Machine Learning ed Intelligenza Artificiale

Grazie al supporto delle applicazioni di Machine Learning (ML) e di Intelligenza Artificiale (AI), il software MES (Manufacturing Execution System), si sta trasformando da un semplice sistema di monitoraggio a una piattaforma proattiva e intelligente. Queste due tecnologie ( ML e AI) consentono di analizzare enormi quantità di dati di produzione in tempo reale sia per ottimizzare i processi che per prevedere problemi prima che si verifichino.

I modelli di ML analizzano i dati storici e in tempo reale provenienti da sensori IoT e macchine (temperature, vibrazioni, pressioni, cicli operativi) per prevedere quando una macchina potrebbe guastarsi applicando di fatto la  Manutenzione Predittiva ( Predictive Maintenance ).

Un algoritmo di ML e AI addestrato su dati storici di guasti e sul funzionamento corretto, impara a riconoscere i sintomi di un guasto imminente e prima che avvenga un guasto, invia al MES un’allerta, permettendo di organizzare un intervento di manutenzione in un momento non critico, evitando fermi macchina imprevisti.

Anche in ambito di controllo qualità ML e AI possono venirci in aiuto prevenendo difetti durante la produzione invece di ispezionare i prodotti alla fine della linea (controllo qualità a posteriori). I Modelli di ML analizzano i parametri di processo come ad esempio la velocità, la pressione, la temperatura e i dati dei sensori in tempo reale; se i parametri si discostano da quelli ottimali, l’algoritmo predice una potenziale non conformità e il software MES può avvisare immediatamente l’operatore per consentirgli di correggere i parametri, fermare la produzione oppure reindirizzare il prodotto per una verifica, riducendo drasticamente il numero di scarti e i costi associati.

Il ML può aiutare a prevedere e ottimizzare anche i consumi energetici analizzano dati storici su consumi energetici, produzione, stati delle macchine e prezzi dell’energia per identificare opportunità di risparmio come ad esempio suggerire al MES lo spostamento dei processi più energivori nelle fasce orarie con tariffe più basse o l’ottimizzazione delle sequenze di accensione/spegnimento delle macchine per ridurre i consumi inattivi.