{"id":2281,"date":"2021-01-20T16:02:38","date_gmt":"2021-01-20T16:02:38","guid":{"rendered":"https:\/\/controlloemisura.com\/?p=2281"},"modified":"2025-06-24T15:41:26","modified_gmt":"2025-06-24T15:41:26","slug":"lia-nello-sviluppo-dellindustria-di-processo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/lia-nello-sviluppo-dellindustria-di-processo\/","title":{"rendered":"L\u2019IA nello sviluppo dell\u2019industria di processo"},"content":{"rendered":"\n

L\u2019intelligenza artificiale (IA) si diffonde sempre pi\u00f9 grazie alla semplicit\u00e0 di implementazione e progettazione, generalit\u00e0, robustezza e flessibilit\u00e0. \u00c8 quindi essenziale per le imprese coglierne capacit\u00e0 e limiti, e capire se possono tentare questa strada<\/h2>\n\n\n\n

Nell\u2019industria di processo, l\u2019utilizzo della produzione fortemente automatizzata, del controllo centralizzato e della raccolta dati risale agli anni \u201860. Il primo sistema informatico di controllo industriale di questo tipo \u00e8 stato installato presso la raffineria Texaco Port Arthur in Texas nel 1959. A quel tempo, \u00e8 diventata chiara la necessit\u00e0 di standard di settore per garantire la coerenza della terminologia e dei modelli operativi. Successivamente \u00e8 stato stabilito lo standard ISA-95, da cui \u00e8 nata la norma IEC 62264 (DIN EN 62264). Con l\u2019ISA-95, la maggior parte delle strutture dell\u2019industria di processo ha raggiunto un processo di produzione quasi completamente automatizzato, in cui le risorse sono spesso collegate a un sistema di controllo centrale (ad esempio, un DCS), a uno SCADA e a un sistema MES. Bench\u00e9 anche altri settori dispongano di risorse automatizzate, spesso basate su PLC o CNC, a volte manca l\u2019ambiente interconnesso tipico dell\u2019industria di processo. Solo nel 2015 organizzazioni come NAMUR hanno iniziato a esplorare le prime applicazioni di Industry 4.0 nell\u2019industria di processo, concentrandosi soprattutto sulle nuove tecnologie, sul collegamento delle risorse distribuite e sulla raccolta dei dati. Solo in seguito si \u00e8 puntato sull\u2019utilizzo di Industry 4.0 per prendere le decisioni giuste, al momento giusto, ottimizzando i processi, massimizzando i profitti e minimizzando i rischi.<\/p>\n\n\n\n

\"Il
Il mercato dell\u2019IA dovrebbe raggiungere i 266,92 miliardi di dollari nel 2027.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Entra in gioco l\u2019intelligenza artificiale<\/h3>\n\n\n\n

L\u2019intelligenza artificiale (IA) ha attirato una notevole attenzione gi\u00e0 a met\u00e0 degli anni \u201880 grazie al suo potenziale di risolvere problemi complessi in molti campi. Si sviluppa in varie tecnologie, come le reti neurali, la logica fuzzy, gli algoritmi genetici, i sistemi esperti e i sistemi ibridi. Queste tecnologie sono state ampiamente utilizzate, per esempio, in varie applicazioni nel campo dell\u2019ingegneria chimica, come modellazione, controllo di processo, classificazione, rilevamento di guasti e diagnosi. Affinch\u00e9 i progettisti, i costruttori e gli utenti dei sistemi di controllo dei processi possano trarre vantaggio da questa tecnologia, diventer\u00e0 sempre pi\u00f9 importante capire cosa pu\u00f2 fare l\u2019IA, le capacit\u00e0 e i limiti delle varie tecnologie IA, e come determinare dove e se si dovrebbe tentare una soluzione basata sull\u2019IA. Oggi, le tecniche di IA si stanno diffondendo grazie alle loro caratteristiche di semplice implementazione, facile progettazione, generalit\u00e0, robustezza e flessibilit\u00e0. Tale diffusione \u00e8 testimoniata dalla forte crescita del mercato, che dai 27,23 miliardi di dollari nel 2019 dovrebbe raggiungere i 266,92 miliardi di dollari nel 2027, con un CAGR del 33,2% nel periodo (fonte: Fortune Business Insights). Secondo Statista, il mercato globale del software di IA raggiunger\u00e0 circa 126 miliardi di dollari entro il 2025, sulla spinta di applicazioni come l\u2019elaborazione del linguaggio naturale, l\u2019automazione dei processi, la robotica e l\u2019apprendimento.<\/p>\n\n\n\n

\"L\u2019IA
L\u2019IA e il machine learning aiuteranno le imprese ad adeguarsi alle richieste di sostenibilit\u00e0.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

L\u2019obiettivo della sostenibilit\u00e0<\/h3>\n\n\n\n

Allo stesso tempo, la sostenibilit\u00e0 e le iniziative green stanno diventando sempre pi\u00f9 importanti per le imprese industriali. Il controllo avanzato dei processi e le tecnologie di ottimizzazione online diminuiscono la variabilit\u00e0 dei processi, riducono al minimo gli scarti, ottimizzano i processi rispetto ai vincoli e supportano le operazioni autonome. Il mercato del controllo avanzato dei processi e dell\u2019ottimizzazione online continuer\u00e0 quindi la sua crescita. Alcune regioni del mondo, come le economie emergenti, continueranno a investire massivamente in nuovi progetti. Altre regioni pi\u00f9 sviluppate si concentreranno invece su progetti di modernizzazione e miglioramento in termini di sicurezza, affidabilit\u00e0, sostenibilit\u00e0 ed efficienza. Questa trasformazione metter\u00e0 le industrie di processo costantemente sotto pressione per migliorare le prestazioni, favorendo la domanda di soluzioni avanzate di controllo e ottimizzazione dei processi in un panorama industriale sempre pi\u00f9 competitivo. L\u2019IA e il machine learning aiuteranno ad affrontare le applicazioni di processo con non linearit\u00e0, soprattutto nell\u2019industria chimica e dei polimeri. Allo stesso tempo, l\u2019IA nel mercato manifatturiero dovrebbe raggiungere 1,1 miliardi di dollari nel 2020 e 16,7 miliardi di dollari entro il 2026; si prevede quindi che crescer\u00e0 a un CAGR del 57,2% durante il periodo di previsione (fonte: Research and Markets).<\/p>\n\n\n\n

L\u2019automazione nell\u2019industria di processo<\/h3>\n\n\n\n

L\u2019importanza dell\u2019automazione nelle industrie di processo \u00e8 aumentata notevolmente negli ultimi anni. Nei Paesi altamente industrializzati serve a migliorare la qualit\u00e0 delle soluzioni, tenere sotto controllo l\u2019intera gamma dei prodotti, migliorare la sicurezza dei processi e la disponibilit\u00e0 degli impianti, utilizzare in modo efficiente le risorse e ridurre le emissioni. Nelle nazioni in via di sviluppo, la produzione di massa \u00e8 la motivazione principale per applicare l\u2019automazione dei processi. Oggi, la maggiore richiesta \u00e8 nell\u2019industria chimica, in quella della produzione di energia e nella petrolchimica; la domanda in pi\u00f9 rapida crescita per hardware, software standard e servizi di automazione dei processi \u00e8 nell\u2019industria farmaceutica. L\u2019importanza della tecnologia di automazione continua quindi ad aumentare nelle industrie di processo. Le tradizionali barriere tra informazione, comunicazione e tecnologia dell\u2019automazione stanno progressivamente scomparendo nel contesto operativo. Il mercato globale dell\u2019automazione dei processi \u00e8 stato valutato in 108,43 miliardi di dollari nel 2019, e si prevede che raggiunger\u00e0 un valore di 165,87 miliardi di dollari entro il 2023 con un CAGR del 7,16% nel periodo di previsione 2018-2023 (fonte: WFMJ). Questo ambito copre diversi tipi di sistemi di controllo e la strumentazione associata utilizzata per il controllo dei processi industriali: dai grandi sistemi di controllo distribuiti interconnessi e interattivi, con molte migliaia di connessioni di campo a pochi controllori modulari montati su quadro. I principali motori del mercato sono il numero crescente di dataset ampi e complessi (big data), l\u2019IoT industriale e l\u2019automazione, il miglioramento della potenza di calcolo e l\u2019aumento degli investimenti in capitale di rischio. La principale limitazione per il mercato \u00e8 la riluttanza dei produttori ad adottare tecnologie basate sull\u2019IA. Le sfide critiche che deve affrontare l\u2019IA nel mercato manifatturiero includono la forza lavoro qualificata limitata, le preoccupazioni per la privacy dei dati, e un significativo impatto finanziario e operativo dell\u2019epidemia di COVID-19 sulla produzione.<\/p>\n\n\n\n

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Le barriere \ntra informazione, comunicazione \ne tecnologia \ndell\u2019automazione stanno scomparendo.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Previsioni prudenti per il futuro<\/h3>\n\n\n\n

\u00c8 probabile che il mercato dell\u2019IA nelle applicazioni di controllo industriale assista a un leggero calo in termini di crescita anno su anno nel 2020 (fonte: Research and Markets). Ci\u00f2 \u00e8 in gran parte dovuto all\u2019impatto sulle supply chain, e all\u2019adozione limitata dell\u2019IA nella produzione del 2020 a causa dei lockdown nelle diverse parti del mondo. Molte aziende manifatturiere hanno interrotto la produzione, il che ha danneggiato collateralmente la catena di approvvigionamento e l\u2019industria. Questa interruzione ha causato un ritardo nell\u2019adozione di prodotti software e hardware basati sull\u2019IA nel settore manifatturiero. Inoltre, molte PMI e grandi impianti di produzione hanno arrestato o posticipato ogni nuovo aggiornamento tecnologico nei loro impianti per riprendersi dalle perdite causate dai lockdown e dal rallentamento economico.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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