Chat con dati della macchina

Attraverso un'intelligenza artificiale generativa, i dati di produzione e di macchina dovrebbero diventare più facilmente accessibili. © Università di Stoccarda IFF/Fraunhofer IPA, Foto: Rainer Bez

Grazie all'IA, i dati delle macchine diventano accessibili a tutti: al Fraunhofer IPA lavora un team di ricerca su un'intelligenza artificiale generativa, con cui i dipendenti possono interrogare dati di produzione e di macchina tramite chat. Essa illustra dati complessi e facilita così l'analisi nella quotidianità lavorativa.

In una fabbrica vengono generati quotidianamente grandi quantità di dati di produzione e di macchina. Tuttavia, in molti casi, rimangono inutilizzati. Lo sforzo necessario per poter analizzare i dati è particolarmente difficile da sostenere per le piccole e medie imprese. Infatti, il personale specializzato deve raccogliere i dati da molte fonti diverse, elaborarli con lavoro manuale e infine rappresentarli con grafici e diagrammi.

»L'accesso e l'analisi dei dati di produzione e di macchina devono diventare più semplici«, afferma Matthias Schneider del team di ricerca IT-Architekturen für die Produktion presso l'Istituto Fraunhofer per la tecnologia della produzione e l'automazione IPA. È proprio qui che si inserisce il progetto di ricerca »Visualizzazione dei dati di produzione come estensione generativa interattiva« (ViPGeniE). In collaborazione con le tre aziende del Baden-Württemberg ads-tec Industrial IT GmbH, Data Coffee GmbH e Ulrich GmbH & Co. KG, l'Istituto Fraunhofer IPA vuole rendere più accessibili i dati di produzione e di macchina tramite un'intelligenza artificiale generativa.

Analizzare i dati senza conoscenze specialistiche

Proprio come molte persone oggi interagiscono privatamente con un'intelligenza artificiale generativa, in futuro i dipendenti potranno interrogare tramite chat dati concreti – come determinati stati delle macchine o andamenti di temperatura. In risposta, riceveranno non solo testo, ma anche i diagrammi appropriati, che l'IA genera appositamente per il loro interlocutore umano.

Basandosi su questo, i dipendenti potranno porre ulteriori domande all'IA. Si creerà così un dialogo tra uomo e macchina, nel corso del quale saranno comprensibili le correlazioni o le cause di errori. Ciò sarà possibile grazie alla sinergia di diverse tecnologie: i dati di produzione e i sensori vengono raccolti continuamente e descritti in un cosiddetto Digital Twin, un'imitazione virtuale della produzione. Questo fornisce le informazioni contestuali necessarie affinché l'intelligenza artificiale possa interpretare correttamente i dati.

»La barriera all'uso dei dati di produzione e di macchina viene così notevolmente abbassata«, afferma Schneider, »poiché non è più necessario un know-how specialistico per accedere ai dati e analizzarli.« Inoltre, si eliminano i tempi di attesa per adattare visualizzazioni già esistenti o crearne di nuove. Anche se un'azienda dispone di propri specialisti per l'analisi dei dati, questi di solito non sono immediatamente disponibili e possono rispondere alle richieste solo con un certo ritardo. I benefici di ViPGeniE sarebbero particolarmente evidenti per le piccole e medie imprese di tutti i settori, poiché spesso non possono assumere analisti di dati.

Primi risultati nel 2027

Gli scienziati e le scienziate del team di Schneider presso il Fraunhofer IPA assumono nel progetto ViPGeniE diversi ruoli chiave: sviluppano l'architettura di sistema, un ambiente flessibile in cui possono essere utilizzati diversi modelli linguistici, e i Digital Twin, che strutturano i dati e rendono possibile l'analisi tramite l'intelligenza artificiale generativa.

Un primo dimostratore, che mostra come con l'IA generativa possano essere visualizzati in modo comprensibile dati complessi di produzione e di macchina provenienti da fonti molto diverse in pochi secondi, sarà probabilmente presentato nel secondo trimestre del 2027 dai partner del progetto.