Algoritmi, intelligenza artificiale e acciaio: il futuro del settore siderurgico secondo siderweb

Nel webinar “L’acciaio nell’era della digitalizzazione” sono stati analizzati gli strumenti principali della digitalizzazione per le imprese

Carlo Mapelli, docente al dipartimento di Meccanica del Politecnico di Milano

Durante il webinar “L’acciaio nell’era della digitalizzazione” organizzato da siderweb si è discusso sulla digitalizzazione e su come possa rappresentare un “fattore di competitività importante per l’impresa siderurgica”. Lo ha dichiarato Carlo Mapelli, docente del Politecnico di Milano, intervenendo al webinar della community dell’acciaio. Strumenti principali della digitalizzazione sono gli algoritmi di controllo di processo, che controllano i fattori di produzione e supportano la contabilità industriale e aumentano l’efficienza produttiva mediante la previsione di fenomeni complessi. C’è poi l’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. 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 pesi, numeri e valori matematici che li collegano con i nodi nascosti nella rete (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».







Nicola Segnali, business innovation manager di Regesta Lab, è entrato nei dettagli: «Il percorso comune che si compie, introducendo l’IoT e l’intelligenza artificiale nei processi produttivi, parte dalla digitalizzazione dei dati che si hanno a disposizione per addestrare i modelli e rendere sempre più autonomo il processo. Per fare questo, i dati devono essere raccolti in maniera trasversale dalle diverse fasi e macchine della filiera e la loro base deve essere ottimizzata, così da poter attivare processi integrati intelligenti». Il manager ha citato «soluzioni intelligenti relative all’acquisizione di rottame con riconoscimento visivo del materiale, frutto della raccolta di un gran numero di immagini, fornite al sistema e che permettono all’intelligenza artificiale di lavorare sul riconoscimento del prodotto e stabilirne la classifica»; e il progetto realizzato in un tubificio, «dove si punti alla riduzione degli scarti tramite una previsione del difetto sul prodotto finito con 5 minuti di anticipo e con accuratezza statistica dell’85%, perché il sistema permette di prevedere i difetti e di intervenire per porvi rimedio».

Proprio con Regesta ha collaborato, per la realizzazione del sistema “Smartset”, Lucchini Rs. «Consiste in un set di sensori che monitorano il carico dinamico a cui l’asse del treno, il sistema di collegamento delle due ruote, è sottoposto – ha spiegato Augusto Mensi, ceo di Lucchini Rs –. Da questa informazione, un piccolo sistema di bordo è in grado di ricavare dati utili ad aumentare la sicurezza d’esercizio del treno e della rete. I dati raccolti sono poi caricati in cloud e processati da noi, per fornire valutazioni più approfondite e sofisticate che permettono di ottimizzare le ispezioni e quindi ridurre i costi. Una soluzione particolarmente apprezzata da Trenitalia. Questo è il punto di arrivo di un lungo percorso di ricerca condotto con il Politecnico di Milano per cercare di capire meglio come le difettosità influenzassero il comportamento quotidiano dei componenti».

Digitalizzando, ha spiegato il ceo, «ottimizziamo il processo, inteso come miglioramento della sostenibilità attraverso il minor consumo di risorse, in particolare energetiche. In termini siderurgici, il focus è sui fattori di maggior impatto, vale a dire rottame ed energia. Il secondo obiettivo, apparentemente scontato, è di grande impatto: automatizzare i processi. La robotizzazione permette flessibilità, ripetibilità e rapidità di esecuzione. Gli investimenti in questo ambito sono continui. Un ottimo esempio è la nostra linea totalmente automatizzata di lavorazione ruote, avviata nel 2020 e in fase di raddoppio quest’anno».














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