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Figura 1. Una Dashboard su misura, creata dagli esperti di Mative, per monitorare la “Produttività” delle macchine di un cliente.

Nel panorama altamente competitivo dell’industria metalmeccanica, le piccole e medie imprese (PMI) si trovano ad affrontare una serie di sfide cruciali. Tra queste, il monitoraggio ed efficientamento della produzione emerge come una delle più pressanti. L’IoT industriale si presenta come una soluzione rivoluzionaria, capace di trasformare radicalmente il modo in cui queste aziende operano e competono sul mercato globale.

Qual è la situazione delle PMI Metalmeccaniche?​

Le PMI del settore metalmeccanico sono il cuore pulsante dell’industria manifatturiera italiana. Queste aziende devono affrontare sfide crescenti: inflazione, aumento dei costi operativi (specialmente energetici), crescente competitività dei mercati esteri e margini operativi ridotti (in media inferiori al 10%). In questo contesto, la necessità di ridurre gli sprechi e ottimizzare i processi diventa cruciale.

Un sistema di monitoraggio della produzione moderno e interconnesso si rivela essenziale per superare queste sfide e mantenere la competitività. La mancanza di visibilità in tempo reale sullo stato dei macchinari, sui tempi di produzione e sull’efficienza complessiva degli impianti rappresenta un ostacolo significativo all’ottimizzazione dei processi produttivi.

L’adozione di soluzioni di IoT industriale si configura come la risposta più efficace a queste sfide. Soluzioni avanzate come le piattaforme Mative Cloud e Mative Synapsis Industrial Edge, specifiche per l'IoT e dotate di AI integrata, permettono di superare le barriere tecnologiche, offrendo alle PMI metalmeccaniche gli strumenti necessari per una vera rivoluzione digitale.

Identificazione e riduzione dei colli di bottiglia​

Uno dei vantaggi più significativi offerti di un sistema IoT Industriale è la capacità di identificare rapidamente i colli di bottiglia nel processo produttivo. Attraverso l’analisi dei dati raccolti, la piattaforma di Mative psossono evidenziare le fasi che rallentano l’intero ciclo di produzione.

• Mative Cloud: monitoraggio remoto, in Cloud, raggiungibile anche attraverso app monbile.
• Mative Synapsis Industrial Edge: monitoraggio catena di produzione, facilitamento comunicazione tra i reparti, monitoraggio consumo materiale, HMI integrato.
• Mative Synapsis ML: il main-core di Mative, un modulo basato su strumenti di Intelligenza Artificiale, disponibile su tutte le piattaforme Mative, integra AI Agent, RAG e Machine Learning;
• Mative Synapsis Analysis: ETL, Grafici, Smart Reports e molto altro per una suite completa di software per l'analisi dati;

Queste piattaforme, intervenendo direttamente sui dati raccolti dalle macchine, permettono alle aziende di intervenire in modo mirato, implementando soluzioni specifiche per aumentare l’efficienza complessiva.

Monitoraggio real-time: la chiave per l’efficienza​

Il monitoraggio della produzione in tempo reale è una delle opportunità principali derivanti dall’adozione di un sistema IoT industriale. La piattaforma Mative Cloud consente di raccogliere e analizzare dati provenienti da ogni fase del processo produttivo, fornendo informazioni cruciali su:

• Stato operativo dei macchinari
• Tempi di produzione
• Efficienza delle singole fasi di lavorazione
• Consumo energetico
• Questa visibilità immediata permette ai manager di prendere decisioni informate e tempestive, riducendo i tempi di inattività e ottimizzando l’allocazione delle risorse.

Manutenzione predittiva e condizionale: come evitare i fermi macchina​

La manutenzione predittiva e condizionale rappresenta un salto di qualità rispetto ai tradizionali approcci reattivi o preventivi.

Grazie a sistemi di IoT Industriale, le PMI metalmeccaniche possono monitorare costantemente lo stato di salute dei loro macchinari, identificando potenziali problemi prima che si trasformino in guasti. Questo approccio proattivo non solo riduce i tempi di fermo macchina non pianificati, ma ottimizza anche i costi di manutenzione, prolungando la vita utile degli impianti.

Ottimizzazione dei consumi energetici​

In un’epoca in cui la sostenibilità e l’efficienza energetica sono diventate priorità assolute, l’IoT industriale offre strumenti preziosi per il monitoraggio e l’ottimizzazione dei consumi energetici.

La piattaforma Mative permette di tracciare in dettaglio l’utilizzo di energia di ogni macchinario e processo, identificando eventuali aree di spreco e opportunità di risparmio. Questa visibilità granulare consente alle aziende di implementare strategie di efficientamento energetico mirate, riducendo i costi operativi e l’impatto ambientale.

Visibilità completa sulla produzione​

Il monitoraggio in tempo reale rappresenta solo il primo passo verso una vera rivoluzione digitale nell’industria metalmeccanica. Per trasformare questa visibilità in un vantaggio competitivo concreto, le aziende necessitano di strumenti avanzati capaci di analizzare, interpretare e agire sui dati raccolti.

Progettata per rispondere alle sfide specifiche delle PMI metalmeccaniche, le Piattaforme Synapsis Industrial Edge e Mative Cloud integrano l’IoT industriale con potenti algoritmi di intelligenza artificiale, offrendo un ecosistema digitale completo per il monitoraggio della produzione e l’ottimizzazione dei processi produttivi.

La Piattaforma Mative Cloud non si limita a fornire dati in tempo reale, ma li trasforma in preziosi insights che supportano le necessità informative delle aziende.

Quali sono le funzionalità chiave delle piattaforme Mative?​

Le piattaforme di Mative, Mative Cloud e Mative Synapsis Industrial Edge, offrono una suite completa di funzionalità progettate specificamente per le esigenze dell’industria metalmeccanica:

• Dashboard Personalizzabili: Visualizzazioni intuitive dei KPI più rilevanti per il monitoraggio impianti industriali.

• Analisi Avanzate: strumenti di analisi dei dati per identificare trend e opportunità di miglioramento.

• Alerting Intelligente: notifiche in tempo reale per anomalie o situazioni critiche.

• Integrazione IoT: connessione semplificata di macchinari nuovi e legacy alla piattaforma digitale.

• Efficientamento delle PMI metalmeccaniche con Mative: casi reali

• L’adozione dell’IoT industriale attraverso le piattaforme Mative non è solo una questione di tecnologia, ma di trasformazione aziendale. Le PMI metalmeccaniche che hanno intrapreso questo percorso hanno registrato risultati significativi:

  • Riduzione dei tempi di fermo macchina fino al 30%
  • Aumento dell’efficienza produttiva del 15-20%
  • Ottimizzazione dei consumi energetici con risparmi fino al 25%
  • Miglioramento della qualità del prodotto e riduzione degli scarti
  • Questi risultati si traducono in un vantaggio competitivo tangibile, permettendo alle aziende di rispondere più rapidamente alle esigenze del mercato e di offrire prodotti di qualità superiore a costi più contenuti.

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L’Industria 5.0 rappresenta un passo avanti fondamentale per le imprese, superando i limiti dell’automazione e dell’interconnessione per abbracciare una visione umanocentrica e sostenibile. Ora sono disponibili online tutte le normative per accedere agli incentivi! Con il recente decreto attuativo del Piano Transizione 5.0, le aziende italiane dispongono ora di un quadro normativo chiaro per accedere a incentivi fiscali e supporti economici mirati a favorire l’adozione di tecnologie innovative e sostenibili.

Il decreto attuativo Industria 5.0: quali sono le novità?​

Dopo mesi di attesa, è stato pubblicato il testo integrale e definitivo del Piano Transizione 5.0. Il decreto, come illustrato nell’articolo di Innovation Post, conferma due principali novità: l’ampliamento delle figure dei certificatori e l’ampliamento delle esclusioni dal divieto generale relativo al regolamento DNSH.

È stato eliminato, però, il comma che prevedeva la cumulabilità generale con altri finanziamenti dell’UE, mentre resta invariata la possibilità di cumulare la misura con altri incentivi finanziati con risorse nazionali, eccezione fatta per il credito d’imposta ZES e Transizione 4.0.

Synapsis ML di Mative: ottimizzazione e analisi dei Dati con l’Intelligenza Artificiale​

Nel contesto dell’Industria 5.0, Mative ha sviluppato gli Synapsis ML con strumenti di intelligenza artificiale integrati, per trasformare l’analisi dei dati aziendali in informazioni fruibili e intuitive per prendere decisioni strategiche. Queste statistiche intelligenti offrono una visione completa e in tempo reale delle operazioni aziendali, permettendo alle imprese di monitorare e ottimizzare i loro processi produttivi e di consumo energetico. Inoltre, per quanto riguarda la documentazione prevista dal piano 5.0, abilitano i certificatori alla compilazione delle certificazioni ex ante ed ex post per dimostrare l’efficientamento della produzione ed energetico.

Grazie a una sofisticata piattaforma di raccolta e analisi dei dati, gli Synapsis ML non solo aiuta a identificare inefficienze, ma fornisce anche raccomandazioni su come migliorare le performance aziendali.

Utilizzando una combinazione di sensori IoT e algoritmi di Intelligenza Artificiale, questo strumento è in grado di raccogliere una vasta gamma di dati, dal consumo energetico alla manutenzione predittiva. In questo modo, le aziende possono prendere decisioni informate basate su dati accurati e tempestivi, migliorando non solo l’efficienza operativa ma anche la sostenibilità ambientale.

Mative: Il Partner Ideale per la Transizione Digitale ed Energetica​

Mative si propone come soluzione ideale per le aziende che desiderano affrontare la sfida della Transizione 5.0. Dal design iniziale alla realizzazione e implementazione delle soluzioni, Mative offre un supporto completo, garantendo che ogni progetto risponda ai requisiti normativi e alle esigenze specifiche del cliente.

In particolare, Mative è in grado di aiutare le aziende a soddisfare i criteri necessari per accedere ai crediti d’imposta previsti dal nuovo decreto, fornendo soluzioni che garantiscono una riduzione significativa dei consumi energetici. Inoltre, con l’adozione di Synapsis ML, le aziende possono non solo monitorare i propri progressi ma anche dimostrare in modo documentato le migliorie ottenute, un elemento chiave per la rendicontazione e l’accesso agli incentivi.

Vuoi saperne di più su come Mative può aiutarti a ottenere i benefici previsti dall’Industria 5.0? Contattaci oggi stesso!

Digitalizzazione ed IoT nell'era Smart Industry​

• Trasformazione digitale nei processi produttivi: la digitalizzazione sta rivoluzionando i processi produttivi nell'era Smart Industry, consentendo alle aziende di interconnettere macchinari, sensori e sistemi gestionali. Questa interconnessione crea un flusso di dati continuo e in tempo reale che può essere utilizzato per ottimizzare l'efficienza operativa e migliorare la produzione. Ogni macchina e asset diventa parte di una rete intelligente, capace di autogestirsi e di rispondere alle mutevoli condizioni di mercato.

• IoT per l'efficienza operativa: l'Internet of Things (IoT) svolge un ruolo centrale nella Smart Industry, permettendo la raccolta di dati dai dispositivi connessi in tempo reale. I sensori installati sulle macchine e sugli impianti forniscono informazioni cruciali per monitorare le performance, individuare guasti imminenti e ottimizzare il ciclo produttivo. Questo approccio riduce i tempi di inattività, garantendo una maggiore efficienza e una manutenzione tempestiva.

• Integrazione e innovazione: la digitalizzazione combinata con l'IoT facilita l'implementazione di nuove tecnologie e servizi personalizzati. Le aziende possono integrare i loro sistemi produttivi con piattaforme cloud e soluzioni di intelligenza artificiale, permettendo l'automazione e il controllo remoto delle operazioni. Questo rappresenta un'evoluzione continua, capace di adattarsi a nuove esigenze di mercato e di favorire una crescita competitiva.

Le soluzioni di Mative per l'Industrial IoT​

• Mative Cloud per Smart Industry: Mative è in grado di gestire nuovi dispositivi, curarne il ciclo di vita, ricevere e memorizzare dati da dispositivi telematici e sensori nel Cloud, eseguire comandi remoti e aggiornamenti firmware over-the-air (FOTA), analizzare i dati dei dispositivi e creare regole per avvisi intelligenti. Le funzionalità di connettività e di elaborazione dei dati di Mative sfruttano protocolli diffusi come MQTT e possono integrarsi facilmente con i sistemi di gestione dei dati e i database più popolari, integrandosi perfettamente nel tuo backend esistente.

• Implementazione dell'Industrial IoT: Mative Cloud è una piattaforma IoT aziendale ampiamente utilizzata come soluzione IoT industriale (IIoT), funzionando come gestore di applicazioni cloud per impianti di produzione industriale connessi. Una caratteristica chiave di Mative è la sua indipendenza dall'hardware e dai mezzi di trasporto, che consente una facile integrazione con una vasta gamma di sensori, controller, macchine e gateway di dispositivi, supportando qualsiasi infrastruttura industriale esistente. La piattaforma Mative Cloud offre una soluzione IIoT completa e integrata: gestiamo protocolli ModBus, OPC UA, Can Open e integrazioni con impianti PLC.

• Sviluppo e integrazione: le API di Mative semplificano l'integrazione e i compiti DevOps, consentendo di assemblare rapidamente soluzioni IoT end-to-end per l'automazione dei sistemi industriali, la manutenzione predittiva e il monitoraggio remoto. Mative dispone anche di uno strumento di dashboard web intuitivo per configurare widget di visualizzazione dei dati che eseguono routine di monitoraggio della produzione. Le recenti innovazioni come l'IIoT, il Big Data e l'IA sono pronte ad autonomizzare le fabbriche utilizzando robot industriali e dispositivi intelligenti. La piattaforma Mative Cloud è in prima linea nel rendere le fabbriche autonome una realtà.

Gli investimenti per la trasformazione tecnologica e digitale delle imprese in ottica Transizione/Industria 4.0 e gli acquisti di beni immateriali connessi (software, sistemi e system integration, piattaforme e applicazioni) restano agevolati fino al 31 dicembre 2025 e, a determinate condizioni, fino al 30 giugno 2026.

Gli incentivi sono rivolti a tutte le imprese residenti nel territorio dello Stato, incluse le stabili organizzazioni di soggetti non residenti, indipendentemente da natura giuridica, settore economico, dimensione, regime contabile e sistema di determinazione del reddito ai fini fiscali.

Agevolazioni per beni materiali 4.0​

Gli incentivi per gli investimenti in beni materiali nuovi, secondo il modello “Industria 4.0” (allegato A alla legge 232/2016), sono concedibili fino al 2025. Possono accedervi tutte le imprese sane residenti in Italia, comprese le stabili organizzazioni di soggetti non residenti, nel rispetto delle normative sulla sicurezza nei luoghi di lavoro e al corretto versamento dei contributi ai lavoratori.

Per investimenti fino al 31 dicembre 2025 (o fino al 30 giugno 2026, se entro il 31 dicembre 2025 l’ordine risulti accettato e siano stati pagati acconti per il 20%):

• 20% del costo, per la quota di investimenti fino a 2,5 milioni,
• 10%, per la quota di investimenti oltre i 2,5 e fino a 10 milioni,
• 5%, per la quota oltre i 10 milioni e fino al limite di 20 milioni.

Agevolazioni per beni immateriali connessi​

Prolungamento di tre anni con progressiva riduzione del bonus per gli investimenti in beni immateriali connessi a quelli in beni materiali Industria 4.0 (allegato B alla legge 232/2016): software, sistemi e system integration, piattaforme e applicazioni e servizi di cloud computing, per la quota imputabile per competenza.

Il credito d’imposta 2023-2025 scende ogni anno di cinque punti percentuali:

• 20% per investimenti fino al 31 dicembre 2023 (o 30 giugno 2024, se entro il 2023 l’ordine risulti accettato e pagati acconti per il 20%);
• 15% per investimenti fino al 31 dicembre 2024 (o 30 giugno 2025, se entro il 2024 l’ordine risulti accettato e pagati acconti per il 20%);
• 10% per investimenti fino al 31 dicembre 2025 (o 30 giugno 2026, se entro il 2025 l’ordine risulti accettato e pagati acconti per il 20%).

Calendario Bonus Industria 4.0​

Di seguito il dettaglio delle misure e degli incentivi previsti.

Investimenti in beni materiali​

Periodo	Credito
Dal'1/1 al 31/12/2022 fino al 30/11/2023 con prenotazione entro il 31/12/2022	- 40% fino a 2,5 mln, - 20% tra 2,5 e 10 mln, - 10% oltre 10 e fino a 20 mln
Dall’1/1/2023 al 31/12/2025 fino al 30/6/2026 con prenotazione entro 31/12/2025	- 20% fino a 2,5 mln, - 10% tra 2,5 e 10 mln, - 5% oltre 10 e fino a 20 mln, 5% tra 10 e 50 mln per investimenti PNRR.

Il credito d’imposta è riconosciuto per investimenti fino al 30 giugno 2026, a condizione che entro il 31 dicembre 2025 l’ordine risulti accettato e sia avvenuto il pagamento di acconti pari al 20% del costo di acquisizione.

Investimenti in beni immateriali tecnologicamente avanzati​

Periodo	Credito
Dall’1/1/2023 al 31/12/2023 fino al 30/6/2024 con prenotazione entro 31/12/2023	20% fino a 1 milione di euro
Dall’1/1 al 31/12/2024 fino al 30/6/2025 con prenotazione entro 31/12/2024	15% fino a 1 milione di euro
Dall’1/1 al 31/12/2025 fino al 30/6/2026 con prenotazione entro 31/12/2025	10% fino a 1 milione di euro

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Digitalizzazione dei processi produttivi​

Secondo le proiezioni riguardanti la Smart Industry, entro il 2025 le imprese industriali saranno in grado di implementare una rete di produzione altamente interconnessa e automatizzata. Questo scenario sarà caratterizzato da una vasta quantità di dati generati dai dispositivi connessi in tempo reale lungo l'intera catena di produzione. Ad esempio, si prevede che ogni ora le macchine industriali saranno in grado di generare un volume di dati pari a diversi TB, fornendo informazioni cruciali sulle prestazioni delle attrezzature, sulla qualità dei prodotti e sullo stato degli impianti.

Sistemi di monitoraggio remoto: esempi d'impiego​

Attualmente, molte aziende stanno già investendo in soluzioni innovative per affrontare le sfide della nuova era industriale. Ad esempio, attraverso l'implementazione di sensori intelligenti e sistemi di monitoraggio remoto, è possibile raccogliere dati dettagliati sull'efficienza operativa delle macchine e prevedere potenziali guasti in anticipo, consentendo interventi di manutenzione preventiva. In sintesi, il mondo dello Smart Industry offre enormi opportunità per le imprese industriali, ma richiede una gestione avanzata dei dati e l'adozione di tecnologie all'avanguardia per massimizzare il valore derivante dalla digitalizzazione dei processi produttivi.

La soluzione di Mative ai Big Data​

La sfida principale non risiede solo nella raccolta dei dati, ma anche nella loro gestione e analisi efficace. Mative gestisce il flusso massiccio dei dati attraverso sistemi informativi robusti e scalabili per elaborare, archiviare e analizzare le informazioni in tempo reale. Per estrarre valore dai dati e prendere decisioni predittive e ottimizzate, prova il nostro algoritmo di apprendimento automatico Synapsis ML.

Introduzione​

L'innovazione tecnologica gioca un ruolo fondamentale nell'aumentare l'efficienza e la sostenibilità nelle aziende di produzione di beni. Mative, specializzata nella fornitura di soluzioni tecnologiche avanzate, offre servizi di Internet of Things (IoT) e Machine Learning (ML) che possono rivoluzionare le operazioni nel settore della produzione di infissi e porte. Questa relazione esplora i benefici energetici ed economici derivanti dall'adozione di queste tecnologie in un'azienda di produzione di beni.

Internet of Things (IoT) nella Produzione​

Definizione e Funzionamento​

L'IoT consiste nell'interconnessione di dispositivi intelligenti tramite internet, capaci di raccogliere, scambiare e analizzare dati in tempo reale. Nella produzione, i sensori IoT possono monitorare vari parametri come le prestazioni delle macchine, il consumo energetico, la qualità della produzione e le condizioni della catena di approvvigionamento.

Benefici Energetici​

1. Ottimizzazione dell'Uso Energetico delle Macchine: I sensori IoT possono monitorare il consumo energetico di macchine e attrezzature, identificando inefficienze e suggerendo miglioramenti per ridurre l'uso dell'energia.
2. Gestione Efficiente degli Impianti: I sensori possono controllare i sistemi di riscaldamento, ventilazione e condizionamento dell'aria (HVAC) basandosi su dati in tempo reale, riducendo il consumo energetico non necessario.
3. Miglioramento dei Processi di Produzione: Monitorare le condizioni delle attrezzature in tempo reale aiuta a ottimizzare i processi produttivi, riducendo gli sprechi energetici associati ai tempi di inattività delle macchine o a prestazioni subottimali.

Benefici Economici​

1. Riduzione dei Costi Operativi: La gestione efficiente del consumo energetico e delle prestazioni delle macchine porta a significative riduzioni dei costi operativi.
2. Aumento dell'Efficienza Produttiva: Il monitoraggio e l'ottimizzazione in tempo reale migliorano l'efficienza produttiva, portando a una maggiore produzione e a una riduzione degli sprechi.
3. Manutenzione Predittiva: I dati raccolti dai sensori IoT consentono la manutenzione predittiva, riducendo i tempi di inattività e prolungando la vita delle macchine, con conseguenti risparmi sui costi di riparazione e sostituzione.

Machine Learning (ML) nella Produzione​

Definizione e Funzionamento​

Il Machine Learning è una branca dell'intelligenza artificiale che utilizza algoritmi per analizzare grandi quantità di dati e fare previsioni o decisioni intelligenti. Nella produzione, ML può analizzare i dati provenienti dai dispositivi IoT per identificare modelli, prevedere tendenze e ottimizzare i processi.

Benefici Energetici​

1. Gestione Predittiva dell'Energia: Gli algoritmi di ML possono analizzare dati storici e in tempo reale per prevedere i futuri bisogni energetici, permettendo una gestione più precisa dell'energia e riducendo il consumo complessivo.
2. Ottimizzazione dei Programmi di Produzione: ML può ottimizzare i programmi di produzione basandosi sull'analisi dei dati, migliorando l'utilizzo dell'energia e riducendo la domanda di picco.

Benefici Economici​

1. Ottimizzazione dei Processi: ML aiuta a identificare i processi produttivi più efficienti, portando a risparmi sui costi e a un aumento della produttività.
2. Previsione della Domanda: Gli algoritmi di ML possono prevedere con maggiore accuratezza la domanda di mercato, permettendo una migliore pianificazione dell'inventario e della produzione, riducendo l'eccesso di scorte e i costi associati.
3. Miglioramento della Qualità: ML può analizzare i dati per identificare precocemente problemi di qualità nel processo produttivo, riducendo i difetti e gli sprechi, e migliorando la qualità complessiva del prodotto.

Caso di Studio: Implementazione in un'Azienda di Produzione di Infissi, Porte e Finestre​

Consideriamo un'azienda di produzione di infissi, porte e finestre che decide di adottare le soluzioni IoT e ML di Mative Srl. Le nostre analisi previsionali dopo un anno dall'implementazione e dall'adozione delle nostre tecnologie, mostrano i seguenti benefici:

1. Riduzione del Consumo Energetico del 20%: Grazie all'ottimizzazione dell'uso delle macchine e alla gestione efficiente degli impianti basata su dati in tempo reale.
2. Diminuzione dei Costi Operativi del 15%: Per effetto di una maggiore efficienza produttiva e della riduzione degli sprechi.
3. Miglioramento dell'Efficienza Produttiva del 25%: Risultante dall'ottimizzazione dei processi produttivi e dall'utilizzo migliore delle risorse.
4. Risparmio sui Costi di Manutenzione del 10%: Grazie alla manutenzione predittiva e alla prolungata vita delle macchine.

Conclusione​

L'adozione delle tecnologie IoT e ML proposte da Mative Srl rappresenta un avanzamento significativo per le aziende di produzione di infissi, porte e finestre. I benefici derivanti dall'implementazione di queste tecnologie non solo contribuiscono all'efficienza energetica ed economica, ma aumentano anche la competitività e la redditività dell'azienda, posizionandola per affrontare efficacemente le sfide future del settore.

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Manutenzione predittiva​

La manutenzione predittiva utilizza la sensoristica IoT per acquisire dati sui parametri di funzionamento delle macchine industriali. Questi dati vengono analizzati da software di machine learning per identificare correlazioni e prevedere la necessità di manutenzione o il rischio di guasto. Con il tempo e l'aumento dei dati, il software migliora le sue previsioni. Questo approccio cambia il tradizionale metodo di manutenzione periodica, consentendo di evitare guasti improvvisi e fermi produttivi. Inoltre, il machine learning può essere impiegato nel monitoraggio e controllo del processo produttivo, riconoscendo prodotti e difetti con precisione quasi assoluta.

Logistica e supply chain​

Il machine learning trova ampio impiego nella gestione del rischio nella logistica e nella supply chain industriale. L'analisi continua dei dati sui movimenti dei mezzi di trasporto e dei prodotti consente di ottimizzare i piani di trasporto considerando vari parametri come costi, distanze e flessibilità dei tempi di vendita. La Logistica 4.0, grazie all'analisi avanzata dei dati resa possibile dal machine learning, permette decisioni rapide e precise per soddisfare la domanda dei clienti in modo tempestivo ed economico, favorendo la creazione di un 'magazzino globale' attraverso l'incrocio dei dati dei diversi centri operativi. L'integrazione del machine learning con i Digital Twins, modelli digitali della realtà produttiva, consente di testare prodotti e servizi in modo efficiente, riducendo errori e migliorando la catena produttiva.

Automazione dei processi​

Gli algoritmi di Machine Learning consentono di automatizzare molti processi industriali, aumentando l'efficienza e riducendo gli errori umani.

Qualità del prodotto​

L'analisi dei dati raccolti dai sensori durante la produzione da parte di modelli di machine learning, garantisce un controllo qualità più rigoroso e immediato.

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