MecSpe: Workshop su intelligenza artificiale e predictive manufacturing

A distanza di pochi anni dal varo del programma “Industrie 4.0” le aspettative sui risultati ottenibili dall’intelligenza artificiale per i processi industriali sono notevolmente cresciute: la Gartner pone la AI foundation tra le dieci tecnologie digitali di maggior interesse per il biennio 2018/2019, ed una recente survey del MIT di fine 2017 ha verificato che l”80% delle organizzazioni interrogate considerano l’AI come una grande opportunità strategica. Sono diversi i motivi che concorrono a queste elevate aspettative sull’AI: la grande disponibilità di dati “real time” di processo disponibili da PLC e da installazioni IIoT sulle linee automatiche, l’accresciuta capacità di calcolo disponibile in forma decentrata e “on demand” grazie ai servizi Cloud ed HPC supportati “on premise” da moduli Edge o Fog, nuovi algoritmi a supporto dei processi di “machine learning” per analizzare i range corretti dei parametri di lavoro.

Un modello di flusso informativo orizzontale, piatto e agile

Sistemi di intelligenza decentrata e lo scambio localizzato di dati muovono l’organizzazione verso un modello di flusso informativo più orizzontale, “piatto” ed agile, e le stesse monolitiche e verticali configurazioni dei tradizionali ERP accettano oggi middleware orizzontali di basso livello dove vengono gestiti i processi “real time” in forma atomizzata e granulare. Queste architetture spingono ad una gestione delle decisioni produttive in modalità “pull”, ovvero “tirate” dagli eventi di campo, generati da un insieme ottimizzato di allarmi deterministici ed output predittivi elaborati dalla AI o da Digital Twin. A seguito di questi fattori le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale per processi di business sono notevolmente aumentate , ed è importante sensibilizzare il mondo della manifattura italiana sulle applicazioni di AI nei processi “real time” ed i rischi ed opportunità correlate. I metodi di manutenzione predittiva tradizionali, quali ad esempio le valutazioni statistiche dei MTBF (Mean Time Before Failure), si rifanno a dati acquisiti da comportamenti passati e sono sempre più affiancati da predizioni di eventi basate sulle condizioni attuali dei processi.

Il workshop

Il workshop intende fornire un quadro sulle attuali esperienze di AI in area manifatturiera, mostrando anche case studies realizzati ed in corso di realizzazione promossi con finanziamenti tra della Regione Emilia Romagna e  dell’Unione Europea. Interverranno:

Silvano Bertini – Regione Emilia Romagna. Dirigente Servizio Ricerca, Innovazione, Energia ed Economia Sostenibile

Giuseppe Fogliazza – MCM. Director R&S

Fabrizio Renzi – IBM. Director Quality and Innovation

Matteo Masi – Cisco. Industry 4.0 Sales Specialist Digitization

Georg Wuensch – Machineering. CEO – Digital Twin Specialist

Nenad Stojanovic – Nissatech. CEO – AI for Manufacturing Specialist

Saverio Zitti – Zannini. Business Development Manager

Marco Armoni – Studio Armoni. CEO – Cybersecurity Consultant

Il workshop è moderato da Giuseppe Padula – Università di Bologna – Direttore rivista “ Industrie 4.0”