In qualità di esperto nel campo della qualità industriale, Ellistat amplia il proprio modulo Analisi dei dati nuove funzionalità di intelligenza artificiale. Oltre al machine learning e alla classificazione, l’integrazione delle reti neurali consente di modellare comportamenti industriali più complessi. Con questa evoluzione del software, Ellistat opta per un’IA applicata, graduale e controllata.
Comprendere l'origine delle discrepanze e intervenire sui parametri giusti non è più solo un'intenzione, ma ormai un approccio concreto.
Un’intelligenza artificiale industriale utile, non una promessa astratta
Per Ellistat, l’intelligenza artificiale ha valore solo se aiuta concretamente le aziende del settore manifatturiero
per produrre meglio. E per questo, deve innanzitutto essere accessibile a tutti. La qualità si basa
si basa su un principio semplice: padroneggiare i propri processi, ovvero comprendere i parametri
che influenzano la produzione: temperatura, utensile, materiale, macchina, operatore,
fornitore, regolazione, ambiente. Ma individuare questi fattori richiede solitamente
competenze statistiche che non tutti possiedono e che pochi laboratori
hanno il tempo di mobilitarsi.
Quando si verifica uno scostamento, un’anomalia o una variazione, individuarne la causa spesso richiede
dell'indagine: si procede per intuizione, si verifica un parametro dopo l'altro, e il tempo
Il tempo dedicato alla ricerca si traduce in scarti, ritardi e aggiustamenti che assomigliano più a
l'esperienza piuttosto che le prove.
È qui che entra in gioco Data Analysis: il software si occupa della parte complessa, le
calcoli, modelli, metodi statistici, e la presenta attraverso un'interfaccia
Semplice. Non occorre essere esperti di data science per analizzare i propri dati, individuare i
variabili influenti, comprendere l'origine delle variazioni e costruire modelli
utilizzabili sul campo. In questo modo, chiunque può avvalersi di capacità analitiche che finora
riservate agli specialisti.
Questa accessibilità definisce anche il pubblico a cui è rivolto il software. Data Analysis non è riservato ai
esperti di statistica o di intelligenza artificiale: si rivolge innanzitutto a coloro che
conoscono il processo: tecnici dei metodi, della produzione e della qualità. Sono loro che
conoscono bene il territorio, ed è a loro che lo strumento deve fornire l’analisi
accessibile.
Le nuove funzioni basate sull'intelligenza artificiale seguono esattamente questa logica: aggiungono
potenza senza rinunciare alla semplicità d’uso. Per un utente non esperto,
L'approccio rimane guidato, passo dopo passo. Per un profilo esperto, il software offre maggiori funzionalità
di profondità, con impostazioni avanzate relative alla struttura dei modelli e alle funzioni
di attivazione: può configurare una rete neurale, scegliere una modalità di addestramento,
modificare il modo in cui il modello apprende dai dati o aggiungere neuroni
a seconda del livello di analisi desiderato. La stessa interfaccia si adatta quindi al livello di
ognuna, dalla diagnosi rapida alla modellizzazione dettagliata.
«L’IA industriale non deve essere l’ennesima “scatola nera” in officina. Deve aiutare i
ai team di comprendere cosa succede realmente nei loro processi. Con DATA
Analisi: vogliamo fornire alle aziende modelli più potenti, ma
utilizzabili da chi conosce bene il territorio. È così che l’IA diventa utile:
»quando guida le decisioni relative alla produzione», spiega Davy Pillet, amministratore delegato di Ellistat.
Dalla statistica classica ai modelli di intelligenza artificiale
Il punto di forza di Data Analysis risiede nell’ampia gamma di metodi riuniti in un unico strumento. A
In linea di massima, le statistiche classiche rispondono alle domande più comuni che sorgono durante il workshop: confrontare due variabili, verificare se un cambiamento ha un effetto reale, misurare una correlazione, costruire una regressione o un piano sperimentale. Semplici da applicare, questi metodi rimangono indispensabili e costituiscono il fondamento di un approccio rigoroso alla qualità.
La nuova versione amplia notevolmente questa gamma. Data Analysis integra
ora modelli di machine learning, reti neurali e
classificazione non supervisionata. Laddove la statistica classica descrive relazioni semplici
Tra alcune variabili, questi modelli trattano fenomeni in cui numerosi
I parametri interagiscono: individuano la funzione che collega le condizioni di produzione al
risultato ottenuto, e mettono in evidenza raggruppamenti o comportamenti che l’occhio
L'essere umano non fa distinzioni.
L'utente dispone così di un continuum completo: sceglie il livello di analisi adatto a
la sua domanda: dal test a due variabili al modello predittivo, senza mai allontanarsi dallo stesso
ambiente. L'obiettivo rimane lo stesso a ogni livello: ridurre i tempi di analisi,
migliorare l'affidabilità delle diagnosi e concentrare gli interventi sugli strumenti giusti.
Al centro della Suite Qualità Ellistat
DATA Analysis fa parte della Suite Qualité Ellistat, una suite software interamente basata sul web dedicata alla
qualità industriale. Il modulo mostra tutto il suo valore quando sfrutta i dati provenienti da
altri componenti software: con CSP o APC per seguire l'andamento statistico dei loro
processi e monitorare la produzione in tempo reale e IQC per confrontare i fornitori,
analizzare la qualità dei lotti in entrata o monitorare l'andamento delle prestazioni dei fornitori
in passato.
Questa complementarità conferisce coerenza all'intera Suite Qualità: raccogliere
i dati, monitorarli, analizzarli e poi prendere decisioni basate sui fatti.
Un’intelligenza artificiale industriale progressiva e controllata
Con questa evoluzione dell'analisi dei dati, Ellistat sostiene un approccio pragmatico a
l'intelligenza artificiale. Non si può promettere autonomia senza dati affidabili. Non si possono fare affermazioni scollegate dalla realtà produttiva. L'IA deve basarsi su dati affidabili, processi
chiari e con obiettivi misurabili.
Ellistat ha scelto un'intelligenza artificiale che aiuta le aziende del settore industriale ad analizzare e comprendere meglio e
gestire meglio i propri processi.
FAQ
Bisogna essere un data scientist per utilizzare DATA Analysis?
No. DATA Analysis è destinato innanzitutto ai tecnici dei reparti metodi, produzione e qualità, che conoscono il processo. Il software si occupa dei calcoli e dei modelli e guida l’utente passo dopo passo. Gli utenti esperti possono, se lo desiderano, accedere a impostazioni avanzate: struttura della rete neurale, funzioni di attivazione, modalità di addestramento.
Qual è la differenza tra la statistica classica e il machine learning?
La statistica classica risponde a domande mirate: un cambiamento ha un effetto reale? Due variabili sono correlate? Rimane l’approccio corretto quando si studiano pochi parametri. Il machine learning e le reti neurali subentrano quando numerosi parametri interagiscono e le relazioni non sono più semplici da descrivere. In DATA Analysis, i due approcci coesistono nello stesso ambiente: si sceglie il livello di analisi adeguato alla domanda posta.
Quali dati servono per addestrare un modello?
Sono necessari i dati relativi ai risultati (una misura, un tasso di scarti, una caratteristica misurata) e i parametri di produzione che possono influenzarli: macchina, utensile, lotto di materiale, operatore, regolazione, condizioni ambientali. Il volume necessario dipende dal numero di parametri studiati e dalla complessità del fenomeno. La qualità conta tanto quanto la quantità: misurazioni affidabili, effettuate con strumenti ben calibrati, sono la condizione fondamentale per un modello utilizzabile.
A cosa serve la classificazione non supervisionata in fase di produzione?
Raggruppa automaticamente gli elementi che presentano un comportamento simile, senza che sia necessario definire i gruppi in anticipo. In pratica, consente ad esempio di individuare famiglie di lotti, macchinari o fornitori con profili simili, oppure di individuare un comportamento atipico che non era stato identificato in precedenza.
DATA Analysis è compatibile con gli altri moduli Ellistat?
Sì. DATA Analysis mostra tutto il suo valore quando sfrutta i dati raccolti dagli altri moduli della Suite Qualità: SPC per la cronologia dei processi, IQC per le prestazioni dei fornitori e la qualità dei lotti in entrata, APC per le misurazioni e le correzioni delle macchine. I dati sono già strutturati, il che evita una fase di preparazione laboriosa.
Un modello di intelligenza artificiale può sostituire la competenza dei team?
No. Un modello evidenzia i parametri che incidono maggiormente su un risultato, ma una correlazione non è sempre sinonimo di causalità. La conoscenza del processo rimane indispensabile per interpretare i risultati e decidere le azioni da intraprendere. In caso di dubbio, un piano sperimentale consente di confermare l’effetto reale di un parametro prima di modificare il processo.
