Il connubio tra sistemi di acquisizione, elaborazione dei segnali e analisi dei dati integrando tecniche di intelligenza artificiale è un elemento imprescindibile per un’azienda che ambisce alla transizione verso l’Industria 4.0.
Il monitoraggio intelligente rappresenta un approccio di supervisione delle operazioni mediante l’utilizzo di tecnologie avanzate, spesso basate sull’intelligenza artificiale e l’analisi dei dati, per raccogliere, elaborare e interpretare informazioni in tempo reale riguardanti il processo di lavorazione e la macchina utensile coinvolta. L’obiettivo è quello di migliorare l’efficienza, la qualità e la sicurezza del sistema, riducendo gli sprechi, ottimizzando le operazioni e consentendo una produzione più affidabile e competitiva. Il tema, attualmente in auge sia per la ricerca accademica che per l’implementazione industriale, viene introdotto in questo articolo a partire dai sensori tipicamente utilizzati, per poi presentare applicazioni di paradigmi intelligenti per vari scopi di analisi dei dati e monitoraggio.
Sensori e acquisizione dati
I sensori sono essenziali per quantificare una serie di parametri durante i processi di lavorazione, adottando tecniche di misurazione dirette o indirette. Nel primo caso, nomen omen, si rileva direttamente la variabile di interesse. Nella misurazione indiretta, viceversa, si valutano delle variabili ausiliarie per ottenere quella di interesse attraverso correlazioni empiriche o modelli noti. Quest’ultimo approccio è meno preciso, ma spesso rappresenta l’unica soluzione effettivamente praticabile in ambito industriale.
