L'intelligenza artificiale (AI) è la capacità di una macchina di acquisire informazioni, analizzarle e trarre conclusioni basate su tali analisi, e sta riscuotendo un successo travolgente. L'idea alla base dell'AI è la possibilità di programmare una macchina per imitare le capacità di apprendimento e decisionali degli esseri umani, permettendo quindi di automatizzare alcuni processi.
L'intelligenza artificiale ad oggi ha molte applicazioni, tra cui:
- riconoscimento vocale;
- riconoscimento facciale;
- diagnosi medica;
- processi di assistenza clienti automatizzati;
- apprendimento automatico (Machine Learning) e apprendimento profondo (Deep Learning)
La quota di mercato globale dell'IA dovrebbe raggiungere quasi $170 miliardi entro il 2025, ed è una tecnologia in procinto di essere adottata in numerosi settori, tra cui:
- assistenza sanitaria e medicina;
- istruzione;
- risorse umane;
- marketing;
- finanza;
- vendita al dettaglio ed eCommerce;
- pubbliche relazioni;
- produzione.
Secondo un sondaggio di McKinsey, il 47% degli intervistati afferma di aver incorporato almeno una funzionalità relativa all'Intelligenza Artificiale nei propri processi aziendali. Nel settore manifatturiero l'AI, in particolare l'apprendimento automatico, viene utilizzato nel reparto produzione. In particolare, ha un'applicazione specifica ed estremamente efficace per quanto riguarda le operazioni e la manutenzione delle macchine.
Come funziona il Deep Learning
Il Deep Learning é un sottoinsieme dell''apprendimento automatico. Quest'ultimo utilizza un algoritmo per analizzare i dati, identificarne i pattern e adattare di conseguenza processi le operazioni aziendali. Di solito, il Machine Learning richiede un set di dati strutturato e classificato da utilizzare come riferimento durante l'analisi, e questo è chiamato apprendimento automatico supervisionato. Tuttavia questo processo pone delle limitazioni, tra cui la noiosa classificazioni dei dati, le possibili distorsioni di questi dati e la difficoltà nel trasferire ciò che viene appreso da una situazione all'altra.
Quando parliamo di Deep Learning, queste limitazioni sono minimizzate perché questo è una forma di apprendimento automatico non supervisionato che non richiede un set di dati di riferimento strutturato e classificato.
Mentre entrambi i tipi di apprendimento automatico sono utili in un contesto industriale, il Deep Learning è particolarmente utile quando si tratta di esplorare dati grezzi e fare inferenze in grado di rilevare strutture nascoste all'interno di tali dati. Questo é molto utile quando viene applicato al funzionamento delle macchine sulla linea di produzione di tissue e tessuto non tessuto.
Come il Deep Learning viene utilizzato per riconoscere problemi di funzionamento dei macchinari
Nelle linee di produzione le macchine operano 24 ore su 24 e sono sottoposte a pressioni estreme, e questo porta ovviamente ad un'usura nel tempo che può facilmente provocare guasti imprevisti e tempi di fermo macchina che incidono negativamente sulla produzione.
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Questa perdita di produttività può, a sua volta, incidere gravemente sui profitti. Tuttavia, fino ad oggi, i lavoratori della linea di produzione non avevano modo di monitorare dettagliatamente i macchinari durante le operazioni. Avvicinarsi alle macchine durante le operazioni rappresenta un rischio per la sicurezza e molte parti critiche non sono alla portata degli operatori.
Grazie all'Industria 4.0, le macchine intelligenti dotate di sensori in grado di trasmettere dati operativi in tempo reale sul cloud stanno diventando sempre più comuni. Centinaia, persino migliaia di punti dati sono trasmessi ogni minuto, e questi confluiscono in una piattaforma software-and-machine-independent dove i dati verranno integrati e analizzati grazie all'apprendimento automatico.
È importante capire che i dati raccolti sono grezzi e disorganizzati. Il Deep Learning può prendere questi dati e separarli in strati che formano la struttura della rete neurale, come lo strato di input, lo strato nascosto e lo strato di output. Le reti neurali Deep Learning possono analizzare i dati nel tempo per mappare il degrado dei componenti e la riduzione della funzionalità dei macchinari, determinando quando queste parti si stanno avvicinando alla fine del loro ciclo di vita.
La manutenzione predittiva potrà quindi essere programmata in modo tale da permettere lo spegnimento della macchina nel momento più opportuno. Questo garantirà che le operazioni aziendali proseguano senza problemi e a livelli ottimali senza brusche interruzioni.
Utilizzare il Deep learning per migliorare la produttività delle macchine nei settori Tissue e Tessuto Non Tessuto
Ridurre al minimo i tempi di fermo macchina è uno dei fattori più importanti per garantire che le linee di produzione di carta tissue e tessuto non tessuto rimangano a livelli ottimali di funzionamento. Il Deep Learning è uno strumento di Intelligenza Artificiale che sta aprendo la strada nel rilevamento dei problemi della macchina che non sono immediatamente visibili agli addetti. Questi difetti possono essere colti in tempo per programmare la manutenzione predittiva in modo da evitare tempi di fermo macchina imprevisti con conseguente perdita di profitto.
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