Data Analytics;
- Valutare una possibile integrazione dell'Intelligenza Artificiale;
- 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".
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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.
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