Andrew Burton, IFS Industry Director for Manufacturing, evidenzia come l’intelligenza artificiale stia rivoluzionando il settore manifatturiero.
L’industria manifatturiera ha attraversato un rapido periodo di trasformazione, sfruttando la tecnologia digitale per migliorare le sue attività e ottenendo in cambio significativi vantaggi in termini di operatività ed efficienza.
Tuttavia, con l’avvento di tecnologie e modelli più avanzati come l’Industria 4.0, la data transformation e le fabbriche intelligenti, l’Intelligenza Artificiale si pone oggi come la forza tecnologica che rimodellerà davvero il settore dalle fondamenta.
Non più relegata alla fantascienza, l’integrazione dell’AI sta davvero prendendo piede nel settore, inaugurando così una nuova era di produzione intelligente. Grazie a potenti algoritmi e all’analisi dei dati, l’AI consente ai produttori di ottimizzare i processi, migliorare la qualità dei prodotti e semplificare le operazioni.
In questo articolo approfondiremo casi d’uso specifici, evidenziando come l’AI stia rivoluzionando il manufacturing ed esplorando il suo profondo impatto sul modo in cui creiamo, assembliamo e consegniamo i prodotti a tutto il mondo. Man mano che le aziende manifatturiere si addentreranno nell’era dell’AI avranno a disposizione potenti strumenti per migliorare la produttività, ridurre i costi e garantire i più elevati standard di qualità. Abbracciare queste innovazioni e riconoscere l’importanza dei dati di qualità sarà la chiave per prosperare nel panorama in continua evoluzione della produzione moderna.
Simulazione aziendale con un gemello digitale
L’intelligenza artificiale generativa sta portando allo sviluppo di sofisticati modelli di gemelli digitali. Queste repliche digitali dei sistemi di produzione fisici consentono la simulazione, il monitoraggio e l’ottimizzazione in tempo reale.
Sfruttando i gemelli digitali, le aziende manifatturiere hanno la possibilità di testare e perfezionare i loro processi virtualmente, riducendo i tempi di inattività e migliorando l’efficienza complessiva. L’AI generativa aggiorna continuamente questi modelli, assicurando che siano sempre accurati e riflettano l’ambiente di produzione in continua evoluzione.
I vantaggi dell’AI nella previsione della domanda e dell’offerta
Grazie al gemello digitale, le imprese manifatturiere possono ottenere preziosi insight e adattarsi alle mutevoli richieste del mercato. Sfruttando l’intelligenza artificiale nell’ambito della previsione della domanda e dell’offerta (supply and demand forecasting), della programmazione e dell’ottimizzazione della pianificazione, le aziende manifatturiere possono ottimizzare le loro operazioni per ottenere la massima efficienza. Inoltre, con le continue sfide legate all’aumento del costo della manodopera, delle materie prime e delle supply chain, l’AI ha il potenziale per aiutare il settore a superare le difficoltà economiche e ottenere un vantaggio competitivo.
La previsione della domanda è una componente cruciale della produzione moderna. Se combinata con i feed di dati esterni e con insight alimentati dall’AI, subirà una trasformazione significativa. L’integrazione dell’AI con il forecasting della domanda offre un’ampia gamma di possibilità, migliorando l’accuratezza della previsione.
Ad esempio, i clienti le cui vendite dipendono dalle condizioni meteorologiche, come l’industria alimentare e delle bevande, possono aspettarsi un aumento dell’accuratezza delle previsioni fino al 78% rispetto ai modelli di pianificazione della domanda esistenti. La previsione della domanda basata sugli eventi (event-driven demand prediction), alimentata da fattori esterni come le condizioni meteorologiche, utilizza la potenza dell’AI per anticipare cambiamenti nella domanda che potrebbero essere altrimenti trascurati. Tenendo conto di questi fattori, i produttori possono prepararsi ai cambiamenti del mercato con maggiore efficacia.
La gestione della supply chain costituisce un ecosistema complesso destinato a subire una trasformazione significativa grazie all’intervento dell’AI. Dotata di algoritmi avanzati e capacità di data analysis, l’AI contribuisce a ottimizzare questa intricata rete prevedendo i modelli di domanda, gestendo gli inventari e progettando percorsi logistici efficienti. Adottando un approccio proattivo, l’AI garantisce che i produttori rimangano agili e riducano al minimo i ritardi o le situazioni di eccesso di scorte. In questo modo, il processo della supply chain diventa complessivamente più efficiente ed efficace.
Ottimizzare la pianificazione
I produttori industriali devono affrontare molte sfide operative e una delle più importanti è la gestione di linee di pianificazione complesse. Tuttavia, l’integrazione dell’AI presenta una serie di opportunità di ottimizzazione e miglioramento. Utilizzando il modulo Planning and Scheduling Optimization di IFS, le aziende manifatturiere stanno già beneficiando della pianificazione e delle previsioni di produzione alimentate dall’intelligenza artificiale (AI-powered Visual Production Planning and Predictions).
Inoltre, l’intelligenza artificiale si estende alla previsione delle risorse e delle ubicazioni (Resource and Location Forecasting), un elemento critico per raggiungere l’efficienza produttiva. Utilizzando l’intelligenza artificiale, le aziende manifatturiere possono facilitare l’ottimizzazione dei processi, impiegando algoritmi avanzati per esaminare i dati e individuare le aree di miglioramento, con conseguente aumento dell’efficienza, riduzione degli sprechi e risparmio energetico.
L’AI rappresenta più di un semplice strumento tecnologico: è un acceleratore che trasforma il manufacturing in un settore più efficiente, sostenibile e sicuro. Ad esempio, i vantaggi dell’AI si estendono ai veicoli autonomi e ai carrelli elevatori, che possono controllare la movimentazione dei materiali e portare le operazioni in officina a nuovi livelli. L’intelligenza artificiale semplifica inoltre la creazione di liste di controllo per la manutenzione degli asset (Asset Maintenance Checklist) e fornisce preziosi insight di Asset Performance Management (APM), consentendo il passaggio da una manutenzione pianificata a una manutenzione realmente predittiva.
Ridurre gli sprechi e garantire il controllo della qualità con l’intelligenza artificiale
Ridurre al minimo gli scarti industriali, pur garantendo la qualità, costituisce ancora una sfida significativa; infatti, almeno il 50% dei rifiuti generati su scala globale proviene dagli scarti della produzione industriale. Per affrontare questo problema in modo efficace, l’intelligenza artificiale è emersa come una soluzione promettente per raggiungere un delicato equilibrio tra controllo della qualità e riduzione degli scarti, migliorando la nostra capacità di prendere decisioni cruciali, complesse e ad alto volume. Con i sistemi basati sull’AI, le aziende manifatturiere possono ora ottimizzare le loro operazioni e prendere decisioni più informate, con conseguente riduzione degli sprechi e miglioramento complessivo dell’efficienza.
Ad esempio, un’applicazione chiave si trova nel Controllo Qualità, dove i sistemi di visione computerizzata guidati dall’intelligenza artificiale assumono un ruolo di primo piano. Questi sistemi esaminano costantemente i prodotti, garantendo uno standard di produzione di alta qualità e riducendo al contempo la necessità di ispezioni manuali ad alta intensità di lavoro. L’intelligenza artificiale si estende al Product Lifecycle Management (PLM), influenzando l’intero ciclo di vita dei prodotti, guidando la progettazione e i processi di produzione per ottenere miglioramenti iterativi e risultati di qualità superiore.
Il monitoraggio dei processi (Process Monitoring) è un altro ambito che si presta all’applicazione dell’AI, offrendo una supervisione in tempo reale dei processi produttivi. Grazie a una sorveglianza costante e a regolazioni tempestive, l’intelligenza artificiale garantisce l’integrità della qualità e un’ottimizzazione continua dell’efficienza. Questo controllo dinamico e in tempo reale migliora l’intero processo produttivo.
Nel campo del rilevamento delle anomalie (anomaly detection), l’AI generativa si distingue come “sentinella self-learning”. Analizza continuamente i flussi di dati, identifica gli schemi normali e affina la sua comprensione di ciò che costituisce un’anomalia. Questa capacità di autoapprendimento le consente di rilevare e segnalare in modo proattivo agli operatori eventuali problematiche emergenti, consentendo ai produttori di adottare misure correttive prima che abbiano un impatto sulla produzione.
Come l’intelligenza artificiale può aiutare la vostra organizzazione? Come iniziare?
Innanzitutto, riconoscendo l’importanza dei dati di qualità, fondamentali per prendere decisioni informate, ottimizzare i processi e garantire la qualità dei prodotti. Implementare misure per mantenere l’accuratezza dei dati è pertanto cruciale.
Successivamente, una valutazione dei processi seguita dalla creazione di un piano strategico è essenziale, con particolare attenzione ai settori con il massimo potenziale di ritorno sugli investimenti derivante dall’integrazione dell’AI.
Infine, individuare i colli di bottiglia e i punti critici nei processi più adatti al monitoraggio delle anomalie tramite l’AI. Tale monitoraggio fornisce insight preziosi sulle cause principali dei problemi, facilitandone la riduzione.
In sintesi, il percorso inizia con dati di qualità, procede con una pianificazione strategica, e si conclude con il monitoraggio attivo per migliorare continuamente l’efficienza aziendale.
