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PMI E INDUSTRIA 4.0

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

28 Settembre 2017 - 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.

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