Aria compressa 4.0: perché abbracciare l'intelligenza artificiale?

Kaeser

Aria compressa 4.0 abbracciare l'intelligenza artificiale

L’Intelligenza artificiale è una componente con un ruolo sempre più fondamentale per le aziende: la sua flessibilità consente di soddisfare innumerevoli esigenze, anche e soprattutto nell'ambito della produzione e della distribuzione dell'aria compressa.

A questo scopo si sta passando alla progressiva implementazione di algoritmi di Intelligenza artificiale e machine learning, per quale motivo?

La ragione principale riguarda la riduzione dei costi, unitamente al perseguimento della maggior efficacia degli impianti oltre un incremento dell'efficienza delle aziende.

 

compressori industriali

 

 

Gli scopi dell'innovazione che passa dall'Intelligenza artificiale

 

L'obiettivo principale è quello di migliorare il processo.

Per quanto riguarda l'aria compressa vengono generalmente inseriti componenti intelligenti all'interno degli impianti, allo scopo di ottimizzare il ciclo di vita delle macchine, in grado di fornire algoritmi che vanno a limitarne le eventuali criticità che possono presentarsi.

Un altro passaggio importante, nell'evoluzione dell'Industry 4.0 e dei relativi processi, è quello della ricerca degli sprechi nel processo produttivo, con l'obiettivo di ridurli, attraverso una produzione just in time e ottimizzando il flusso produttivo.

Approfondimento Tecnico: "Come ricercare le perdite negli impianti d'aria compressa"

 

L’intelligenza artificiale, inoltre, può essere usata per modellizzare sistemi complessi.

Esistono sistemi in cui la modellizzazione è un problema; di contro è possibile individuare il comportamento di un sistema complesso tramite simulazioni.

In altre parole, l'intelligenza artificiale aiuta a evidenziare le cause degli output del processo e, quindi, a ingegnerizzarli, con evidenti conseguenze positive.

 

 

Intelligenza artificiale e manutenzione predittiva

 

intelligenza artificiale e manutenzione predittiva

 

Un ulteriore tema di cui comunemente si parla è la manutenzione predittiva nel momento in cui si va ad analizzare un'elevata mole di dati.

Questa metodologia permette di stimare lo stato di usura e di efficienza dei componenti dell'impianto per programmare in modo intelligente la manutenzione e aumentarne, ancora una volta, il lifecycle.

Spesso i termini intelligenza artificiale, machine learning e deep learning vengono usati come se fossero alternativi tra loro, invece sono ben distinti.

L’Intelligenza artificiale si occupa di come costruire macchine o programmi che possano comportarsi in modo intelligente.

Ciò vuol dire soprattutto portare a termine compiti che tradizionalmente svolgono le persone, in particolare la risoluzione dei problemi, la ripetizione di comportamenti umani, il riconoscimento vocale o di immagini, e altro ancora.

 

 

Machine learning

 

Il machine learning può essere considerato come un esempio di applicazione di intelligenza artificiale che mira a interagire con altri sistemi, principalmente attraverso algoritmi, per diffondere la capacità di apprendere dalla propria esperienza.

Queste applicazioni sono in grado di modificarsi sulla base dell'esperienza acquisita in modo autonomo, senza la necessità di ulteriori programmazioni, arrivando a migliorare le loro performance nel tempo.  

Ne consegue che il loro output diventa sempre più affinato ed efficace all'interno del processo. Quest'ultimo si divide in due fasi:

 

  1. una che vede il programmatore con un ruolo attivo e ben definito,
  2. l'altra che è invece a carico dell’algoritmo.

La prima è necessaria per l’estrazione delle caratteristiche: elencare i dati, definire a cosa equivalgono i dati e poi passare tutto all’algoritmo che si comporta di conseguenza.

 

 

Il Deep learning

reti neurali di deep learning

Lo step evolutivo successivo è quello del Deep learning, vale a dire un sottoinsieme del Machine learning che usa una grande quantità di dati non classificati.

Gli algoritmi più utilizzati sono costituiti da reti neurali che si occupano di generare insiemi di cluster con i dati che gli vengono forniti come input, oltre a calcolare l’output.

Si inizia con cicli interattivi di apprendimento e di addestramento delle reti neurali, arrivando all’algoritmo finale che può essere scaricato nell'applicazione reale e venire impiegato.

In questo caso, due delle reti neurali più usate sono quelle ricorrenti che ragionano con nodi chiamati “nodi di contesto”, la cui funzione è quella di portare a termine compiti il cui output dipende sia dal dato che gli viene fornito in ingresso, sia da quelli arrivati in precedenza.

 

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