Esempi di Machine Learning nelle fabbriche intelligenti
Dalla manutenzione predittiva all’ottimizzazione della catena di approvvigionamento. In questo articolo esploreremo alcuni esempi di come la tecnologia di apprendimento automatico viene implementata con successo negli impianti e negli ambienti di produzione, garantendo efficienza e vantaggi competitivi.
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ToggleEsplora esempi reali di come il Machine Learning trasforma le fabbriche intelligenti.
L’integrazione del Machine Learning nelle cosiddette Fabbriche Intelligenti è uno degli elementi più importanti di questa nuova rivoluzione industriale conosciuta come Industria 4.0. La stragrande maggioranza dei Gli usi dell’apprendimento automatico nell’industria hanno a che fare con elementi come il ottimizzazione della produzioneL’uso di algoritmi di apprendimento automatico può essere utilizzato per analizzare i dati in tempo reale al fine di regolare la velocità di produzione, gestire le scorte e gestire il processo produttivo. evitare perdite nel settore.
Inoltre, le fabbriche intelligenti utilizzano l’apprendimento automatico come elemento per l’esecuzione dei processi. manutenzione predittiva . Il suo funzionamento si basa sull’installazione di sensori sulle macchine di una fabbrica, che hanno il compito di raccogliere dati sul funzionamento di queste macchine. In questo modo è possibile identificare gli schemi anomali, consentendo di programmare l’intervento di manutenzione prima che la macchina si guasti, riducendo i tempi di inattività non pianificati e i costi.
Automazione
L’uso dell’apprendimento automatico è solitamente associato all’implementazione di processi di automazione nelle fabbriche intelligenti. Grazie a ciò, le macchine stesse possono adattarsi automaticamente e senza bisogno dell’intervento umano ai picchi di domanda che possono verificarsi. Naturalmente, il machine learning gioca un ruolo fondamentale anche nell’ottimizzazione e nell’efficienza della catena di fornitura. ottimizzazione ed efficienza della catena di fornitura Le fabbriche intelligenti possono infatti utilizzarla per analizzare i dati storici della catena di approvvigionamento e quelli in tempo reale, per prevedere la domanda di materie prime e componenti.
Tra le altre tecnologie, la piattaforma Smart Factory by aggity utilizza il machine learning per migliorare l’innovazione produttiva, gestire ed eseguire la manutenzione predittiva di tutte le attrezzature. Di seguito sono riportati alcuni esempi di apprendimento automatico che vengono già implementati nelle aziende industriali.
Siemens
Siemens sta utilizzando l’apprendimento automatico per realizzare una trasformazione digitale nella produzione totale. Questo cambiamento ha coinvolto processi che vanno dalla progettazione del prodotto alla gestione della catena di fornitura. In questo modo, il gigante tedesco ha ottenuto una serie di miglioramenti significativi nell’efficienza e nella qualità dei suoi prodotti.
General Electric (GE)
La multinazionale statunitense ha adottato il machine learning nella sua divisione manifatturiera per eseguire la manutenzione predittiva in tempo reale su macchine e attrezzature. Questo ha ridotto in modo significativo i costi di manutenzione ed evitato i tempi di inattività non programmati.
Bosch
Un chiaro esempio dei vantaggi dell’analisi dei dati nell’industria manifatturiera è rappresentato dall’azienda tedesca Bosch, che utilizza l’apprendimento automatico e i dati da esso forniti per migliorare la qualità e l’efficienza dei processi produttivi. Questo non solo ha permesso di risparmiare sui costi, ma ha anche migliorato notevolmente la produzione.
Whirlpool
Un altro chiaro esempio di manutenzione predittiva è quello del produttore di elettrodomestici Whirlpool, che utilizza il machine learning sulle sue linee di produzione per prevedere e prevenire i difetti dei prodotti. Questo ha migliorato la qualità e ridotto i costi di garanzia.
Valeo
Un altro esempio di machine learning lo troviamo in questa azienda di componenti automobilistici, che in questo caso lo utilizza per ispezionare la qualità dei suoi prodotti. In questo modo, l’azienda ha ottenuto una maggiore precisione nel rilevamento dei difetti.