L’importanza dell’intelligenza artificiale nell’industria manifatturiera

• Il settore manifatturiero è in una situazione difficile giorno dopo giorno e l’intelligenza artificiale diventa estremamente importante.
• Puoi risparmiare risorse, concentrarti su quelle disponibili e diventare altamente produttivo, senza mai sprecarle.

Non possiamo negare che il settore manifatturiero deve affrontare una serie di sfide; in particolare difficoltà a prevedere le richieste, carenza di lavoratori qualificati e manutenzione delle attrezzature. Proprio per questo, parleremo dell’importanza dell’intelligenza artificiale nell’industria manifatturiera.

Perché è necessario investire in AI nell’industria manifatturiera?

Grazie a un recente studio di Deloitte, l’industria manifatturiera è davanti ad altre industrie in termini di generazione di dati. Le tecnologie e le applicazioni di intelligenza artificiale nella produzione sono fondamentali, poiché hanno una capacità senza pari di analizzare enormi quantità di dati.

Continuando con quanto sopra, in una recensione tecnologica del MIT in cui sono stati pubblicati grafici che mostrano la percentuale di processi aziendali migliorati dall’intelligenza artificiale tra diversi settori. L’industria manifatturiera si colloca nella parte più alta della graduatoria o meglio quasi, superata solo dal settore dei servizi finanziari.

L’intelligenza artificiale può migliorare l’efficienza produttiva?

Il software basato sull’intelligenza artificiale è in grado di rilevare i guasti dei dispositivi di fabbrica prima che causino effettivamente danni reali, ritardino la produzione e causino perdite economiche significative.

L’intelligenza artificiale nella produzione può migliorare gli standard di qualità, monitorare gli articoli sulla linea di produzione, identificare i difetti e generalmente impedire che la scarsa qualità raggiunga il mercato. Oltre ad essere un importante supporto per i dipendenti umani, gli assistenti AI possono cambiare il settore manifatturiero per dare ai dipendenti più tempo libero.

In questo modo, l’IA può occuparsi delle ispezioni di routine e automatizzare le attività più ripetitive. Questa tecnologia può persino svolgere attività creative, persino generare progetti di prodotti.

L’intelligenza artificiale consente la manutenzione predittiva

La manutenzione predittiva è una delle applicazioni AI più finanziate nel settore manifatturiero. Ovviamente, il guasto delle apparecchiature può portare a interruzioni significative, ritardi e perdite di denaro. Un minuto di inattività nelle grandi fabbriche è riuscito a generare perdite di $ 20.000 per darci un’idea.

L’intelligenza artificiale è in grado di prevedere prezzi e materie prime

I costi delle materie prime sono sempre stati alquanto volatili. Quando i produttori dispongono di informazioni anticipate, possono personalizzare le proprie operazioni per ridurre i costi. Per darci un’idea, una startup britannica, ChAl, utilizza l’apprendimento automatico per prevedere la fluttuazione dei prezzi delle materie prime, come alluminio, petrolio, rame, tra le altre. La società è stata fondata nel 2017 ed è riuscita a ottenere un finanziamento di 1,5 milioni di euro entro il 2020.

Inoltre, l’intelligenza artificiale è in grado di analizzare i modelli di comportamento, i dati socioeconomici, la posizione e le previsioni del tempo per determinare quali prodotti saranno più richiesti. Ciò offre ai produttori la possibilità di concentrare le proprie risorse su ciò che conta davvero ed evitare di produrre articoli che nessuno desidera.

Intelligenza artificiale e design generativo

Il design generativo è un programma basato sulla tecnologia dell’intelligenza artificiale che cerca di imitare l’approccio di un ingegnere umano per essere in grado di progettare prodotti. Gli ingegneri inseriscono vari parametri di progettazione: dimensioni, materiali, costi, algoritmi di progettazione, ecc. Tutte le opzioni per progettare un prodotto, insomma.

I progetti possono essere testati a fondo grazie all’apprendimento automatico per prendere una decisione su quali opzioni funzionano meglio. Tenendo a mente le raccomandazioni dell’IA, una forza lavoro specializzata dovrà scegliere il design che passerà alla fase di sviluppo.

Per fungere da esempio, Nissan stava sperimentando l’intelligenza artificiale lasciando che producesse progetti di auto, sperando che potesse essere progettato qualcosa di diverso. Da quanto affermato dall’azienda, gli algoritmi hanno elaborato un design mai visto prima. Non era perfetto; ma era un inizio.

L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico nella produzione possono aiutare i progettisti con l’esperienza dell’utente. In genere, i designer cercano di immaginare vari modi in cui l’utente può utilizzare un prodotto specifico. Con il potenziale per l’apprendimento, l’intelligenza artificiale può analizzare questi dati come storicamente le persone fanno con i prodotti al fine di creare nuovi design adattivi e ottimizzati.