AI e IOT
12 ottobre @ 11:30
Tecnologie e architetture per ottimizzare il processo decisionale
In ambito Internet of Things – dove la grande pervasività degli oggetti connessi comporta la generazione di grandi quantità di dati – tutte le tematiche legate alla raccolta e analisi dei dati risultano amplificate. E’ ormai imprescindibile l’utilizzo di sistemi che dal macro-management alle funzioni operative abilitino decisioni appropriate, anche real-time e basate su informazioni affidabili. In questo contesto l’Intelligenza Artificiale e le piattaforme di Data Analytics sono strumenti dei quali non sarà più possibile fare a meno.
Chairman: Ettore Murciano, Advisor e imprenditore, esperto di AI
11:30 Apertura dei lavori e intervento introduttivo a cura del chairman
11:45 Mattia Vallerio, Manufacturing Excellence Site Manager, Solvay
Industrial data analytics at scale – what worked so far
Abstract intervento
Everyone is talking about Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI), but does it actually add value in manufacturing and process industry?
In this work we explore the most common pitfalls of data analytics projects dealing with industrial data and how we tackled some of them in Solvay and my previous company BASF.
Additionally, we will briefly present how to add value with ML in the manufacturing industry.
For more information please read this open-source review: https://pubs.rsc.org/en/content/articlehtml/2022/re/d1re00541c
12:00 Herwig Zeiner, Research Manager & Key Researcher – Industrial Internet, Joanneum Research
Internet of Things a supporto del Decision Making in processi industriali complessi
Abstract intervento
Gli attuali processi produttivi automatizzati e strutturati gerarchicamente non possono che affrontare in modo inadeguato l’imminente flessibilizzazione. E’ perciò importante promuovere la “democratizzazione” del decision-making nei processi produttivi, ossia la partecipazione di tutti gli attori coinvolti, introducendo un sistema di intelligenza artificiale decentralizzato.
Con il supporto dell’IoT, ogni attore umano o tecnico è rappresentato da un servizio/agente digitale. Esso negozia sulla base dello stato attuale fornito dalla digital shadow e dai digital twins. Tenendo conto delle esigenze di tutti gli attori umani e tecnici coinvolti, un algoritmo di ottimizzazione multipla trova la soluzione più appropriata.
12:15 Mauro Bottura, Connected Secure Systems Marketing SW Europe, Infineon
ML-Powered Applications on Infineon MCUs. Overcoming new challenges with Artificial Intelligence
12:30 Enrica Bosani, Manufacturing Innovation Project Manager – Operation Excellence, Whirlpool Management Emea
Le sfide della tecnologia AI nel settore manifatturiero: l’explainability supportata dal Progetto XMANAI
Abstract intervento
I fattori abilitanti per l’introduzione sostenibile della tecnologia AI
XAI (Explainable AI): l’approccio del progetto XMANAI
Casi d’uso a supporto dell’industria: dal demand forecasting alla manutenzione predittiva
Cos’è l’intelligenza artificiale (AI) e come funziona? Per molte persone, le risposte a queste domande non sono facili
da capire perchè i risultati di algoritmi di machine learning e deep learning non possono essere giustificati dopo la loro esecuzione.
Il progetto XMANAI si incentra sulla possibilità di “spiegare” all’utente le ragioni di un risultato di AI andando oltre il concetto di “black box” e delineando un approccio “umano-centrico” per supportare la creazione di fiducia e efficace supporto alla decisione. L’obiettivo è di trasformare la catena del valore manifatturiera in modelli “glass box” che includono l’essere umano nella generazione del risultato (“Human in the loop”) e creano per lui spiegazioni e motivazioni con alto contenuto di business
Il progetto applica questo concetto a 360 gradi, includendo casi d’uso che coprono necessità di produzione (XAI nella pianificazione della produzione e nella manutenzione predittiva), di sviluppo prodotto e di gestione delle vendite (XAI nella previsione della domanda)
12:45 Q&A
13:00 Fine della sessione
REGISTRATI ORA!