Il machine learning permette di generare modelli predittivi che aiutano a migliorare l’efficienza e la produttività. Vediamo come.
Quando si parla di intelligenza artificiale è facile cadere nella trappola della generalizzazione. È quindi importante definire al meglio gli ambiti operativi. L’intelligenza artificiale è un ramo della computer science che studia la creazione di modelli in grado di replicare l’intelligenza umana. Al suo interno la IA comprende diverse discipline, come per esempio l’intelligenza generativa, la computer vision e il machine learning.
Il machine learning è la disciplina che studia la creazione di algoritmi che permettono alle macchine di apprendere dai dati, ottenendo informazioni per migliorare in autonomia la propria conoscenza e le informazioni sul mondo circostante.
Al di là della teoria, oggi la AI e il machine learning rappresentano un cambiamento sostanziale in molti settori della vita umana, compresa la produzione industriale.
Sono i numeri a dirlo. Nel 2022, il mercato globale delle applicazioni industriali di machine learning valeva 921 milioni di dollari. Questo dato è destinato a raggiungere gli 8,7 miliardi di dollari entro il 2030.
In questo trend, è importante sottolineare come le tecnologie di intelligenza artificiale possono giocare un ruolo di primo piano nell’efficientamento energetico e nell’ottimizzazione delle risorse. Sono tanti gli esempi in questa direzione. GE Vernova, per esempio, ha sviluppato un framework di sostenibilità basato su quattro elementi: elettrificazione, decarbonizzazione, crescita responsabile e conservazione. Il machine learning, come vedremo nei prossimi paragrafi, può diventare un importante strumento per l’efficienza degli asset.
Applicazioni di machine learning per la produzione industriale
Attraverso il machine learning è possibile combinare dati provenienti da diverse fonti – per esempio sensori e SCADA – per ottenere analisi approfondite. Queste analisi, a loro volta, permettono di identificare problemi e scoprirne le cause, abilitando in questo modo la creazione di modelli predittivi. Il risultato è la realizzazione di sistemi in grado di apprendere dai dati storici e dagli errori del passato, generando un miglioramento della qualità, dell’efficienza e della produttività.
È possibile identificare una serie di step progressivi dei processi di machine learning in ambito industriale.
Analisi
I sistemi di industrial analytics sono il primo anello della catena. Attraverso la storicizzazione dei dati è possibile ottenere una visione di insieme dello stato di salute degli impianti. Ciò facilita la comprensione dei fenomeni lungo tutta la catena operativa, dagli ingegneri di processo al management.
Monitoraggio
Il monitoraggio in tempo reale dei dati provenienti dalle macchine aumenta la visibilità degli impianti. Ciò permette agli algoritmi di machine learning di ottenere informazioni utili sullo stato di salute delle macchine lungo un arco temporale definito.
Previsione
I dati di processo permettono agli algoritmi di intelligenza artificiale di creare modelli predittivi sull’andamento di macchine e impianti, basati sulle evidenze dei dati storici. In questo modo è possibile abilitare scenari migliorativi che possono essere implementati lungo tutta la catena di valore.
Simulazione
Grazie agli algoritmi predittivi è possibile simulare gli scenari operativi e valutare l’impatto che i cambiamenti avranno sui parametri chiave di produzione. Si può creare così un gemello digitale – digital twin – che replica fedelmente i modelli migliorativi della produzione realizzati attraverso l’intelligenza artificiale.
Ottimizzazione
Il machine learning abilita l’ottimizzazione continuativa dei processi, generando così un ulteriore valore aggiunto in termini di efficienza e produttività.
Machine learning e AI: Proficy CSense
Proficy CSense è la piattaforma di GE Vernova che utilizza machine learning e intelligenza artificiale per migliorare le prestazioni degli asset e dei processi. Distribuita in Italia da ServiTecno, Proficy CSense permette di combinare dati provenienti da fonti diverse, scoprire le cause di guasto e malfunzionamento, creare modelli predittivi e automatizzare le azioni. Il tutto in un’ottica di miglioramento continuo della qualità e della produttività.
La piattaforma combina cinque diverse modalità di analisi e permette di estrarre informazioni dai dati storici. Le schermate possono essere impostate inserendo i diversi blocchi – drag and drop – sia per quanto riguarda l’aggregazione e il campionamento dei dati, sia per la visualizzazione dei dati sullo schermo.
L’ultima release della piattaforma offre la possibilità di elaborare insiemi di dati in un’unica esecuzione, combinando l’elaborazione di flussi di dati in tempo reale e in batch in un’unica analisi real time. È possibile analizzare set di dati di grandi dimensioni e utilizzare qualsiasi modulo Python open source a 64 bit.
Machine learning e sostenibilità: Proficy for Sustainability Insights
Proficy for Sustainability Insights è la nuova piattaforma di GE Vernova che utilizza AI e machine learning per ottimizzare l’efficienza dei processi industriali. Il software integra analisi in tempo reale dei parametri di produzione e dei macchinari con analisi dei parametri relativi a consumi energetici, emissioni e materiali utilizzati. In questo modo è possibile ottenere – grazie agli algoritmi di machine learning – insight preziosi per individuare interventi migliorativi in un’ottica di efficientamento. Il tutto può ulteriormente essere allineato ai KPI aziendali di sostenibilità e consumi energetici.
