Come l'intelligenza artificiale aumenta la produttività e rivitalizza i processi nel settore manifatturiero

L'intelligenza artificiale (IA) ha rivoluzionato molti settori, compreso quello manifatturiero. Il termine intelligenza artificiale si riferisce a un insieme di tecnologie consolidate ed emergenti che possono essere integrate in vari processi per consentire un apprendimento, una comprensione e una linea d'azione continui. Il risultato sta nella capacità di ottimizzare tali processi in vari settori. LIA per il settore manifatturiero è un esempio perfetto dell'intersezione tra tecnologia e ottimizzazione dei processi.

IA per il Diagramma del settore manifatturiero

Le macchine intelligenti dotate di intelligenza artificiale sono progettate per estendere le capacità tecnologiche attraverso un processo del tutto simile a quello degli esseri umani: proprio come le persone percepiscono, acquisiscono conoscenze, prendono decisioni, agiscono e imparano dall'esperienza, la tecnologia può ora fare lo stesso.

Perché la produzione ha bisogno dell'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale ha il potenziale per mettere il turbo ai processi produttivi e aumentare la redditività. Nel caso del settore manifatturiero, l'intelligenza artificiale può incrementare il valore aggiunto lordo (GVA).

Questa è una buona notizia. Quando i profitti delle aziende sono in calo, la pressione si fa sentire anche nel settore manifatturiero. Una diminuzione degli investimenti può portare a un calo dell'innovazione a valle, diminuendo il valore di mercato dell'azienda e la sua capacità di crescere o di raggiungere gli obiettivi in un ambiente sfavorevole, in continuo cambiamento. Ciò si ripercuote sui profitti e su tutte le parti interessate. Inoltre, l'intelligenza artificiale potrebbe rivelarsi vantaggiosa per un settore industriale meno redditizio.

IA per il Libro bianco del settore manifatturiero
Manufacturing intelligence nell'era dell'Industria 4.0 e dell'IoT
Accelera l'innovazione con la collaborazione e la consapevolezza del contesto in tempo reale.

Sfide: cosa serve per una corretta integrazione dell'intelligenza artificiale?

Gestione e accettazione dei dipendenti

Affinché l'intelligenza artificiale entri a far parte dei processi produttivi e raggiunga il suo pieno potenziale, il primo passo è l'accettazione da parte dell'uomo. Ciò richiede la creazione di un nuovo rapporto tra l'uomo e la macchina: vedere l'automazione non come una minaccia per il lavoro umano, ma piuttosto come un alleato che aumenta le prestazioni dell'uomo riducendo il tempo dedicato a compiti banali e ripetitivi, liberando spazio mentale per l'innovazione e riducendo l'errore umano. L'uomo può sfruttare la tecnologia e plasmarla in base alle sue esigenze e, nel caso della tecnologia guidata dall'intelligenza artificiale, consentirle di migliorarsi continuamente.

Occupandosi dei lavori a basso valore aggiunto dei lavoratori, l'intelligenza artificiale può liberare questi ultimi per aumentare la produttività in aree di produzione chiave. L'intelligenza artificiale non è altro che un collega virtuale che aggiunge valore alla vita lavorativa. Modellare gli atteggiamenti dei dipendenti sulla base di questa premessa contribuirà a promuoverne l'adozione nel settore manifatturiero e in altri settori che dipendono dalla produzione.

Le pratiche efficaci per i produttori che adottano l'intelligenza artificiale possono includere lo sviluppo di una metodologia di comunicazione inclusiva per le parti interessate, i dipendenti, i partner, gli investitori e i clienti.

Altre sfide alla diffusione dell'intelligenza artificiale

Altre sfide all'utilizzo di sistemi e soluzioni di intelligenza artificiale sono rappresentate da un'implementazione poco chiara della tecnologia nelle strutture produttive tradizionali. Ciò va di pari passo con la mancanza di formazione e di competenze necessarie per lavorare con i nuovi sistemi. Tuttavia, questo problema non è insormontabile.

Per i produttori potrebbe essere difficile integrare l'intelligenza artificiale e realizzare la trasformazione digitale con un'interruzione minima dei cicli di produzione e delle tempistiche. Gli standard fondamentali di sicurezza e qualità devono ancora essere soddisfatti e gli impegni assunti devono essere rispettati.

Proiezioni per la tecnologia basata sull'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero e industriale

Il principale motore dell'intelligenza artificiale è l'ascesa dell'Internet delle cose (IoT). L'IoT consente la connessione e il dialogo tra i dispositivi fisici e il mondo digitale.

Le aziende dovrebbero essere svelte a capitalizzare questo know-how. La creazione di una serie di nuove figure professionali è in corso e probabilmente continuerà nei prossimi cinque anni.

  • Ingegneri o specialisti di machine learning
  • Specialisti della robotica collaborativa
  • Analisti della qualità dei dati e programmatori di soluzioni di intelligenza artificiale o progettisti di software

Queste prevedono inoltre che le competenze di fusione saranno sempre più richieste. Il termine si applica alla capacità unica di unire il talento umano e quello delle macchine in un processo aziendale per ottenere un risultato migliore di quello che ciascuna entità avrebbe ottenuto da sola (in sostanza, combinando forze individuali per espandere le capacità delle risorse umane e delle macchine). Le persone con competenze di fusione saranno impiegate per formare, insegnare e modellare il giudizio umano per sfruttare le capacità delle macchine intelligenti. Un esempio è rappresentato dai processi iterativi o ripetitivi in cui ogni parte impara dall'altra.

I produttori stanno anche sviluppando serie di competenze di intelligenza artificiale interne attraverso appositi programmi di sviluppo e apprendimento.

Come l'intelligenza artificiale può rivitalizzare l'industria manifatturiera

Gli esperti ritengono che l'intelligenza artificiale, in quanto fattore di produzione e manifattura, possa essere un elemento di forza in almeno tre modi fondamentali:

  1. Automazione intelligente: la nuova "forza lavoro virtuale" che integra le risorse umane
  2. Aumentare le competenze e potenziare le capacità delle risorse umane esistenti.
  3. Contribuire a sfruttare al meglio il budget e destinarne una parte all'innovazione, alla ricerca e allo sviluppo.

Da un punto di vista concreto, sono vari i modi in cui l'intelligenza artificiale fornisce un supporto alla produzione e aiuta la crescita.

Automazione dei processi

Sebbene l'automazione nel settore manifatturiero non sia una novità, l'intelligenza artificiale ha aggiunto una nuova dimensione, così preziosa che l'impatto futuro dell'automazione intelligente può essere a dir poco fenomenale.

Le grandi aziende manifatturiere che desiderano rimanere leader di mercato investono nello sfruttamento dell'intelligenza artificiale. Utilizzano la tecnologia per consentire alle macchine di essere autosufficienti fino al punto di autodiagnosticare problemi e guasti, stimare le esigenze di manutenzione e ordinare preventivamente i pezzi di ricambio.

L'automazione guidata dall'IA conferisce un enorme vantaggio competitivo.

Snellimento delle catene di fornitura

L'intelligenza artificiale può rappresentare un incredibile risparmio di denaro, accorciando le catene di fornitura per utilizzare meglio tempo e risorse. I sistemi di intelligenza artificiale possono tracciare gli eventi che ritardano uno qualsiasi degli anelli della catena di fornitura, dai problemi più gravi al più piccolo incidente isolato. Possono tracciare i trasporti e scansionare una moltitudine di registri per mantenere la visibilità in tempo reale lungo la catena di fornitura. I sistemi possono analizzare in tempo reale milioni di incidenti al giorno. Le capacità di intelligenza artificiale danno un contributo importante ai sistemi di allerta precoce, alle strategie e alla ricerca di soluzioni ai problemi della catena di approvvigionamento.

Definizione di benchmark, conduzione e monitoraggio del controllo qualità

Le macchine possono essere dotate di telecamere diverse volte più sensibili dell'occhio umano, in grado di rilevare anche i difetti più piccoli. Questa caratteristica può essere utile in quasi tutti i settori produttivi, dalla metallurgia alla vendita al dettaglio e tutto il resto.

Riduzione dei tempi di progettazione e sviluppo dei prodotti

L'intelligenza artificiale spinge all'innovazione come effetto collaterale diretto dell'eliminazione dei costi superflui. Il denaro risparmiato può essere dirottato verso la ricerca e lo sviluppo di prodotti, che generano nuovi flussi di entrate per una migliore redditività.

Miglioramento dell'utilizzo delle risorse e del riuso della produzione

Le aziende spesso investono ingenti somme in anticipo per le attrezzature, che possono o meno essere utilizzate appieno. Oltre alle risorse inattive, i tempi di inattività della produzione e i guasti alle apparecchiature contribuiscono alla perdita di fatturato. L'intelligenza artificiale può aiutare a prevenire questi problemi segnalando inconvenienti, prevedendo i guasti e suggerendo misure preventive prima che un'apparecchiatura si guasti.

Previsione dei risultati

L'intelligenza artificiale è in grado di individuare modelli nella produzione e in altre aree aziendali per prevedere i risultati futuri e formulare strategie. L'intelligenza artificiale può consentire alle aziende di scoprire, strutturare e analizzare dati non strutturati sia interni che provenienti dal settore, oltre a incorporare il feedback umano.

L'adozione dell'intelligenza artificiale nei flussi di lavoro apre un mondo completamente nuovo di processi, interrompendo ed eliminando le vecchie procedure che non servono più.

Esempi di intelligenza artificiale in azione

Gemelli digitali

Un gemello digitale è un modello virtuale di un processo operativo, di un prodotto o di un servizio; questo modello mostra la risorsa in azione, sezionata, messa a punto, perfezionata e testata nel mondo virtuale. La creazione di un gemello digitale crea un ponte tra il mondo fisico e quello virtuale. Questo fenomenale accoppiamento di mondi, per così dire, consente di monitorare l'oggetto o il processo a un livello granulare non possibile nella vita reale, lungo l'intero ciclo di vita. Questo tipo di simulazione consente alle parti interessate di prevedere i problemi o di prevenirli del tutto. Si aprono nuove strade per lo sviluppo dei prodotti, la definizione di strategie e l'innovazione. Il potenziale è sbalorditivo.

La tecnologia di accoppiamento, antenata dell'attuale tecnologia dei gemelli digitali, è stata utilizzata dalla NASA. Era importante per il successo delle sue missioni, dato l'imperativo di lavorare sulle sue unità nello spazio, ben oltre la normale visibilità o vicinanza fisica.

Un gemello digitale funziona con un processo in due fasi:

  1. I componenti dei dispositivi intelligenti utilizzano sensori integrati per raccogliere dati e informazioni su aspetti operativi chiave, come lo stato in tempo reale, la posizione o le condizioni di lavoro di un oggetto fisico. I componenti sono collegati a un sistema basato su cloud che raccoglie ed elabora questi dati. Essi vengono poi analizzati in vari contesti riguardanti l'azienda.
  2. Le informazioni utili di questo mondo virtuale vengono poi applicate al mondo fisico o all'entità studiata.

Questo processo per un'impresa commerciale può essere trasformativo. I gemelli digitali non solo creano ponti fra il mondo fisico e quello virtuale, ma favoriscono anche la collaborazione trasversale fra aspetti come la progettazione del prodotto e la scienza dei dati per uno sviluppo del prodotto più intuitivo.

Il concetto di gemellaggio digitale è emerso intorno al nuovo millennio, ma si è concretizzato solo con lo sviluppo dell'Internet delle cose. Oggi le aziende lo trovano una misura economicamente vantaggiosa da implementare e incorporare nel loro arsenale tecnologico strategico. I produttori investono sempre più nella tecnologia del gemellaggio digitale per rivitalizzare la loro attività e darle una nuova direzione.

Non è un caso che il mercato dei gemelli digitali sia destinato a crescere.

Sistemi di progettazione assistita da computer

Un sistema di progettazione assistita dal computer è in grado di sfruttare l'intelligenza artificiale per attingere al cloud e creare migliaia di iterazioni di prototipi virtuali. Può confrontare e comparare il loro funzionamento, il costo di costruzione e i materiali necessari. Il programma inizia con una massa solida che rappresenta la forma desiderata. Poi inizia a togliere strati o pezzi di materiale per vedere se questo riduce o aumenta le prestazioni e ricorda il risultato necessario, inserendolo nei criteri di progettazione. Ciò consente all'algoritmo di scoprire come il ruolo di ogni pezzo in un prodotto influisca sulle prestazioni.

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Utilizzate l'intelligenza artificiale e il machine learning per prevedere i problemi con maggiore precisione, ridurre i tempi di fermo, aumentare la qualità e migliorare la resa.

La progettazione assistita da computer nella produzione intersettoriale

Nel settore sanitario, la progettazione assistita dal computer è stata utilizzata per progettare un tipo di impianto facciale che accelera il recupero e favorisce la ricrescita dei tessuti. Inoltre, sono state sviluppate tecniche di stampa 3D all'avanguardia per i trapianti di organi, utilizzando input di progettazione e produzione assistiti dall'intelligenza artificiale.

Nel settore automobilistico, l'intelligenza artificiale può analizzare milioni di informazioni per ottimizzare la produzione e progettare nuovi veicoli.

L'intelligenza artificiale ha infinite possibilità. I produttori possono utilizzare l'intelligenza artificiale per rimanere competitivi, altamente funzionali e conservare la redditività.