Oggi è difficile accendere un canale di notizie o un media senza un riferimento all’intelligenza artificiale (AI) e a come essa influisce su tutti. Infatti, l’11th Annual State of Smart Manufacturing report rivela che il 34% delle operazioni è oggi potenziato dall’AI, con una crescita prevista fino al 54% entro il 2030. L’AI ha superato il punto di svolta dal pilota alla produzione e, insieme ad altre tecnologie di smart manufacturing, sta già trasformando molti settori industriali.
Per il settore manifatturiero, l’AI si preannuncia altrettanto impattante. L’AI come motore delle operazioni di produzione sta avanzando rapidamente, ma nonostante il suo potenziale, ci sono domande su come l’AI sia arrivata nella produzione e su come viene utilizzata.
Cos’è l’AI nella produzione?
L’AI nella produzione si riferisce all’uso di tecnologie di intelligenza artificiale per analizzare dati, automatizzare il processo decisionale, ottimizzare i processi produttivi e migliorare le prestazioni operative. Combinando machine learning, dati analitici avanzati, computer vision, Industrial Internet of Things e sistemi di automazione, i produttori possono identificare schemi e prevedere risultati, consentendo decisioni più intelligenti in tempo reale.
L’uso dell’AI nella produzione copre un’ampia gamma di applicazioni, dalla manutenzione predittiva e controllo qualità alla pianificazione della produzione, gestione della supply chain e progettazione dei prodotti. Man mano che i produttori proseguono nei loro percorsi di trasformazione digitale, l’AI sta diventando una tecnologia fondamentale per migliorare l’efficienza, ridurre i costi e aumentare l’agilità delle operazioni.
Demistificare l’AI per la produzione
La maggior parte delle organizzazioni si rende conto che l’arrivo dell’AI nel settore manifatturiero è ormai realtà. E comprendono che rivoluzionerà il loro settore e migliorerà le loro operazioni.
Dopo aver fatto molta strada nel percorso attraverso l’automazione, le piattaforme software progettate per la produzione e altri strumenti tecnologici, i leader del settore manifatturiero conoscono bene il valore dei dati in tempo reale. Molti hanno già sperimentato o implementato soluzioni come Industrial Internet of Things e edge computing per sfruttare il valore dei loro dati. Ma ci sono ancora criticità e domande nella mente dei leader su come questo li influenzerà.
Una criticità riguarda l’impatto sui posti di lavoro nel settore manifatturiero. I primi report su AI e automazione della produzione avevano lanciato l’allarme che ciò avrebbe potuto comportare la perdita di ben 30 milioni di posti di lavoro. Tuttavia, altre fonti affermano che l’AI creerà 58 milioni di nuovi posti di lavoro.
La realtà è che il settore manifatturiero sta vivendo una rinascita guidata dalla tecnologia e ha un acuto esaurimento di materie prime di lavoratori che probabilmente si estenderà anche in futuro. Piuttosto che distruggere posti di lavoro, l’AI nella produzione viene utilizzata per colmare il deficit.
Un altro pregiudizio è familiare a chi ha già sperimentato l’adozione di nuove tecnologie, come le piattaforme software. Le nuove tecnologie richiedono molta competenza e skill di alto livello. Questa percezione è particolarmente vera per l’AI, dove i produttori possono presumere di aver bisogno di personale iper-qualificato come i data scientist.
Ma con l’aumento dell’adozione dell’AI, è possibile implementare soluzioni personalizzate senza la necessità di tali competenze. Molte sono facilmente integrabili o plug and play e possono essere attivate con risorse interne.
Vantaggi dell’AI nella produzione
Con l’adozione sempre più diffusa dell’AI, i produttori stanno scoprendo un valore aziendale misurabile in tutte le loro operazioni. I vantaggi dell’AI nella produzione vanno oltre l’automazione e possono aiutare le organizzazioni a migliorare produttività, qualità e resilienza.
I principali vantaggi includono:
- Riduzione del fermo macchina delle apparecchiature grazie alla manutenzione predittiva
- Miglioramento della qualità dei prodotti con sistemi di controllo basati su AI
- Maggiore efficienza produttiva grazie all’ottimizzazione dei processi
- Previsioni e gestione del magazzino ricambi più accurate
- Cicli di sviluppo e progettazione dei prodotti più rapidi
- Maggiore produttività dei lavoratori grazie al supporto decisionale e all’automazione
- Maggiore visibilità sulle prestazioni produttive grazie ad analisi in tempo reale
Trasformando grandi volumi di dati operativi in insight azionabili, l’AI aiuta i produttori a prendere decisioni migliori e più rapide, riducendo scarto e costi operativi.
Gestione dei dati con l’AI
Poiché soluzioni come IIoT e automazione avanzata stanno maturando, i leader della produzione hanno più dati di quanti ne sappiano gestire. L’adozione di queste tecnologie ha aperto le porte a una grande quantità di dati, e molti si sentono sopraffatti.
Con l’archiviazione dati basata su cloud che ora è un’opzione economica, la domanda diventa cosa fare con i dati e come metterli a frutto. La risposta risiede nell’adozione dell’AI negli ambienti di fabbrica. I dati raccolti che non vengono visualizzati a causa del loro volume non sono migliori dei dati manuali soggetti a errori.
Ma mettete quei dati al lavoro con l’AI e diventano utilizzabili. L’AI e i dati analitici avanzati contestualizzano e standardizzano i dati, rivelando schemi e dipendenze che difficilmente trovereste da soli, fornendovi insight per decisioni aziendali migliori. Collegati a potenti piattaforme di smart manufacturing, i dati che erano troppo complessi da comprendere possono essere consegnati all’utente nel contesto e nell’ambito che hanno senso per i loro compiti e scopi.
Casi d’uso dell’AI nella produzione
Per mostrare ulteriormente come l’AI sia un game-changer in ambito produttivo, ecco alcuni esempi concreti di AI nella produzione che probabilmente sono applicabili alla maggior parte dei produttori:
Manutenzione predittiva e riduzione del fermo macchina
Uno degli use case più comuni dell’AI nella produzione è la manutenzione predittiva. Analizzando le prestazioni delle macchine, le letture dei sensori e i dati storici di manutenzione, i sistemi AI possono identificare schemi che indicano potenziali guasti alle apparecchiature prima che si verifichino.
I produttori utilizzano software avanzati o raccolta dati manuale per comprendere l’impatto del fermo macchina e sviluppare soluzioni per segnalarlo e ridurlo. Il problema è che questi sistemi forniscono strumenti e viste che mostrano la ragione del fermo macchina senza spiegare cosa sia successo.
L’AI va oltre la ragione del fermo macchina e può scavare più a fondo, collegando le dipendenze che causano il fermo macchina, così che i manager possano affrontare cause specifiche. Queste cause possono essere problematiche di vario tipo, come la formazione di operatori specifici o problemi che si verificano su un particolare OEM o generazione di apparecchiature.
AI generativa nella produzione e nella progettazione dei prodotti
L’AI generativa nella produzione aiuta gli ingegneri ad accelerare l’innovazione creando e valutando automaticamente opzioni di progettazione in base a requisiti e vincoli specifici. Invece di testare manualmente innumerevoli configurazioni, i team possono sfruttare l’AI per generare progetti ottimizzati che migliorano le prestazioni, riducono l’uso dei materiali e accorciano i tempi di sviluppo.
L’AI sta avendo un impatto drastico sulla progettazione in ambito manifatturiero. Invece delle specifiche ingegneristiche tradizionali e della topologia, i software AI offrono soluzioni di progettazione per soddisfare vincoli specifici. È altamente iterativa e funziona con un feedback loop per valutare e perfezionare i progetti fino a renderli ottimali per la produzione.
Il design generativo è molto prezioso per la gestione dei vincoli. Non solo riduce il tempo impiegato nella progettazione, ma i componenti e i prodotti finiti risultanti sono più leggeri, più resistenti o più economici.
Vision intelligence e controllo qualità basati su AI
La computer vision rappresenta uno degli esempi più maturi di AI nella produzione. Questi sistemi possono controllare automaticamente i prodotti, identificare anomalie, verificare la precisione dell’assemblaggio e supportare i processi di controllo qualità a velocità che superano i metodi di controllo manuale.
L’AI è un’ottima applicazione per la vision intelligence per la qualità. In un esempio, BMW ha utilizzato un sistema di visione basato su AI per raggiungere il 100% di conformità su una delle sue linee. Con l’automazione del controllo, i sistemi di visione possono essere implementati per gestire la velocità di produzione e rilevare anomalie.
Pianificazione e scheduling della produzione
I produttori utilizzano sempre più l’AI per ottimizzare la pianificazione della produzione e allocare le risorse in modo più efficace. I sistemi AI possono valutare la disponibilità delle macchine, la capacità della forza lavoro, i vincoli dei materiali e la domanda dei clienti per raccomandare piani di produzione che massimizzano la produttività riducendo al minimo i colli di bottiglia.
Questo consente alle organizzazioni di rispondere più rapidamente alle mutevoli condizioni di mercato e di migliorare l’efficienza operativa complessiva.
Ottimizzazione della supply chain
L’AI può aiutare i produttori ad anticipare le interruzioni, ottimizzare i livelli di magazzino ricambi e migliorare la precisione delle previsioni della domanda. Analizzando i trend storici e i dati in tempo reale, i sistemi AI offrono maggiore visibilità sulle prestazioni della supply chain e supportano operazioni più resilienti.
Il futuro dell’AI: agentic AI nella produzione
Mentre molte applicazioni AI attuali si concentrano sull’analisi delle informazioni e sulla generazione di raccomandazioni, la prossima evoluzione è rappresentata dall’agentic AI nella produzione. I sistemi agentic AI possono eseguire autonomamente workflow, coordinare azioni tra sistemi software e prendere decisioni operative entro parametri definiti.
Ad esempio, un sistema agentic AI potrebbe identificare un problema di produzione, indagare sulle potenziali cause, raccomandare azioni correttive e avviare workflow approvati senza richiedere un intervento manuale esteso. Sebbene l’adozione sia ancora nelle sue fasi iniziali, l’agentic AI ha il potenziale per migliorare ulteriormente reattività, produttività e agilità operativa negli ambienti di produzione.
Far funzionare l’AI per voi
L’AI nella produzione è solo all’inizio. Comprendere le criticità e considerare i casi d’uso aiuterà i decisori a capire come possono mettere questa tecnologia al lavoro per la loro organizzazione.
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