In qualit\u00e0 di esperta nel campo della qualit\u00e0 industriale, Ellistat arricchisce il proprio modulo DATA Analysis con nuove funzionalit\u00e0 di intelligenza artificiale. Oltre al machine learning e alla classificazione, l\u2019integrazione delle reti neurali consente di modellare comportamenti industriali pi\u00f9 complessi. Con questa evoluzione del software, Ellistat opta per un\u2019intelligenza artificiale applicata, graduale e controllata.
\nComprendere l'origine delle discrepanze e intervenire sui parametri giusti non \u00e8 pi\u00f9 solo un'intenzione, ma ormai un approccio concreto.<\/p>\n
Per Ellistat, l\u2019intelligenza artificiale ha valore solo se aiuta concretamente le aziende del settore manifatturiero
\nper produrre meglio. E per questo, deve innanzitutto essere accessibile a tutti. La qualit\u00e0 si basa
\nsi basa su un principio semplice: padroneggiare i propri processi, ovvero comprendere i parametri
\nche influenzano la produzione \u2014 temperatura, utensile, materiale, macchina, operatore,
\nfornitore, regolazione, ambiente. Ma individuare questi fattori richiede solitamente
\ncompetenze statistiche che non tutti possiedono e che pochi laboratori
\nhanno il tempo di mobilitarsi.<\/p>\n
Quando si verifica uno scostamento, un\u2019anomalia o una variazione, individuarne la causa spesso richiede
\ndell'indagine: si procede per intuizione, si verifica un parametro dopo l'altro, e il tempo
\nIl tempo dedicato alla ricerca si traduce in scarti, ritardi e aggiustamenti che assomigliano pi\u00f9 a
\nl'esperienza piuttosto che le prove.<\/p>\n
\u00c8 qui che entra in gioco DATA Analysis: il software si occupa della parte complessa \u2014 i
\ncalcoli, modelli, metodi statistici \u2014 e la presenta attraverso un'interfaccia
\nSemplice. Non occorre essere esperti di data science per analizzare i propri dati, individuare i
\nvariabili influenti, comprendere l'origine delle variazioni e costruire modelli
\nutilizzabili sul campo. In questo modo, chiunque pu\u00f2 avvalersi di capacit\u00e0 analitiche che finora
\nriservate agli specialisti.<\/p>\n
Questa accessibilit\u00e0 definisce anche il pubblico a cui \u00e8 rivolto il software. DATA Analysis non \u00e8 riservato ai
\nesperti di statistica o di intelligenza artificiale: si rivolge innanzitutto a coloro che
\nconoscono il processo \u2014 tecnici dei metodi, della produzione e della qualit\u00e0. Sono loro che
\nconoscono bene il territorio, ed \u00e8 a loro che lo strumento deve fornire l\u2019analisi
\naccessibile.<\/p>\n
Le nuove funzioni basate sull'intelligenza artificiale seguono esattamente questa logica: aggiungono
\npotenza senza rinunciare alla semplicit\u00e0 d\u2019uso. Per un utente non esperto,
\nL'approccio rimane guidato, passo dopo passo. Per un profilo esperto, il software offre maggiori funzionalit\u00e0
\ndi profondit\u00e0, con impostazioni avanzate relative alla struttura dei modelli e alle funzioni
\ndi attivazione: pu\u00f2 configurare una rete neurale, scegliere una modalit\u00e0 di addestramento,
\nmodificare il modo in cui il modello apprende dai dati o aggiungere neuroni
\na seconda del livello di analisi desiderato. La stessa interfaccia si adatta quindi al livello di
\nognuna, dalla diagnosi rapida alla modellizzazione dettagliata.<\/p>\n
\u00abL\u2019IA industriale non deve essere l\u2019ennesima \u201cscatola nera\u201d in officina. Deve aiutare i
\nai team di comprendere cosa succede realmente nei loro processi. Con DATA
\nAnalisi: vogliamo fornire alle aziende modelli pi\u00f9 potenti, ma
\nutilizzabili da chi conosce bene il territorio. \u00c8 cos\u00ec che l\u2019IA diventa utile:
\n\u00bbquando guida le decisioni relative alla produzione\u00bb, spiega Davy Pillet, CEO di Ellistat.<\/p>\n
Il punto di forza di DATA Analysis risiede nell\u2019ampia gamma di metodi riuniti in un unico strumento. A
\nIn linea di massima, le statistiche classiche rispondono alle domande pi\u00f9 frequenti del workshop:<\/p>\n
confrontare due variabili, verificare se un cambiamento ha un effetto reale, misurare una correlazione,
\ncostruire una regressione o un piano sperimentale. Di facile attuazione, questi
\nQuesti metodi rimangono indispensabili e costituiscono la base di un approccio orientato alla qualit\u00e0
\nrigorosa.<\/p>\n
La nuova versione amplia notevolmente questa gamma. DATA Analysis integra
\nora modelli di machine learning, reti neurali e
\nclassificazione non supervisionata. Laddove la statistica classica descrive relazioni semplici
\nTra alcune variabili, questi modelli trattano fenomeni in cui numerosi
\nI parametri interagiscono: individuano la funzione che collega le condizioni di produzione al
\nrisultato ottenuto, e mettono in evidenza raggruppamenti o comportamenti che l\u2019occhio
\nL'essere umano non fa distinzioni.<\/p>\n
L'utente dispone cos\u00ec di un continuum completo: sceglie il livello di analisi adatto a
\nla sua domanda \u2014 dal test a due variabili al modello predittivo \u2014 senza mai allontanarsi dallo stesso
\nambiente. L'obiettivo rimane lo stesso a ogni livello: ridurre i tempi di analisi,
\nmigliorare l'affidabilit\u00e0 delle diagnosi e concentrare gli interventi sugli strumenti giusti.<\/p>\n
DATA Analysis fa parte della Suite Qualit\u00e9 Ellistat, una suite software interamente basata sul web dedicata alla
\nqualit\u00e0 industriale. Il modulo mostra tutto il suo valore quando sfrutta i dati provenienti da
\naltri componenti software: con SPC per monitorare l\u2019andamento statistico dei loro
\nprocessi e monitorare la produzione in tempo reale e il controllo qualit\u00e0 in entrata (IQC) per confrontare i fornitori,
\nanalizzare la qualit\u00e0 dei lotti in entrata o monitorare l'andamento delle prestazioni dei fornitori
\nin passato.<\/p>\n
Questa complementarit\u00e0 conferisce coerenza all'intera Suite Qualit\u00e0: raccogliere
\ni dati, monitorarli, analizzarli e poi prendere decisioni basate sui fatti.<\/p>\n
Con questa evoluzione di DATA Analysis, Ellistat promuove un approccio pragmatico a
\nl'intelligenza artificiale. Nessuna promessa di fabbriche autonome. Nessun discorso fuori dal contesto
\nle realt\u00e0 produttive. L\u2019IA deve basarsi su dati affidabili, processi
\nchiari e con obiettivi misurabili.<\/p>\n
Ellistat ha scelto un'intelligenza artificiale che aiuta le aziende del settore industriale ad analizzare e comprendere meglio e
\ngestire meglio i propri processi.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Ellistat fait \u00e9voluer DATA Analysis avec l’IA pour mieux ma\u00eetriser les proc\u00e9d\u00e9s industriels Expert de la qualit\u00e9 industrielle, Ellistat enrichit son module DATA Analysis de nouvelles capacit\u00e9s d’intelligence artificielle. \u00c0 c\u00f4t\u00e9 du machinelearning et de la classification, l’int\u00e9gration de r\u00e9seaux de neurones permet demod\u00e9liser des comportements industriels plus complexes. Avec cette \u00e9volution du logiciel, Ellistat […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":4421,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[7],"tags":[],"class_list":["post-4422","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-analysis"],"acf":[],"yoast_head":"\n