Le reti neurali artificiali potrebbero essere descritte come il matrimonio perfetto tra scienze così differenti come le neuroscienze e le scienze matematiche, dalla cui relazione nascono sistemi in grado di apprendere enormi quantità di informazioni (dati), elaborare velocemente previsioni e soluzioni in modo autonomo. Infatti, i modelli di calcolo matematico che utilizzano neuroni artificiali si ispirano proprio alle reti neurali del cervello umano.
Modelli matematici e intelligenza artificiale: gemelli uguali o diversi?
Modelli matematici e AI si potrebbero definire gemelli diversi, nonostante abbiano in comune il Dna per trovare soluzioni a problemi complessi. In realtà, i modelli matematici sono utilizzati in matematica per determinare soluzioni a molti problemi di natura applicativa, ma non solo: caratteristiche dei modelli matematici sono l’essere il più aderenti possibili alla realtà e basarsi sull’estrema accuratezza della raccolta e analisi delle informazioni disponibili (poche o tante) per risolvere un problema relativo a un processo industriale o a un fenomeno.
Al contrario, gli algoritmi di Machine Learning e di Intelligenza Artificiale hanno bisogno di una grande quantità di dati dai quali, però, continuano a imparare e apprendere al fine di individuare soluzioni e prevedere scenari possibili (simulazioni) sempre più precisi.
AI: in che modo è utile al controllo di qualità?
Uno degli obiettivi degli algoritmi di Intelligenza Artificiale (AI) e di Machine learning (ML) è di supportare il processo di controllo della qualità all’interno delle aziende. Tramite l’AI e al ML possono essere affrontati problemi che non sono relativi solo a parametri quantitativi (numerici) ma anche qualitativi non oggettivi, per l’individuazione dei difetti nel prodotto e nel processo. In altri termini, l’AI addestrata a identificare i difetti e gli errori, a tutti gli effetti fa una valutazione semantica, ovvero di significato, di ciò che è “buono” e di ciò che è “fallato”.
I vantaggi nell’ambito del controllo di qualità del prodotto e/o del processo produttivo sono numerosi:
velocità di addestramento della AI
- capacità di gestione di enormi quantità di dati
- alta adattabilità a ogni tipo di processo complesso di produzione e di prodotto
- ottimizzazione delle risorse economiche ed energetiche
- riduzione degli scarti di produzione
- tempi brevi di analisi dell’errore
- supporto ai team deputati alla diagnosi e soluzione dei problemi nella pipeline
- nessuna necessità di ri-certificazione del prodotto
- massimizzazione dei ricavi aziendali (a fronte di una riduzione dei difetti di produzione).
Analisi statistiche e Previsione di qualità
Moxoff ha realizzato un tool che utilizza algoritmi di Intelligenza Artificiale per analizzare, intercettare e prevenire errori di processo nelle pipeline di produzione aziendale.
Si tratta di un sistema di algoritmi AI in grado di:
- gestire un’enorme quantità di dati in modo rapido e efficace
- apprendere velocemente e correlare tutte le fasi di processi produttivi complessi che possono
- prevedere numerosi macchinari e procedure diverse
- individuare relazioni di causa-effetto anche complesse tra le singole fasi produttive e i relativi KPI
- identificare i macchinari che non funzionano correttamente
- elaborare i dati e fornire l’analisi al team responsabile del controllo, il quale potrà intervenire per
- trovare una soluzione adeguata
- prevedere e suggerire, il giorno dopo, azioni correttive da mettere in atto in futuro.
