Nello sviluppo dell’Industry 4.0, uno degli obiettivi prefissati è quello di affidare sempre più compiti ai macchinari, automatizzando gli aspetti più ripetitivi e meccanici di un flusso di lavoro così che gli operatori umani riescano a dedicarsi ad attività a maggior valore, e quindi stimolando così la crescita economica di un’impresa e quella professionale dei suoi collaboratori; a seconda del settore di applicazione ciò può significare anche affidare i compiti più pericolosi a macchine, così da migliorare la sicurezza sul luogo di lavoro.

Per far sì che questa visione si concretizzi appieno, i macchinari devono essere il più possibile “intelligenti”, cioè capaci di intervenire autonomamente in risposta a diversi stimoli e situazioni, senza bisogno di un diretto controllo umano. Ciò che però rende davvero intelligente un dispositivo non è di per sé il livello di tecnologia, ma la sua capacità di imparare e quindi “decidere” in una data circostanza cosa fare sulla base di esperienze precedenti.

Questo processo è detto Machine Learning, cioè apprendimento automatico, e rappresenta un sottoinsieme del campo dell’Intelligenza Artificiale: i macchinari non “ragionano” davvero, ma seguono parametri che dettano come analizzare i dati e quindi come reagire in funzione dell’output ottenuto dall’analisi. L’efficienza di questo processo dipende dalla quantità di dati analizzati e ciò si ricollega a un altro paradigma dell’Industry 4.0, i Big Data.

Con Big Data si intendono le applicazioni tecnologiche che permettono di gestire, elaborare e utilizzare l’enorme quantità di dati che definisce la società moderna: con un simile volume di informazioni, gli algoritmi predittivi si fanno sempre più precisi e puntuali, ed è proprio ciò che serve per definire gli scenari con cui alimentare un modello di Machine Learning e quindi rendere autonomi i dispositivi. Più complesso sarà il sistema di apprendimento e più ampio sarà il database messo a disposizione, più avanzata sarà l’intelligenza del macchinario, che potrà per esempio riconoscere forme per distinguere oggetti.

CR&C offre soluzioni che supportano l’automatizzazione del processo industriale in termini di hardware che di software, compresi gli applicativi di controllo da remoto, e la consulenza necessaria per l’adeguamento tecnologico della propria attività in ottica Industry 4.0: scopri di più sui nostri servizi, contattaci subito.