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MACHINE VISION Le caratteristiche fondamentali dei sistemi di controllo e decisionali nell’Industria 4.0 sono il loro comportamento automatizzato con elementi di intelligenza artificiale, la capacità di integrarsi in unità su larga scala, la capacità di comunicare in modo intelligente con le persone e tra loro, l’elevata sicurezza (protezione dei dati e delle comunica- zioni dagli attacchi informatici), nonché il fatto che po- tranno essere monitorati, diagnosticati e gestite le loro attività da remoto. Gli obiettivi dell’Industria 4.0 richiedono il coinvolgimen- to e lo sviluppo di pratiche e metodi informatici che ver- ranno applicati in un’ampia gamma di applicazioni indu- striali e di servizi sociali. Le nuove applicazioni nell’automazione dei processi sia industriali che sociali, vale a dire il monitoraggio, il con- trollo, il processo decisionale, la diagnostica, la pianifica- zione, e così via, richiedono ricerca e sviluppo, ad esempio, nelle seguenti aree: -- Ricerca e sviluppo di sensori intelligenti che forni- scono informazioni sull’andamento dei processi pro- duttivi e monitorano parametri essenziali del pro- cesso produttivo e dei prodotti; -- Sviluppo di metodi e mezzi di percezione intelligen- te dell’ambiente e strumenti per la comunicazione intelligente uomo-macchina (computer vision, ela- borazione vocale e linguistica) e la comunicazione industriale da macchina a macchina (ad esempio la comunicazione wireless per applicazioni meccatro- niche); -- Ricerca e sviluppo di metodi di analisi dei dati rac- colti per consentire una gestione efficiente della pro- duzione come parte dell’intera catena del valore (dai componenti di input/materie prime alla massima soddisfazione delle esigenze del cliente), lavorazio- ne online e offline di dati prodotti su larga scala (big data, ad esempio, allo scopo di un rapido recupero di informazioni e di estrazione di conoscenze, per il campo della tecnica di diagnostica per l’identifica- zione di comportamenti atipici, previsione di errori e così via); -- Ricerca e sviluppo di metodi di intelligenza artificiale e loro applicazione nello sviluppo di metodi avanzati per il processo decisionale, il controllo, la diagnosi e il monitoraggio automatizzati in aree della tecnolo- gia e sociale. La ricerca applicata all’intelligenza artificiale è quindi cruciale per l’applicazione dei concetti dell’Industria 4.0: i risultati di queste aree di ricerca e sviluppo sono il fon- damento di tutte le soluzioni dell’Industria 4.0. Pertanto, questa parte della ricerca può essere considerata priorita- ria, indispensabile e indiscutibile. Machine Learning e Deep Learning nei processi industriali Negli ultimi anni, le reali possibilità e capacità dell’in- telligenza artificiale – l’AI – sono diventate sempre più evidenti. Combinando tecnologie intelligenti avanzate, l’intelligenza artificiale consente ai dispositivi di eseguire compiti che in precedenza erano possibili solo con l’assi- stenza dell’intelligenza umana. Sta avanzando rapidamente ed esponenzialmente e presto non ci saranno limiti a ciò che l’intelligenza artificiale può ottenere in molti settori e funzioni. La digitalizzazione e l’avvento del concetto di Industria 4.0 stanno subendo una trasformazione significativa e l’intelligenza artificiale è uno degli strumenti che deter- minano questo cambiamento. L’intelligenza artificiale si è evoluta nelle sue capacità nel corso degli anni e ha trovato applicazione in vari settori della produzione industriale e dell’automazione. L’integrazione dell’intelligenza arti- ficiale con altre tecnologie avanzate nell’ecosistema in- dustriale consentirà ai produttori di acquisire una solida posizione nel concetto di Industria 4.0. La figura 1 mostra l’integrazione di un sistema di visione artificiale in un processo industriale. L’automazione come parte della produzione viene imple- mentata attraverso sistemi come il controllore logico pro- grammabile (PLC), il sistema di controllo distribuito (DCS) e il sistema SCADA. Tuttavia, la produzione intelligente è l’interconnessione dell’intelligenza artificiale avanzata, dell’Internet of Things industriale (IIoT) e delle tecnologie di analisi integrate in questi sistemi tradizionali che con- sente di aumentare l’automazione della produzione, mi- gliorare la qualità dei processi, migliorare l’ottimizzazione dei processi e ottenere maggiori risparmi sui costi. Fig. 1 – Visione artificiale in un processo industriale (Fonte: https://www.arcweb.com/blog/integration-machine- vision-machine-learning-bolsters-smart-factory ) EO LIGHTING - SETTEMBRE 2024 XXIX