AI per il supporto decisionale nell’industria

Sfida

Mantenere un processo decisionale di alta qualità nei processi industriali presenta diverse sfide, in particolare quando si vogliono incorporare tecnologie di machine learning (ML) e deep learning (DL). 

Innanzitutto, è essenziale garantire la continua disponibilità di dati accurati e rilevanti, poiché i modelli ML e DL si basano pesantemente su set di dati grandi e di alta qualità. 

Inoltre, la natura dinamica dei sistemi industriali richiede un monitoraggio costante dei modelli e un loro re-training per adattarsi alle condizioni in evoluzione e prevenire il calo delle prestazioni. 

In aggiunta, l'interpretabilità dei modelli ML e DL può essere complessa, rendendo difficile la comprensione dei processi decisionali, riducendo quindi la fiducia e ostacolando l'accettazione dalle parti direttamente interessate. 

Infine, l'incorporazione di queste tecnologie avanzate richiede una forza lavoro competente in grado sia di mantenere i modelli, sia comprendere le informazioni che forniscono. 

Affrontare con successo queste sfide è cruciale per sfruttare appieno il potenziale di ML e DL per guidare decisioni efficaci nei contesti industriali. 

La nostra soluzione

La nostra soluzione mira a ottimizzare il processo decisionale nel controllo di qualità dei processi industriali attraverso l'implementazione di un approccio di flusso di lavoro completo che massimizza l'utilizzo di tutte le informazioni disponibili. Il cuore di questa soluzione combina modelli di deep learning con un sistema avanzato di gestione dei dati di addestramento, semplificando così la configurazione e la manutenzione anche dei sistemi di supporto decisionale tradizionali. 

La soluzione supera con successo la necessità di combinare informazioni sulla qualità attraverso diverse fasi di produzione modellando l'intera catena di approvvigionamento e il flusso di produzione. Ciò richiede il tracciamento di informazioni rilevanti per decisioni di qualità, anche se misurate in una fase precedente del processo. Questo tracciamento garantisce decisioni di qualità coerenti e affidabili presso l’impianto pertinente. 

Come ultimo passaggio nel flusso di dati di produzione, i dati di qualità pre-elaborati devono essere archiviati in un modello di dati utilizzabile dal sistema. Questo modello deve poter gestire dati di misurazione 1D e 2D, nonché dati basati su eventi, in modo da renderli adatti al processo di deep learning per apprendere le decisioni di qualità. 

Benefici per gli stakeholder 

Attraverso questa soluzione, RINA offre una serie di vantaggi chiave ai clienti: 

• Miglior presa di decisioni: l'uso della tecnologia avanzata di deep learning consente una migliore comprensione e utilizzo dei dati disponibili, portando a decisioni informate basate su dati. 
• Processi ottimizzati: il sistema semplifica la configurazione e la manutenzione dei sistemi di supporto decisionale, riducendo la complessità e migliorando l'efficienza complessiva del flusso di lavoro. Questa ottimizzazione si traduce in una maggiore produttività e in una riduzione dei costi operativi. 
• Coerenza della qualità: il tracciamento delle informazioni rilevanti lungo l'intera catena di approvvigionamento garantisce che le giuste decisioni sulla qualità vengano prese nelle fasi più appropriate. 
• Utilizzo ottimale dei dati: la soluzione facilita l'utilizzo ottimale di tutte le fonti di dati disponibili. Ciò significa che tutti possono sfruttare i propri dati in modo più efficace, portando a migliori informazioni e miglioramenti continui. 
• Aspetti di sicurezza: si dà priorità alla sicurezza e alla riservatezza durante l'implementazione. La gestione e la manipolazione dei dati vengono eseguite con robuste misure di sicurezza per proteggere le informazioni sensibili. Il sistema è conforme agli standard per la privacy e segue le migliori pratiche per l'archiviazione e la trasmissione sicura dei dati stessi. 

Il modello di dati del sistema può adattarsi a vari tipi di dati di misurazione, rendendolo adatto a diverse applicazioni industriali, comprese ma non limitate alla produzione meccanica, alla produzione dell'acciaio, alla produzione di energia, alla farmaceutica e al settore dei trasporti. È adatto per settori con catene di approvvigionamento complesse e processi di produzione a più fasi che richiedono decisioni di qualità coerenti in ogni fase.