Le reti neurali artificiali potrebbero essere descritte come il matrimonio perfetto tra scienze così differenti come le neuroscienze e le scienze matematiche, dalla cui relazione nascono sistemi in grado di apprendere enormi quantità di informazioni (dati), elaborare velocemente previsioni e soluzioni in modo autonomo. Infatti, i modelli di calcolo matematico che utilizzano neuroni artificiali si ispirano proprio alle reti neurali del cervello umano.
Modelli matematici e intelligenza artificiale: gemelli uguali o diversi?
Modelli matematici e AI si potrebbero definire gemelli diversi, nonostante abbiano in comune il Dna per trovare soluzioni a problemi complessi. In realtà, i modelli matematici sono utilizzati in matematica per determinare soluzioni a molti problemi di natura applicativa, ma non solo: caratteristiche dei modelli matematici sono l’essere il più aderenti possibili alla realtà e basarsi sull’estrema accuratezza della raccolta e analisi delle informazioni disponibili (poche o tante) per risolvere un problema relativo a un processo industriale o a un fenomeno. Al contrario, gli algoritmi di Machine Learning e di Intelligenza Artificiale hanno bisogno di una grande quantità di dati dai quali, però, continuano a imparare e apprendere al fine di individuare soluzioni e prevedere scenari possibili (simulazioni) sempre più precisi.
AI: in che modo è utile al controllo di qualità?
Uno degli obiettivi degli algoritmi di Intelligenza Artificiale (AI) e di Machine learning (ML) è di supportare il processo di controllo della qualità all’interno delle aziende. Tramite l’AI e al ML possono essere affrontati problemi che non sono relativi solo a parametri quantitativi (numerici) ma anche qualitativi non oggettivi, per l’individuazione dei difetti nel prodotto e nel processo. In altri termini, l’AI addestrata a identificare i difetti e gli errori, a tutti gli effetti fa una valutazione semantica, ovvero di significato, di ciò che è “buono” e di ciò che è “fallato”.
I vantaggi nell’ambito del controllo di qualità del prodotto e/o del processo produttivo sono numerosi:
- Velocità di addestramento dell’AI
- Alta adattabilità a ogni tipo di processo complesso di produzione e di prodotto
- Ottimizzazione delle risorse economiche ed energetiche
- Riduzione degli scarti di produzione
- Tempi brevi di analisi dell’errore
- Supporto ai team deputati alla diagnosi e soluzione dei problemi nella pipeline
- Nessuna necessità di ri-certificazione del prodotto
- Massimizzazione dei ricavi aziendali (a fronte di una riduzione dei difetti di produzione)
Analisi statistiche e Previsione di qualità
Moxoff ha realizzato un tool che utilizza algoritmi di Intelligenza Artificiale per analizzare, intercettare e prevenire errori di processo nelle pipeline di produzione aziendale.
Si tratta di un sistema di algoritmi AI in grado di:
- Gestire un’enorme quantità di dati in modo rapido e efficace
- Apprendere velocemente e correlare tutte le fasi di processi produttivi complessi che possono prevedere numerosi macchinari e procedure diverse
- Individuare relazioni di causa-effetto anche complesse tra le singole fasi produttive e i relativi KPI
- Identificare macchinari che non funzionano correttamente
- Elaborare i dati e fornire l’analisi al team responsabile del controllo, il quale potrà intervenire per trovare una soluzione adeguata
- Prevedere e suggerire, il giorno dopo, azioni correttive da mettere in atto in futuro.
- L’output è semplice, prevede grafici intuitivi, fornisce un’analisi statistica avanzata e ha un’interfaccia grafica di facile comprensione per ogni aree di processo analizzata e per ogni macchina che ha un impatto diretto sui KPI aziendali, permettendo all’azienda di prevedere i problemi anziché reagire ad essi, e supportando il team di controllo della qualità e gestione nella verifica dei processi e nel rilevare le anomalie. In questo modo, viene favorita la massima efficienza del processo produttivo, non solo dal punto di vista economico e delle risorse (riduce gli scarti di produzione e gli sprechi di energia), ma anche ecologico, migliorando l’impatto e le prestazioni di sostenibilità dell’impianto. E il prodotto finale è in linea con i KPI aziendali.
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