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AI nel manufacturing, perché il settore la sceglie?

AI nel manufacturing, perché il settore la sceglie?

Come si sposano tra loro AI e manufacturing, e perché il settore sceglie l'intelligenza artificiale? Non è una domanda da poco: secondo le previsioni di IDC, nel 2019 verranno investiti più di 35 miliardi di dollari a livello globale in soluzioni di AI, con un incremento del 44% rispetto al 2018. Oltre a testimoniare, per l’ennesima volta, il valore dirompente dell’AI in ottica di trasformazione digitale, lo studio si sofferma sui settori che guidano la fila: il primo posto è dominato dal retail, con una previsione di spesa pari a 5,9 miliardi di dollari che verranno investiti soprattutto in tecnologie per l’automazione del customer care e nella produzione di shopping advisor; al secondo posto si posiziona l’ecosistema bancario e finanziario, dominato dai robo advisor ed evoluti algoritmi anti-frode e, sul terzo gradino ma pur sempre sul podio, troviamo il manufacturing, ovvero la produzione industriale. Infine, lo studio di IDC entra nel dettaglio dichiarando che nel 2019 verranno spesi più di 2 miliardi di dollari in sviluppo di tecnologie abilitanti la manutenzione predittiva, che è (e, presumibilmente, sarà a lungo) l’applicazione trainante di AI nella smart factory.

 

AI e manufacturing: perché?

Ci si può domandare, a questo punto, quali siano i risultati promessi dal Machine Learning e dalle altre tecnologie di AI nel mondo industriale.

Il primo e più importante vantaggio è la riduzione dei costi operativi, conseguenza diretta dell’automazione della maggior parte dei processi: si tratta di un concetto generico ma estremamente efficace che copre una miriade di use case, dalla gestione della supply chain a uno specifico processo della linea produttiva, dalla modellazione di un componente all’assemblaggio e al packaging. Se i sensori di IIOT (Industrial Internet of Things) sono responsabili degli immensi volumi di dati prodotti ogni giorno all’interno di una smart factory, sono gli algoritmi di AI per il manufacturing a dare loro un’interpretazione coerente con gli obiettivi della produzione e a gestire le relative funzioni, spesso e volentieri senza intervento umano.

Sulla riduzione dei costi d’esercizio incidono fortemente anche la manutenzione predittiva e l’abbassamento della difettosità dei prodotti, mentre sul concetto (speculare) di aumento di efficienza incidono la possibilità di operare a ciclo continuo 24 ore su 24 anche in condizioni impossibili per l’uomo, la maggiore sicurezza e la possibilità di modulare la produzione in tempo reale in funzione delle esigenze dei clienti. Infine, l'AI promette al manufacturing di velocizzare i processi decisionali: unire AI, IIOT e realtà aumentata conduce a simulazioni realistiche sulla base delle quali è possibile prendere decisioni quanto mai consapevoli.

 

AI e manufacturing: come?

La verità è che il mondo industriale ha esplorato i benefici dell’AI solo in minima parte. I casi d’uso iniziano ad essere diversi e i risultati brillanti ma il punto resta sempre lo stesso: a patto di generare ampi volumi di dati, ogni realtà produttiva può modellare l’AI in funzione delle sue necessità.

Ciò premesso, si può comunque affermare che certe applicazioni siano decisamente più comuni di altre: al primo posto, come anticipato, si trova la manutenzione predittiva, ovvero la capacità dell’AI di mettere in relazione dati anomali con potenziali malfunzionamenti dei macchinari, permettendo così l’attività di manutenzione prima che un guasto comporti l’interruzione dell’attività.

Poi, l'AI è usata nel manufacturing in attività di logistica industriale, ovvero nelle attività di movimentazione e immagazzinamento dei beni, tema strettamente connesso a quello della gestione della supply chain, altro ambito ‘gettonatissimo’ ai fini dell’integrazione del Machine Learning e tecnologie connesse.

Non solo: data la capacità di scorgere difetti di dimensione microscopica, AI (o meglio, Computer Vision) può avere un ruolo centrale nelle operazioni di controllo qualità, andando ben oltre i limiti di un operatore umano, pur esperto che sia. Sempre AI è alla base delle attività dei robot impiegati in produzione, dei digital twin fondamentali per le simulazioni e può avere un ruolo per nulla trascurabile nelle attività di pianificazione della produzione.

Proprio quest’ultimo ambito porta a citare, tra i benefici dell'AI, l’incremento dell’agilità produttiva, che può sfociare nella cosiddetta produzione in tempo reale. In molti settori si assiste infatti a un progressivo aumento della domanda di piccole quantità di prodotto ‘custom’, rigorosamente da realizzare e consegnare in tempi brevissimi. Questo determina un incremento notevole di complessità della pianificazione e, per farvi fronte, l’azienda deve abbandonare i vecchi modelli statistici e affidarsi ai dati provenienti da diverse fonti, nonché alle capacità di sintesi e razionalizzazione proprie dell’AI.

In un mondo che vuole essere agile e pronto a soddisfare le esigenze dei clienti, l'AI -in sintesi- è ciò che mette ordine, previene gli errori, permette il tracciamento delle attività, stima i volumi di produzione futura, assiste i manager negli ordini e definisce i tempi di produzione, permettendo all'azienda di affrontare a testa alta le nuove esigenze del mercato.

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