26 aprile 2022 Translated by Deepl
«Rimane ancora molto da fare e da capire, perché bisogna porsi obiettivi chiari, sull’utilizzo degli algoritmi fisici e sui luoghi e modi di applicazione dei sistemi di intelligenza artificiale». Secondo Carlo Mapelli, docente del Politecnico di Milano, questa sarà una questione cruciale per il futuro dell’acciaio, perché la digitalizzazione, nei suoi diversi livelli, può essere un «fattore di competitività importante per l’impresa».
Nel webinar “L’acciaio nell'era della digitalizzazione”, organizzato da siderweb, il professore ha fatto l’esempio di “STEEL4PRO”, un algoritmo di controllo del processo produttivo delle billette realizzato dal Gruppo Feralpi con la collaborazione di Politecnico di Milano, Automazioni Industriali Capitanio e Visiorobotics ImagingLab. Rispetto ad algoritmi acquisiti da fornitori esterni, un algoritmo prodotto internamente all’azienda, integrando diverse competenze, «consente di ottenere vantaggi competitivi che altri concorrenti non sono in grado di raggiungere» ha spiegato Mapelli.
Gli algoritmi di controllo di processo, che controllano i fattori di produzione e supportano la contabilità industriale e che aumentano l’efficienza produttiva mediante la previsione di fenomeni complessi, sono solo uno degli strumenti principali della digitalizzazione: bisogna guardare anche all’infrastruttura di connessione che integri gli stadi del processo produttivo, «cui sono dedicati anche molti finanziamenti» nell’ambito di Industria 4.0, ha ricordato Mapelli, e su cui devono viaggiare ed essere elaborati i dati per elaborare e applicare azioni correttive. «La raccolta dei dati è un momento importante – ha sottolineato Mapelli -, che spesso però viene trascurato. Ma senza i dati non si arriva alla trasmissione delle informazioni e alle misure correttive adeguate alle sfide e agli obiettivi che ci si pone».
E poi ci sono i sistemi di intelligenza artificiale, che vengono «addestrati secondo una procedura statistica» e che sono «organizzati in reti neurali, dove i nodi sono i neuroni. In questi nodi vengono acquisiti i dati e, attraverso dei pesi, numeri e valori matematici che li collegano con i nodi nascosti nella rete (gli hidden layers) sono in grado di elaborare numericamente dati di ingresso e dare segnale di uscita». Ma, anche qui, «dipende sempre tutto dalla qualità dei dati che vengono forniti alla rete neurale».
L’intelligenza artificiale in siderurgia consente, per esempio, la classificazione dei fenomeni o dei soggetti, nonché la realizzazione di sistemi di riconoscimento ottico (per esempio nella selezione del rottame) e di previsioni circa la qualità dei prodotti in base alla combinazione di parametri operativi e di processo. Permetterebbe anche una tracciabilità e certificazione dei prodotti fino al cliente finale, che «diventerà un fattore competitivo del prodotto siderurgico».
«Sarebbe interessante – ha concluso Mapelli - avere a disposizione delle piattaforme pubbliche e open-source per attivare le reti neurali, come per esempio avviene in Francia per in progetto Inria».
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