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Machine Learning nel manufacturing: 5 ambiti applicativi

Machine Learning nel manufacturing: 5 ambiti applicativi

L'applicazione dell’Intelligenza Artificiale, e in particolare degli algoritmi di Machine Learning nel manufacturing, sono un tema perennemente sulla cresta dell’onda. 

Le grandi aziende che, da sempre, nutrono il sogno di produrre di più, realizzare prodotti migliori e spendere meno, hanno capito che per raggiungere questi obiettivi devono sfruttare (anche a livello produttivo) un mix di dati, sensori e algoritmi per trasformare i numeri in conoscenza e la conoscenza in risultati. Posto che tutti questi elementi sono essenziali ai fini dell’obiettivo finale, l’interpretazione dei dati che provengono da un’infinità di sorgenti (macchinari industriali, supply chain…) e la loro trasformazione in valore passa proprio dall’impiego di algoritmi di Machine Learning, che danno ai dati un significato concreto, automatizzano diverse operazioni e semplificano le decisioni più importanti.

Il Machine Learning, dal forte appeal fantascientifico, è alla base di manifestazioni tangibili di AI quali le auto a guida autonoma, i motori di ricerca su web, i sistemi esperti che forniscono raccomandazioni su prodotti e servizi e via dicendo. Il bello di vivere un periodo di forte evoluzione tecnologica è che non ci sono limiti all’impiego di AI e Machine Learning nel contesto industriale. Al di là di alcuni use case cui ispirarsi, la materia è in perenne divenire e qualsiasi azienda può applicare i benefici del Machine Learning ai propri modelli produttivi e di business, indirizzandoli verso la soluzione di problemi e inefficienze note o per il miglioramento della produttività.

AI, Machine Learning e manufacturing

Osservando gli use case attuali, parrebbe che l’industria stia procedendo lungo due strade parallele: da un lato c’è chi ha deciso di implementare l’AI per specifici processi o funzioni (è il caso della manutenzione predittiva, una delle espressioni più comuni all’interno di una smart factory) e chi invece ha preferito adottare un approccio olistico e integrare gli algoritmi di Intelligenza Artificiale in tutto il processo manifatturiero, così da rilevare inefficienze, colli di bottiglia, stato dei macchinari, efficienza della supply chain e via dicendo. Con l’obiettivo, ripetendo un’espressione già usata, di “produrre di più, realizzare prodotti migliori e spendere di meno”. Limitando lo sguardo alla prima categoria, ecco le principali applicazioni del Machine Learning nel manufacturing.

Controllo qualità

Fornire ai clienti prodotti di alta qualità resta un’esigenza fondamentale che si ripercuote sulla reputation del brand e sui costi che l’azienda deve sostenere durante il ciclo di vita del prodotto. Tecniche di computer vision e l’interpretazione dei dati che arrivano dalla produzione permette alle aziende non solo di rilevare difetti che a vista non si vedono, ma anche stimare una potenziale ‘durata media’ del prodotto e allungarla fino a soddisfare le aspettative dei clienti.
 

Manutenzione predittiva

Sembra nato ieri, in realtà il concetto della manutenzione predittiva dei macchinari esiste da tempo. Solo che per evitare i fermi macchina, le industrie facevano affidamento su regole preimpostate che, di fronte a segnali anomali, facevano scattare notifiche e allarmi. Strategia corretta ma inadatta a modellare e rivedere queste regole in funzione del contesto, cosa che portava ai cosiddetti falsi positivi: il Machine Learning serve proprio a questo, cioè a ‘capire’ se un certo segnale, in funzione dei processi in atto e delle tonnellate di dati a disposizione, è davvero indice di un potenziale problema futuro o meno. Così la manutenzione viene fatta in tempo e senza misure d’emergenza.

Ottimizzazione della produzione

Uno degli obiettivi centrali di ogni azienda è produrre di più ottimizzando tutte le fasi di realizzazione del prodotto. In ambito di smart factory, ciò si ottiene monitorando in tempo reale l’attività dei macchinari, studiando i livelli di carico delle singole macchine e confrontando i dati con le performance produttive desiderate. In questo modo è possibile modellare la produzione in funzione dei risultati prefissati, nella certezza di poterli raggiungere.

Automazione delle procedure

Lo scopo fondamentale dell’Intelligenza Artificiale non è (solo) fornire spunti per migliorare la produzione e abbassare i costi ma, soprattutto, automatizzare molti processi ripetitivi all’interno delle linee produttive. A tal fine, uno dei temi molto di moda negli ultimi anni è la revisione del rapporto tra uomo e robot nel contesto produttivo: da una netta separazione si sta gradualmente passando a forme cooperative. A patto, ovviamente, che i robot siano ‘alimentati’ dall’AI.

Gestione della Supply Chain

Attraverso la sincronizzazione dell’intero flusso produttivo e la gestione ottimale dei fornitori, del magazzino e della logistica qualsiasi azienda può ottenere un grosso vantaggio in termini di efficienza e di produttività, oltre alla ‘classica’ riduzione dei costi. Anche qui, la capacità di elaborare dati provenienti da diverse fonti e di auto-apprendere in funzione dell’esperienza, rende il Machine Learning per il manufacturing un alleato fondamentale di tutte le aziende che desiderano ottimizzare non solo le proprie procedure interne ma anche il rapporto con i soggetti terzi.

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