Come implementare il machine learning nell'Industria 4.0
Il machine learning è alla base dello sviluppo dell'Industria 4.0, ma per investire su questa tecnologia le PMI dovranno superare alcune importanti sfide
Stiamo andando verso un mondo di macchine intelligenti. Non parliamo solo di robot e intelligenze artificiali in grado di interagire con l’uomo ma anche di dispositivi capaci di comunicare tra di loro per rendere la nostra vita più semplice o per efficientare il lavoro all’interno delle imprese.
Non a caso l’automazione e l’intelligenza artificiale sono tra le tecnologie alla base della rivoluzione dell’Industria 4.0. Per riuscire a completare lo sviluppo dei macchinari intelligenti all’interno delle nuove fabbriche però sarà fondamentale adottare efficaci sistemi di apprendimento automatico. In pratica le macchine impareranno lavorando e miglioreranno nel corso del tempo. Un po’ come avviene anche per i dipendenti umani. Investire sul Machine Learning per una PMI però non è così semplice. Ci sono quattro importanti sfide da vincere per rendere più forte la propria azienda dopo aver investito sull’apprendimento automatico.
Selezionare gli algoritmi
Per rendere efficienti i macchinari con il machine learning è fondamentale scegliere gli algoritmi giusti in base alle necessità della nostra impresa. Si tratta di investimenti economici importanti e scegliere non è facile. Al momento infatti esistono un’infinità di algoritmi. Alcuni sono pensati per rispondere solo a determinate situazioni produttive mentre altri hanno una visione più generale e riescono ad adattarsi in macchinari di diversi settori. Sbagliare la scelta degli algoritmi significa dotare i propri macchinari di un sistema di lavoro che dopo mesi potrebbe ridurre l’efficienza produttiva invece di aumentarla. E il danno economico potrebbe essere irreparabile.
Selezionare i giusti dati
L’apprendimento automatico è velocizzato dall’uso di grandissime quantità di dati. Queste servono all’intelligenza artificiale per capire come reagire in base a diversi contesti lavorativi. Usare dati inutili però creerà solo dei problemi all’apprendimento dei nostri macchinari. Per questo le aziende devono capire che quando si parla di Big Data non è la quantità ma la qualità a fare la differenza e a creare valore.
Analisi dati
Per rendere efficiente l’implementazione del machine learning all’interno della nostra azienda è necessario lavorare molto sui dati raccolti. Dobbiamo fornire alla macchina non solo le informazioni giuste, ovvero quelle che rappresentano dei concreti casi utili alla produzione, ma dovremo anche organizzare, e catalogare i dati che inseriamo. Questo renderà molto più rapido il processo di apprendimento dei macchinari.
Etichettare i dati
Così come nella vita di tutti i giorni anche nell’Industria 4.0 per rendere qualcosa vincente dobbiamo provare e riprovare. L’esperienza è alla base del successo. Questo vale anche per il machine learning. Per questo motivo dovremo etichettare come casi importanti i dati fondamentali per lo sviluppo di una capacità produttiva per il macchinario. Questa è un’operazione manuale che richiede tempo e pazienza. Ma in questo modo l’apprendimento automatico avrà una base a quali affidarsi in caso di nuove abilità da imparare o di problematiche alla produzione.
