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Come l’AI aiuta a ridisegnare i processi nel manufacturing

Come l’AI aiuta a ridisegnare i processi nel manufacturing

Secondo un recente studio firmato Global Market Insights, il mercato delle soluzioni AI in ambito manufacturing crescerà da 1 miliardo di dollari del 2018 fino agli oltre 16 miliardi del 2025, con un tasso annuo di crescita composto (CAGR) del 44% in relazione al solo mercato europeo. Numeri decisamente importanti ma che, non stupiscono: se in passato i guadagni di produttività si ottenevano sostituendo macchinari ‘anziani’ con prodotti nuovi ed efficienti, oggi il recupero di produttività si ottiene sostituendo processi tanto collaudati quanto obsoleti con un nuovo approccio data driven basato sui macchinari esistenti. È dunque la capacità di raccogliere dati (IIOT) unita alla loro interpretazione (AI) a creare nuovi processi, schemi e procedure sulla base delle quali le aziende massimizzano la propria efficienza e affrontano a testa alta un mercato sempre più competitivo.  

D’altronde, Digital Transformation in manufacturing è proprio questo: è la revisione completa, con un approccio olistico e generalizzato, dei processi produttivi in funzione di un nuovo livello di efficienza permesso dalla raccolta, comprensione e interpretazione dei dati. Digital Transformation non è una tecnologia: non è la ‘manutenzione predittiva’ di cui tanto si parla in ambito di Smart Factory ma è la revisione delle procedure - produttive e di business - in funzione delle possibilità garantite dalle nuove tecnologie, tra cui l’AI.

Curiosamente, però, quando si parla di Ai in manufacturing si tende a concentrarsi proprio sulle tecnologie e funzionalità: manutenzione predittiva, co-bots, digital twins, computer vision per il controllo qualità e via dicendo. Ma se anche questi sono abilitatori di efficienza, l’elemento centrale dell’AI nell’industria è l’automazione. Anzi, potremmo dire che AI ridisegna i processi nel manufacturing grazie ai dati, alla conoscenza che ne deriva e all’automazione, oltre a fornire un supporto fondamentale in ambito decisionale.

 

AI è soprattutto automazione

Potendo rivedere e automatizzare buona parte dei processi, le aziende sono sempre più attratte dalle tecnologie di AI. Inoltre, questo non giustifica soltanto la crescita sensazionale annunciata da Global Market Insights e riportata in apertura ma anche il fatto che l’automazione dei processi sia considerata la strada maestra per massimizzare la produttività, ridurre i costi, minimizzare gli errori e rifocalizzare i dipendenti verso attività a maggiore valore aggiunto.

Ecco che l’introduzione dei Big Data, dei robot, della manutenzione predittiva, della comunicazione machine to machine ecc assume un nuovo significato: sono tutti strumenti che conducono all’automazione dei processi, ed è a questo a cui le aziende devono puntare. Un macchinario che – esaminando i dati provenienti dai sensori – dà indicazioni di potenziale malfunzionamento, permette al sistema di attivare in autonomia procedure di manutenzione; la scarsità di un certo componente fondamentale attiva, ai fini della produzione,  un ordine d’acquisto immediato e predispone il magazzino a riceverlo, magari movimentando in autonomia le merci a seconda della produzione pianificata.

In tutti questi casi, l’implementazione dell’AI nel processo produttivo e nella Supply Chain impone una revisione radicale dei processi in essere (altrimenti, non si chiamerebbe digital transformation), ma nell’ottica della semplificazione: sono i dati – o meglio la loro interpretazione – a generare eventi che si riflettono positivamente sulla produttività ed efficienza aziendale.

 

AI semplifica anche i processi decisionali

L’implementazione degli algoritmi di AI in ambito produttivo offre conseguenze importanti anche sui processi decisionali, sia a livello di smart factory sia di business aziendale nel suo complesso. Qui non si tratta tanto di automatizzare ma di semplificare e migliorare l’iter che porta all’intervento decisionale da parte del management. E ancora una volta, c’entrano i dati e la capacità di elaborazione degli stessi: qualsiasi decisione venga presa, dalla modifica della pianificazione produttiva a interventi strategici che coinvolgono l’intera azienda, il supporto da parte delle capacità predittive dell’AI è fondamentale. Non solo per prendere decisioni più ‘giuste’ e consapevoli, ma anche molto più rapide.

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