![\"L\u2019utilizzo](\"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/1-17.jpg\")
L\u2019utilizzo dell\u2019IA per il controllo dei processi pu\u00f2 semplificare molto l\u2019elaborazione \ndei dati.<\/figcaption><\/figure><\/li> ![\"Gli](\"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/2-11.jpg\")
Gli strumenti di IA identificano problemi che sfuggono anche agli ingegneri pi\u00f9 esperti.\n<\/figcaption><\/figure><\/li><\/ul><\/figure>\n\n\n\n I sistemi di controllo tradizionali<\/h3>\n\n\n\n
In origine, il controllo di processo dipendeva in larga misura dall\u2019istinto o dall\u2019esperienza specialistica degli operatori. In seguito, per contribuire ad automatizzare la funzione di controllo sono emersi due modelli simili, prima l\u2019APC e successivamente l\u2019MPC. <\/p>\n\n\n\n
Con l\u2019APC, un controller statico regola una singola variabile di un processo, come la qualit\u00e0 del gas ottenuto da un processo di distillazione. L\u2019MPC regola invece pi\u00f9 variabili di processo con un controller statico, gestendo anche le loro interazioni.<\/p>\n\n\n\n
I loop PID, APC e MPC sono tuttavia dei modelli statici. Ci\u00f2 significa che viene applicata continuamente la stessa logica, a meno che qualcuno non intervenga manualmente. Inoltre, la maggior parte dei controller \u00e8 reattiva in quanto prova qualcosa, considera i risultati ottenuti e quindi usa quel feedback per adattarsi alle condizioni del processo. In particolare, pur essendo promettente, l\u2019MPC non si \u00e8 affermato in modo deciso nell\u2019industria perch\u00e9 le sue simulazioni sono eccessivamente costose.<\/p>\n\n\n\n
Pi\u00f9 di recente, la rivoluzione digitale ha consentito a produttori e utility di dotare i propri impianti di sistemi distribuiti di controllo e supervisione, che consentono di utilizzare i dati generati dal processo per obiettivi di produzione e conformit\u00e0. Tali sistemi stanno iniziando a destare attenzione come potenziali candidati per l\u2019uso dell\u2019IA. L\u2019utilizzo dell\u2019intelligenza artificiale per il controllo dei processi pu\u00f2 infatti semplificare notevolmente l\u2019elaborazione dei dati, e fornire agli operatori un supporto decisionale avanzato, soprattutto quando \u00e8 necessario monitorare contemporaneamente decine di segnali. Le grandi quantit\u00e0 di dati che gli impianti acquisiscono e archiviano continuamente possono essere gestite pi\u00f9 agevolmente da un sistema di intelligenza artificiale.<\/p>\n\n\n\n
![\"L\u2019IA](\"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/3-8.jpg\")
L\u2019IA in futuro potrebbe gestire non solo processi produttivi, ma intere aziende.<\/figcaption><\/figure><\/li> ![\"L\u2019approccio](\"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/4-4.jpg\")
L\u2019approccio dell\u2019IA \nnei programmi \ndi scacchi \n\u00e8 applicabile anche ai sistemi di controllo industriale.<\/figcaption><\/figure><\/li> ![\"In](\"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/5-2.jpg\")
In origine il controllo di processo dipendeva \nin larga misura dall\u2019esperienza degli operatori.<\/figcaption><\/figure><\/li><\/ul><\/figure>\n\n\n\n Controllori basati sull\u2019IA<\/h3>\n\n\n\n
L\u2019AIPC (Artificial Intelligence Process Control), un concetto introdotto dalla statunitense Nanotronics, potrebbe essere il passo successivo nella curva di evoluzione del controllo di processo. Ottimizza o sostituisce i loop PID e APC portando l\u2019intelligenza artificiale nei controller, e utilizzando modelli di apprendimento automatico per generare e perfezionare i processi di controllo. Si tratta di una tecnologia che apprende dai modelli APC esistenti, da simulazioni o da dati storici dei sensori per applicare tale feedback al processo, consentendo all\u2019algoritmo di controllo di diventare pi\u00f9 intelligente. Inoltre, le velocit\u00e0 di calcolo molto elevate dell\u2019AIPC rendono possibile il controllo predittivo.<\/p>\n\n\n\n
Le velocit\u00e0 di reazione pi\u00f9 elevate consentono il controllo del processo in tempo reale. Rispetto al controllo di processo statico, l\u2019AIPC pu\u00f2 eseguire simulazioni fisiche predittive molto pi\u00f9 velocemente, per simulare e prevedere gli eventi futuri come parte del ciclo di controllo. Inoltre, imparando a riconoscere quando un processo sta funzionando male, e riqualificando il controller di processo in un ciclo di feedback, la qualit\u00e0 del processo aumenta nel tempo.<\/p>\n\n\n\n
Rilevare e risolvere i problemi prima che si aggravino<\/h3>\n\n\n\n
Un altro vantaggio dell\u2019intelligenza artificiale \u00e8 che pu\u00f2 aiutare a scrutare pi\u00f9 a fondo i processi, rispetto a quanto consentono i sistemi di controllo tradizionali, soprattutto nelle applicazioni che richiedono l\u2019elaborazione di grandi quantit\u00e0 di dati. Di conseguenza, un grande contributo che l\u2019intelligenza artificiale e l\u2019apprendimento automatico stanno dando alla tecnologia dei controlli \u00e8 la capacit\u00e0 di semplificare il rilevamento e la risoluzione dei problemi prima che abbiano la possibilit\u00e0 di aggravarsi.<\/p>\n\n\n\n
A causa dei limiti umani, dei punti ciechi e del controllo statico di processo, gli errori di produzione spesso non vengono rilevati o non vengono segnalati in tempo e si propagano. Per rendere le fabbriche pi\u00f9 efficienti, resilienti e sicure, occorre riconsiderare il modo in cui gli errori vengono rilevati e corretti nel flusso di produzione, utilizzando un approccio pi\u00f9 dinamico. L\u2019AIPC pu\u00f2 rappresentare una risposta interessante, essendo in grado di trovare soluzioni ai problemi in tempo quasi reale durante il processo di produzione.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019applicazione nel mondo degli scacchi<\/h3>\n\n\n\n
I sistemi AIPC funzionano in modo fondamentalmente diverso rispetto alle precedenti tecnologie di controllo di processo. Quando il programma di scacchi per computer Deep Blue di IBM ha battuto il maestro Gary Kasparov nel 1997, si \u00e8 basato su migliaia di regole programmate dai suoi progettisti, proprio come i sistemi APC industriali odierni. <\/p>\n\n\n\n
Quando il programma Alpha Go di Google Deep Mind ha sconfitto il giocatore professionista Lee Sedol 18 anni dopo, il programma ha sviluppato una propria strategia analizzando le partite passate, e provando migliaia di giochi simulati. Alpha Go Zero, un\u2019iterazione pi\u00f9 recente del programma dell\u2019azienda, si \u00e8 allenato per battere il suo predecessore in tre giorni, semplicemente giocando contro se stesso.<\/p>\n\n\n\n
Ora sta diventando possibile applicare lo stesso approccio ai sistemi di controllo industriale, impiegando un sistema di intelligenza artificiale che viene addestrato utilizzando i dati di processo storici. Molte aziende hanno anni di registrazioni dettagliate sulle condizioni operative, sulle impostazioni dei processi e sulle prestazioni risultanti. Una volta installati e operativi, i sistemi AIPC possono apprendere, migliorando gradualmente le proprie prestazioni nel tempo.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019AIPC non richiede quindi la modellazione di ogni dettaglio del processo e la costruzione di modelli teorici complessi, perch\u00e9 autoapprende queste complessit\u00e0. Ci\u00f2 significa che l\u2019intelligenza artificiale pu\u00f2 essere applicata a processi complessi con interazioni che potrebbero non essere ben comprese. Spesso, infatti, gli strumenti di intelligenza artificiale hanno identificato problemi e opportunit\u00e0 di miglioramento che sfuggivano anche agli ingegneri di controllo pi\u00f9 esperti.<\/p>\n\n\n\n
Quale sar\u00e0 il futuro per le imprese?<\/h3>\n\n\n\n
Le tecnologie di intelligenza artificiale hanno il potenziale per assistere le imprese che operano nell\u2019industria di processo, nel raggiungimento di trasformazioni dirompenti sia nelle prestazioni, sia nella generazione di valore.<\/p>\n\n\n\n
Secondo McKinsey (multinazionale di consulenza strategica), le imprese industriali hanno appena iniziato a sfruttare il potenziale delle tecnologie di analisi avanzata e intelligenza artificiale nel controllo dei processi. In futuro, la capacit\u00e0 dell\u2019IA di assistere il controllo e l\u2019ottimizzazione di sistemi complessi sbloccher\u00e0 modi completamente nuovi per gestire non solo macchine e processi di produzione, ma anche intere aziende.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
L\u2019intelligenza artificiale viene sempre pi\u00f9 applicata in numerosi aspetti della nostra vita: dalla medicina fino ai veicoli autonomi, oggi si \u00e8 allargata al controllo dei processi industriali. Vediamo quali sono i benefici e le evoluzioni nel prossimo futuro<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":3058,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_seopublitec_title":"","_seopublitec_meta_desc":"L\u2019intelligenza artificiale viene sempre pi\u00f9 applicata in numerosi aspetti della nostra vita: dalla medicina fino ai veicoli autonomi, oggi si \u00e8 allargata al controllo dei processi industriali. Vediamo quali sono i benefici e le evoluzioni nel prossimo futuro","_seopublitec_keyphrases":"intelligenza artificiale","_seopublitec_canonical":"","_seopublitec_noindex":false,"_seopublitec_nofollow":false,"_seopublitec_og_title":"","_seopublitec_og_desc":"","_seopublitec_twitter_title":"","_seopublitec_twitter_desc":"","_seopublitec_twitter_image":"","_seopublitec_og_image":"","_seopublitec_twitter_card":"","_seopublitec_cornerstone":false,"_seopublitec_score":"{\"overall\":\"good\",\"keyphrases\":{\"intelligenza artificiale\":\"good\"},\"readability\":\"ok\"}"},"categories":[27],"tags":[1151],"class_list":["post-3052","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologie","tag-focus"],"openstation_lock":null,"openstation_contributors":[],"openstation_attached_media":[3058,3053,3054,3055,3056,3057],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3052","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3052"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3052\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3059,"href":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3052\/revisions\/3059"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3058"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3052"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3052"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3052"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}