L'Internet industriale di domani integrerà tecnologie che imitano le abilità cognitive umane come la capacità di pianificare, imparare, e percepire ciò che ci circonda. Il cluster di eccellenza Fraunhofer Cognitive Internet Technologies CCIT sta lavorando per realizzare la visione di un Cognitive Internet of Things.

La digitalizzazione ha un enorme potenziale per l'industria tedesca, consentire alle aziende di automatizzare i processi di produzione, renderli più efficienti, adottare nuovi modelli di business, e offrire prodotti personalizzati. "Ciò richiede un'elevata produttività, conveniente, processi di produzione flessibili, basato su tecnologie IoT sicure, infrastrutture di dati affidabili e metodi di apprendimento automatico affidabili. Abbiamo tutte le competenze necessarie per farlo al Fraunhofer CCIT e stiamo ricercando scenari applicativi specifici, " afferma la prof.ssa Claudia Eckert, portavoce del consiglio direttivo.

Accorto, macchine utensili interattive

Fraunhofer CCIT sta sviluppando un componente per uno strumento intelligente che migliora la qualità e l'output dei processi di taglio. Integrando componenti wireless e tecnologia di comunicazione a banda larga per misurare le frequenze di risonanza dello strumento, analizzare i dati in tempo reale, e rilevare anomalie, diventa possibile acquisire i dati di processo nel punto di azione. "Questo ci dice immediatamente se c'è un problema con il processo di lavorazione, ad esempio un utensile difettoso, " afferma Hendrik Rentzsch del Fraunhofer Institute for Machine Tools and Forming Technology IWU. I protocolli di sicurezza assicurano l'integrità, riservatezza, disponibilità e autenticità dell'origine dei dati acquisiti. Il componente IoT funziona sia come sensore che come attuatore. Emettendo onde ultrasoniche, fa risuonare lo strumento. I segnali di risonanza sono amplificati e possono essere utilizzati per controllare lo strumento. Rentzsch:"In questo modo è possibile mantenere un livello continuo di qualità e produttività anche quando il processo produttivo è in funzione a pieno regime. La soluzione sviluppata da Fraunhofer CCIT può essere integrata a costi contenuti in qualsiasi strumento, per esempio in uno strumento di perforazione del metallo."

Condivisione sicura dei dati all'interno di un gruppo di utenti controllato

Per illustrare il concetto di gemello digitale condiviso, Fraunhofer CCIT presenterà la sua soluzione per un desk operativo connesso che consente alle aziende di condividere i dati sensibili dei loro processi produttivi con, e solo con, partner e clienti autorizzati. Questa soluzione IT è composta da tre componenti:l'architettura IoT, il gemello digitale, e gli spazi dati internazionali (IDS). L'architettura RIOTANA (Real-time IoT Analytics) prende i dati grezzi dal processo in esecuzione, come vibrazioni, temperatura o attrito e li utilizza per generare indicatori significativi in ​​tempo reale. Queste informazioni vengono quindi archiviate in un gemello digitale sui server dell'azienda. Qui, l'azienda può definire quali dati desidera condividere con quali utenti ea quali condizioni. I connettori IDS forniscono una trasmissione sicura dei dati e il controllo sull'ulteriore elaborazione dei dati da parte del destinatario. Si noti che questa condivisione dei dati è bidirezionale. Le informazioni possono essere aggiunte al gemello digitale anche da utenti esterni. "La nostra tecnologia crea un ponte tra l'architettura IoT e le soluzioni esistenti per lo scambio sicuro dei dati dei processi industriali, come la shell di amministrazione delle risorse Industry 4.0 o l'architettura IDS. Può ospitare qualsiasi tipo di database o applicazione. Per esempio, consente ai produttori di macchine e agli utenti di condividere i dati di processo al fine di migliorare il monitoraggio delle condizioni degli utensili, " afferma Hendrik Haße del Fraunhofer Institute for Software and Systems Engineering ISST.

Risultati più rapidi grazie all'AI

Ma il valore aggiunto di tali tecnologie per l'industria va oltre la capacità di condividere i dati con partner esterni. Tecnologie come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale possono essere applicate ai dati ottenuti dai processi di produzione in corso.

Per garantire che le macchine utensili producano in modo affidabile, risultati riproducibili, i segni di usura devono essere rilevati in tempo utile. Fino ad ora, questo dipendeva dall'esperienza e dalla conoscenza dell'operatore della macchina e si basava principalmente sulle sue capacità di osservazione. Poco era disponibile in termini di ausili tecnici. I ricercatori dei Fraunhofer Institutes for Production Technology IPT e for Algorithms and Scientific Computing SCAI hanno sviluppato un algoritmo per questo scopo, che hanno addestrato utilizzando metodi di apprendimento automatico appositamente adattati. L'IA è in grado di determinare le condizioni di uno strumento analizzando il suo spettro sonoro, che a sua volta gli permette di identificare anche i minimi segni di usura. "Anche gli umani possono farlo, "dice Sebastian Mayer, un ricercatore presso Fraunhofer SCAI, "ma un'intelligenza artificiale può farlo più velocemente, e analizzare molti più spettri sonori allo stesso tempo, così come imparare a distinguere i segni di usura su una scala più fine. L'algoritmo aiuta l'operatore umano a decidere, Per esempio, se uno strumento deve essere sostituito o meno. "L'intelligenza artificiale è sintonizzata su frequenze diverse rispetto all'orecchio umano, e può consigliare all'operatore a quali frequenze prestare particolare attenzione, ", afferma Arno Schmetz, scienziato del Fraunhofer IPT.