SMART FACTORY – TRA DIRE E IL FARE

Si parla molto di quarta rivoluzione industriale 4.0 e di Smart Factory. Ma cosa significa veramente?
Significa accettare le sfide, adottare tecnologie all’avanguardia che fino a poco tempo appartenevano solamente alle grosse multinazionali, per lo sviluppo e l’innovazione dei processi produttivi.
L’azienda La Meccanica, leader mondiale di macchinari per la produzione di pellets, ha accettato la sfida della Rivoluzione 4.0 e ha scelto di implementare un sistema di intelligenza artificiale, machine learning, in grado di gestire e ottimizzare la disposizione degli elementi nei forni di tempra.
L’azienda ha saputo guardare oltre lo scenario abituale, interpretandone le difficoltà e i limiti e intravedendo le soluzioni migliori possibili.
Per questa sfida La Meccanica si affida a Produzione Perfetta™, un servizio mirato all’innovazione dei processi produttivi mediante l’analisi dei dati.
Questo servizio, fondato dal Dott. Alessio Passalacqua, raggruppa insieme i metodi statistici e le competenze informatiche di ultima generazione per offrire una soluzione tempestiva ed efficace alle aziende che vogliono diventare smart factory.
Come funziona un sistema di machine learning?
img13
Come Amazon ti suggerisce il tuo prossimo acquisto, come Netflix ti suggerisce il
prossimo film da vedere, come Twitter ti suggerisce le tue nuovi connessioni, sullo stesso principio guida viene costruito un modello di machine learning in grado di suggerire la miglior disposizione possibile degli elementi all’interno del forno di tempra.
Questo consentirà di ridurre al minimo il rischio di deformazioni, riducendo il numero di rilavorazioni e aumentando la produttività.
I dati sono naturalmente il punto di partenza, ma come è possibile sfruttarli per innovare i processi di produzione?
Attraverso il Data-driven innovation, l’approccio sistematico e metodologico in grado di trasformare i dati in innovazione.
I dati, in sé, possiedono valore solo in forma potenziale, sono un contenitore enorme, fonte inesauribile di informazione.
Applicando tecniche sofisticate di modellizzazione matematica, come i metodi di machine learning, ai dati è possibile trovare modelli, relazione e prevedere possibili esiti futuri (predictive analytics). Questi modelli forniscono informazioni e la conoscenza dei problemi, trasformandoli in opportunità.
Non sarà un lavoro semplice, sarà richiesto tempo, un forte lavoro di squadra, e una certa dose di creatività per trasformare il problema in una soluzione e per diventare una smart factory.
Articolo di Alessio Passalacqua, fondatore di Produzione Perfetta™