Serie temporali: il futuro della produzione

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono il prossimo passo logico nell'automazione industriale. Mentre le soluzioni di automazione classiche stanno diventando sempre più intercambiabili, le aziende sono alla ricerca di nuove caratteristiche differenzianti. È vero quanto segue: molte applicazioni di AI funzionano già oggi in modo efficiente per quanto concerne i costi. Il progresso non richiede agenti autonomi.

Attualmente ci sono quattro campi che hanno un grande potenziale: ingegneria, simulazione, visione e, soprattutto, serie temporali. Nell'area ingegneristica, i sistemi AI supportano la progettazione, la parametrizzazione e la documentazione. Nel campo della simulazione, vengono creati modelli basati sull'AI che mappano processi fisici complessi in modo più rapido e semplice rispetto agli strumenti convenzionali. La visione rimane una pietra miliare dell'IA industriale, mentre il prossimo salto tecnologico è all'orizzonte nell'area delle serie temporali.

I sistemi di visione stanno già dimostrando quanto l'AI possa funzionare bene in un ambiente industriale: I test di qualità, il riconoscimento degli oggetti e le ispezioni sono pronti per la produzione. L'analisi delle serie temporali è il prossimo campo importante in agenda. Le macchine comunicano attraverso i dati dei sensori, i valori dei processi e il consumo di energia - e i moderni modelli AI sono in grado di analizzare queste informazioni con un alto livello di precisione. Di conseguenza, la manutenzione predittiva, la qualità predittiva, l'efficienza energetica o la previsione della domanda possono essere realizzate in modo efficiente dal punto di vista dei costi, spesso senza nuovo hardware e persino su CPU esistenti.

Sebbene si parli molto di sistemi di agenti autonomi o di macchine auto-ottimizzanti, questi approcci sono ancora lontani da 10-15 anni. La mancanza di standard, di requisiti di sicurezza e di modelli di business frena l'accoppiamento diretto dei modelli AI ai sistemi di controllo. Oggi, le ottimizzazioni vengono solitamente eseguite nel gemello digitale del sistema, prima di essere trasferite alla produzione reale.

Gli esseri umani rimangono nel circuito di controllo, per ora.

I sistemi di assistenza basati sull'AI, come i grandi modelli linguistici (LLM), potrebbero facilitare il funzionamento e la configurazione delle macchine in futuro, contribuendo così a compensare la carenza di manodopera qualificata. Ma lo stesso vale anche in questo caso: i costi per le applicazioni e il funzionamento devono essere ripagati. Non tutte le innovazioni sono immediatamente commercializzabili: mentre ci sono molte prove di concetto, la scalabilità vera e propria rimane rara.

Soprattutto nell'area delle serie temporali, si stanno sviluppando modelli di base di grandi dimensioni, che - come per i dati testuali - vengono addestrati su un'ampia base di dati.

Chi controlla questi dati può non solo ottimizzare i propri prodotti, ma anche sviluppare nuovi modelli di business, compresa l'ottimizzazione dei prodotti della concorrenza.

Il cambiamento arriverà, ma non da un giorno all'altro. Sebbene i cicli di automazione si stiano accorciando, le catene di produzione completamente autonome sono ancora lontane anni. Una cosa è certa: l'AI non sostituirà l'automazione, ma piuttosto la amplierà - e condurrà gradualmente l'industria dai sistemi di controllo tradizionali ai sistemi di apprendimento basati sui dati.