EMB_86

EMBEDDED 86 • NOVEMBRE • 2022 20 già state concepite nell’industria per raggiungere una produzione sostenibile ed efficiente. I sistemi di produzione intelligenti richiedono soluzio- ni innovative per aumentare la qualità e la sostenibi- lità delle attività produttive e ridurre i costi. In questo contesto, grazie alle tecnologie dell’intelligenza artifi- ciale, come ad esempio l’Internet of Thing (IoT), siste- mi informatici embedded avanzati, cloud computing, big data, sistemi cognitivi, realtà virtuale e aumentata, sono disponibili soluzioni per generare nuovi paradig- mi industriali. A questo proposito, una citazione storica degli anni 90 definisce l’intelligenza artificiale come la scienza e l’ingegneria di realizzare macchine intelligenti, in par- ticolare, programmi per computer intelligenti. Un approccio gerarchico ai sistemi di produzione intelligenti Il tema dell’intelligenza artificiale nella produzione ha attirato molta attenzione nella comunità scientifica in un quadro generale di alto livello evidenziando gli ele- menti chiave dei sistemi di produzione intelligenti e delle iniziative promosse in tutto il mondo. L’evoluzione dei sistemi di produzione e delle relative specifiche tecniche dell’IA si ritiene possa basarsi su una visione gerarchica di classificazione dei sistemi e dei processi dell’impianto produttivo poiché questo è il modo in cui gli impianti sono comunemente organiz- zati, sia fisicamente sia funzionalmente. Questa visione gerarchica come costrutto organizza- tivo è quindi un concetto rilevante dal punto di vista dei requisiti di sistema quando si esamina l’idoneità di qualsiasi tecnologia di IA per garantire che gli obiettivi globali siano soddisfatti. Dato che il campo dell’IA è molto ampio con una lun- ga storia e basi teoriche statistiche, di ottimizzazione e informatiche, è necessario esaminare le applicazio- ni all’avanguardia dell’IA relativamente ai problemi di produzione, fornire e utilizzare una valutazione a livello di sistema con cui analizzare dati e processi ai molteplici livelli che l’IA deve comprendere, infine, identificare le sfide e le opportunità non solo per sfrut- tare ulteriormente l’IA, ma per influenzare il futuro sviluppo al fine di soddisfare meglio le esigenze della produzione. L’applicazione dell’intelligenza artificiale nei sistemi di produzione Per produrre il prodotto desiderato, un sistema di produzione può implicare molti elementi, come mac- chine, robot, nastri trasportatori e attività di supporto come manutenzione e movimentazione dei materiali. Le operazioni di fabbrica sono altamente non lineari a causa di innumerevoli incertezze e interdipendenze. L’adozione di tecniche di analisi dei dati e il Machine Learning (ML) sono un grande potenziale per compensare le carenze dei tradizionali metodi di modellazione analitica IN TEMPO REALE | AI&ML