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Gestione intelligente Asset Critici: AI come alleato della manutenzione
Mario Savini - Tesar
Marco Begotti, Tesar
Presentazione REMORIDES-TESAR
Manutenzione e gestione Asset critici
Il partner di riferimento per la fornitura di sistemi MES/MOM per la raccolta dati, la schedulazione, il controllo e la gestione della
produzione e della qualità per l'industria 4.0 e 5.0.
Nel 2021 Tesar è entrata a far parte del Gruppo Dylog Buffetti, per poi creare al suo interno un sotto gruppo totalmente dedicato alle soluzioni software per l'industria.
Inspecta
Manutenzione e gestione degli asset critici
Strumento per la gestione tecnica degli asset.
Guida l'operatore in campo ad agire in modo conforme migliorando efficacia ed efficienza.
AI come alleato della manutenzione industriale
INTELLIGENZA ARTIFICIALE (Al): Creazione di sistemi intelligenti per compiere compiti umani (mimano il comportamento umano).
Esempio: Assistente virtuale come Siri o Alexa.
MACHINE LEARNING: Algoritmi che imparano dai dati, spesso con tecniche statistiche, per fare predizioni o prendere decisioni (impara a fare qualcosa senza essere esplicitamente programmato). Esempio: Sistema di raccomandazione di Netflix o Spotify.
DEEP LEARNING: Utilizzo di reti neurali con molti strati per l'apprendimento da dati complessi. Esempio: Riconoscimento facciale o traduzione automatica.
GENERATIVE Al: è un sottoinsieme dell1AI che si concentra sulla creazione di nuovi dati, come immagini, musica o testo, piuttosto che sull'analisi di dati esistenti. Spesso si parla anche di LLM (Large Language Model) Esempio: GPT-3/GPT-4, che genera testo coerente in risposta a domande.
Cosa significa machine learning in ambito manutenzione
- Analisi predittiva dei guasti
- Rilevamento delle anomalie
- Pianificazione ottimale della manutenzione
- Monitoraggio basato sulle condizioni
- Manutenzione prescrittiva
- Valutazione di salute degli asset
- (RCA) analisi delle cause di guasto
- Ottimizzazione energetica
COSA SIGNIFICA MACHINE LEARNING IN TESAR?
- Anomaly Detection (Rilevamento Anomalie): Identifica comportamenti insoliti nei sistemi per prevenire guasti.
- Predictive Failure Analysis (Analisi Predittiva Guasti): Utilizza datistorici per prevedere quando un componente potrebbe fallire, consentendo interventi preventivi.
- Manutenzione Predittiva: Prevede quando eseguire la manutenzione basandosi sui dati per evitare interruzioni impreviste.
- Manutenzione Prescrittiva: Fornisce raccomandazioni specifiche per prevenire guasti futuri e ottimizzare le prestazioni.
QUALI SONO LE SFIDE DELLA GENERATIVE AI
PREGI/BENEFICI DI UN LLM
Comprensione semantica del linguaggio: fondamentale per analisi NLP (Natural Language
Processing) come riassunti automatici, analisi del sentiment, classificazione del testo, ecc.
Comprensione semantica delle immagini: consente descrizioni automatiche e analisi del contenuto visivo, migliorando l'interpretazione delle informazioni.
Automazione Efficiente: riduzione del lavoro manuale e miglioramento dell1efficienza operativa grazie alla capacità dei LLM di elaborare grandi quantità di dati e automatizzare compiti ripetitivi.
DIFETTI/SFIDE DI UN LLM
Problemi di affidabilità nelle risposte: gli LLM possono generare informazioni non verificate o errate, compromettendo la precisione e l'affidabilità delle risposte (allucina)
Difficoltà nel gestire dati strutturati: difficoltà nel generare e nell1interpretare informazioni strutturate o complesse.
Mancanza di conoscenza di dominio: I LLM possono mancare di conoscenza specifica in settori particolari, portando a interpretazioni errate o fuorvianti in contesti specializzati.
Continua nel PDF
produzione e della qualità per l'industria 4.0 e 5.0.
Nel 2021 Tesar è entrata a far parte del Gruppo Dylog Buffetti, per poi creare al suo interno un sotto gruppo totalmente dedicato alle soluzioni software per l'industria.
Inspecta
Manutenzione e gestione degli asset critici
Strumento per la gestione tecnica degli asset.
Guida l'operatore in campo ad agire in modo conforme migliorando efficacia ed efficienza.
AI come alleato della manutenzione industriale
INTELLIGENZA ARTIFICIALE (Al): Creazione di sistemi intelligenti per compiere compiti umani (mimano il comportamento umano).
Esempio: Assistente virtuale come Siri o Alexa.
MACHINE LEARNING: Algoritmi che imparano dai dati, spesso con tecniche statistiche, per fare predizioni o prendere decisioni (impara a fare qualcosa senza essere esplicitamente programmato). Esempio: Sistema di raccomandazione di Netflix o Spotify.
DEEP LEARNING: Utilizzo di reti neurali con molti strati per l'apprendimento da dati complessi. Esempio: Riconoscimento facciale o traduzione automatica.
GENERATIVE Al: è un sottoinsieme dell1AI che si concentra sulla creazione di nuovi dati, come immagini, musica o testo, piuttosto che sull'analisi di dati esistenti. Spesso si parla anche di LLM (Large Language Model) Esempio: GPT-3/GPT-4, che genera testo coerente in risposta a domande.
Cosa significa machine learning in ambito manutenzione
- Analisi predittiva dei guasti
- Rilevamento delle anomalie
- Pianificazione ottimale della manutenzione
- Monitoraggio basato sulle condizioni
- Manutenzione prescrittiva
- Valutazione di salute degli asset
- (RCA) analisi delle cause di guasto
- Ottimizzazione energetica
COSA SIGNIFICA MACHINE LEARNING IN TESAR?
- Anomaly Detection (Rilevamento Anomalie): Identifica comportamenti insoliti nei sistemi per prevenire guasti.
- Predictive Failure Analysis (Analisi Predittiva Guasti): Utilizza datistorici per prevedere quando un componente potrebbe fallire, consentendo interventi preventivi.
- Manutenzione Predittiva: Prevede quando eseguire la manutenzione basandosi sui dati per evitare interruzioni impreviste.
- Manutenzione Prescrittiva: Fornisce raccomandazioni specifiche per prevenire guasti futuri e ottimizzare le prestazioni.
QUALI SONO LE SFIDE DELLA GENERATIVE AI
PREGI/BENEFICI DI UN LLM
Comprensione semantica del linguaggio: fondamentale per analisi NLP (Natural Language
Processing) come riassunti automatici, analisi del sentiment, classificazione del testo, ecc.
Comprensione semantica delle immagini: consente descrizioni automatiche e analisi del contenuto visivo, migliorando l'interpretazione delle informazioni.
Automazione Efficiente: riduzione del lavoro manuale e miglioramento dell1efficienza operativa grazie alla capacità dei LLM di elaborare grandi quantità di dati e automatizzare compiti ripetitivi.
DIFETTI/SFIDE DI UN LLM
Problemi di affidabilità nelle risposte: gli LLM possono generare informazioni non verificate o errate, compromettendo la precisione e l'affidabilità delle risposte (allucina)
Difficoltà nel gestire dati strutturati: difficoltà nel generare e nell1interpretare informazioni strutturate o complesse.
Mancanza di conoscenza di dominio: I LLM possono mancare di conoscenza specifica in settori particolari, portando a interpretazioni errate o fuorvianti in contesti specializzati.
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Fonte: MCMA Bergamo aprile 2024 Tecnologie 4.0 e Intelligenza artificiale per ottimizzare la Manutenzione Preventiva
