In questo approfondimento abbiamo deciso di soffermarci su un aspetto tecnico, ossia l’integrazione di Python nell’IIoT, un passo che offre una vasta gamma di opportunità per l’analisi e l’interpretazione degli obiettivi high level derivanti dai modelli di Machine Learning (ML).

In particolare, Python si rivela uno strumento efficace per modificare i comportamenti delle apparecchiature edge e correggere le derive locali, migliorando così l’efficienza e l’affidabilità dei processi industriali. Ma cos’è Python? Si tratta di un linguaggio di programmazione ad alto livello noto per la sua sintassi chiara e leggibile, che lo rende adatto sia per principianti che per programmatori esperti.

Analisi e Interpretazione dei Modelli ML

Python è ampiamente utilizzato per l’analisi dei dati e lo sviluppo di modelli ML nell’ambito dell’IIoT. Grazie alle sue potenti librerie e framework, come TensorFlow e scikit-learn, è possibile creare modelli predittivi in grado di prevedere la produttività, il Time-To-Failure (TTF) e altri obiettivi high level con elevata precisione.

Modifica dei Comportamenti delle Apparecchiature Edge

Una volta ottenuti i risultati dalle analisi ML, Python consente di tradurre tali informazioni in azioni concrete sulle apparecchiature edge. Attraverso l’uso di API e protocolli di comunicazione standard, è possibile inviare istruzioni ai dispositivi edge per ottimizzare il loro funzionamento in base agli obiettivi definiti.

Correzione delle Derive Locali

Le derive locali possono influenzare negativamente le prestazioni delle apparecchiature edge nel tempo. Utilizzando Python, è possibile implementare algoritmi di correzione delle derive per mantenere le prestazioni delle apparecchiature allineate agli obiettivi desiderati, garantendo così la continuità operativa e la qualità del processo.

Il Vero Punto di Forza di W6 Edge Cloud Control

La piattaforma W6 Edge Cloud Control si distingue per la sua capacità di utilizzare le informazioni derivanti dall’analisi ML per creare un modello di funzionamento comparabile con il funzionamento reale delle apparecchiature edge. Questo modello permette di effettuare analisi predittive per la fault detection, intercettare consumi energetici anomali e predire la domanda energetica, ottimizzando così i consumi in base al carico effettivo.

Margini di Miglioramento Offerti dall’AI

L’introduzione dell’AI, supportata da Python, offre margini di miglioramento significativi, specialmente in contesti dove gli obiettivi sono estremamente complessi o difficili da raggiungere con approcci tradizionali. La capacità dell’AI di superare i limiti degli algoritmi tradizionali consente di affrontare sfide complesse e di ottenere risultati superiori nell’IIoT.