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Il Machine Learning per Smart Industry
Manutenzione predittiva
La manutenzione predittiva utilizza la sensoristica IoT per acquisire dati sui parametri di funzionamento delle macchine industriali. Questi dati vengono analizzati da software di machine learning per identificare correlazioni e prevedere la necessità di manutenzione o il rischio di guasto. Con il tempo e l'aumento dei dati, il software migliora le sue previsioni. Questo approccio cambia il tradizionale metodo di manutenzione periodica, consentendo di evitare guasti improvvisi e fermi produttivi. Inoltre, il machine learning può essere impiegato nel monitoraggio e controllo del processo produttivo, riconoscendo prodotti e difetti con precisione quasi assoluta.
Logistica e supply chain
Il machine learning trova ampio impiego nella gestione del rischio nella logistica e nella supply chain industriale. L'analisi continua dei dati sui movimenti dei mezzi di trasporto e dei prodotti consente di ottimizzare i piani di trasporto considerando vari parametri come costi, distanze e flessibilità dei tempi di vendita. La Logistica 4.0, grazie all'analisi avanzata dei dati resa possibile dal machine learning, permette decisioni rapide e precise per soddisfare la domanda dei clienti in modo tempestivo ed economico, favorendo la creazione di un 'magazzino globale' attraverso l'incrocio dei dati dei diversi centri operativi. L'integrazione del machine learning con i Digital Twins, modelli digitali della realtà produttiva, consente di testare prodotti e servizi in modo efficiente, riducendo errori e migliorando la catena produttiva.
Automazione dei processi
Gli algoritmi di Machine Learning consentono di automatizzare molti processi industriali, aumentando l'efficienza e riducendo gli errori umani.
Qualità del prodotto
L'analisi dei dati raccolti dai sensori durante la produzione da parte di modelli di machine learning, garantisce un controllo qualità più rigoroso e immediato.