Industria più efficiente con l’apprendimento automatico

apprendimento automatico

Nell’ambito del progetto faro “ML4P – Machine Learning for Production”, diversi istituti Fraunhofer hanno sviluppato una soluzione che mira a rendere la produzione industriale molto più efficiente attraverso l’uso dell’apprendimento automatico.

Le moderne macchine dotate di sensori estesi forniscono una quantità crescente di dati che potrebbero essere analizzati tramite l’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML).

Un consorzio composto da diversi istituti Fraunhofer cerca di sfruttare questo potenziale a vantaggio dell’industria.

Un approccio combinato

Nell’ambito del progetto “ML4P – Machine Learning for Production”, il consorzio ha creato una soluzione efficiente basata su tecnologie ML che le aziende possono impiegare per ottimizzare i propri processi di produzione.

ML4P utilizza un approccio combinato costituito da un modello di processo su base scientifica e strumenti software.

L’obiettivo è rendere la produzione più veloce e più efficiente dal punto di vista energetico e delle risorse.

La suite software offre una gamma di strumenti per l’implementazione di una produzione ottimizzata per il ML, inclusi strumenti generici per attività tipiche come il monitoraggio dello stato operativo di una macchina.

Vantaggi e punti di forza

Grazie alla sua capacità di apprendimento, è in grado di migliorare la produzione su base continuativa, con un grande vantaggio anche per la qualità dei prodotti.

Altri punti di forza sono la scalabilità e la flessibilità.

Una volta messo in funzione, ogni modulo può essere personalizzato in qualsiasi momento e può usare i nuovi dati in entrata per aggiornare continuamente il modello di processo e quindi evidenziare il potenziale per un’ulteriore ottimizzazione.

Si possono integrare nuovi macchinari, come per esempio la maggior parte delle macchine più vecchie, anche quelle che hanno 30 o 40 anni.

Diversi campi di applicazione

ML4P può essere utilizzato anche dalle azienda più piccole che desiderano ottimizzare solo parti specifiche di un processo di produzione.

Il team ML4P ha già testato il concetto integrato in vari campi di applicazione: la formatura della lamiera a caldo, la produzione di filtri a membrana e un impianto di curvatura del vetro.

Gli strumenti software sono stati continuamente migliorati sulla base dell’esperienza acquisita durante questi test sul campo.

«Per la prima volta, le aziende del settore manifatturiero hanno l’opportunità di sperimentare il pieno potenziale di ottimizzazione che l’apprendimento automatico può portare alla produzione» afferma il capo del progetto Christian Frey.

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