L’intelligenza Artificiale nei processi produttivi

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nei processi produttivi è ancora una realtà in divenire perché è una tecnologia complessa che non solo richiede l’impiego di risorse economiche e di tempo, ma anche un cambio di approccio. Ancora una volta (ne abbiamo già parlato in questo articolo) i dati e le persone sono centrali e imprescindibili.

Vediamo quindi quali sono gli ostacoli nell’adozione dell’intelligenza artificiale e le possibili applicazioni di questa tecnologia.

Criticità e ostacoli all’adozione

Ci sono diverse questioni tecniche e anche alcune considerazioni di tipo sociale da tenere in considerazione quando si parla dell'uso dell'IA nel processo di produzione. Le più importanti sono:

Insufficienza di dati utili: avere dati rilevanti e utilizzabili è la conditio sine qua non per adottare l’intelligenza artificiale nei processi produttivi. Molte aziende non hanno dati o i dati sono di bassa qualità. Recentemente, con lo sviluppo dell’hardware, software e Internet of Things (IOT), il tema dell'IA sta assumendo sempre più importanza e attira sempre più interesse. Di conseguenza, le aziende stanno iniziando a raccogliere più dati rilevanti adatti al loro processo.

Insufficienza di know-how: poiché questa tecnologia è abbastanza nuova, il numero di competenze disponibili è inferiore alla richiesta di mercato e anche adottare le tecnologie già in uso richiede tempo. Le aziende si devono dotare di personale qualificato per sviluppare le soluzioni e per capire come possono sfruttare il potenziale dell'IA nel loro specifico processo di produzione.

Costo dell'investimento: realizzare una macchina intelligente dotata di autonomia decisionale in base agli input ricevuti non è un compito facile. Può essere costoso sia in termini di tempo che di denaro perché questo tipo di tecnologia ha bisogno di risorse per pensarla, raccogliere dati, studiare una soluzione, progettare l'hardware, sviluppare il software, testarla e infine implementarla sul campo.

Rivoluzione del processo di automazione: alcune delle applicazioni di IA possono essere integrate nelle macchine già in uso. Tuttavia, dall’altra parte, è necessaria una rivoluzione nel processo di automazione sia della meccanica che del software, per essere sempre più compatibile con la tecnologia IA. L’AI rimane comunque uno strumento abilitante e non il fine. E’ necessario iniziare con il ridisegno del processo per sfruttarne al massimo il potenziale.

Altri punti critici sono più di carattere organizzativo: la complessità dell'IA richiede un percorso formativo della forza lavoro che vedrà evolvere il proprio ruolo verso mansioni a maggior valore aggiunto lasciando all’intelligenza artificiale quelli ripetitivi.

Applicazioni reali dell’AI nei processi produttivi

In generale, l'IA può essere usata per automatizzare un processo manuale rendendolo più accurato.

Può essere impiegata con diverse finalità come: la manutenzione predittiva, il rilevamento di prodotti di bassa qualità, l’automazione di fabbrica, l’automatizzazione del design dei prodotti, l’intelligenza dei robot e ancora, in ambito logistico e di pianificazione, per la previsione di tempi di consegna più precisi, la previsione della tendenza del business aziendale e anche per la sicurezza.

Ciò che offriamo, come parte del mondo dell’IA, è la Manutenzione Predittiva. La manutenzione predittiva (PdM), nota anche come condition-based monitoring, è un'attività che fornisce strumenti efficaci di diagnosi e prognosi per determinare le condizioni delle attrezzature in modo continuo prima che si verifichi il guasto, per ridurre e calcolare le probabilità che accada e anche per stimare quando la manutenzione dovrebbe essere eseguita sull'attrezzatura. Pertanto, si riducono i costi di manutenzione e i tempi di inattività del sistema, si estende la vita delle attrezzature, migliora la qualità della produzione e la sicurezza.

Grazie allo sviluppo dei sensori wireless (MEMS), dell'Internet of Things (IOT) e della capacità del cloud, offriamo una soluzione completa per installare i sensori sulle macchine, trasferire i dati al nostro cloud e analizzare i dati per rilevare eventuali anomalie sul sistema utilizzando l'IA.

La nostra proposta

Offriamo una soluzione IIOT completa, NOA, grazie a cui si dà la possibilità alle aziende di raccogliere i dati dai loro impianti, trasferirli e memorizzarli nel nostro database in modo sicuro. A questo punto i dati possono essere visualizzati e analizzati attraverso diverse interfacce realizzate all’interno della piattaforma. Come abbiamo detto anche all’inizio, la maggior parte delle aziende soffre per la mancanza di dati rilevanti.

Questo passo è il passo fondamentale che può aiutare le aziende ad iniziare a raccogliere dati per un ulteriore utilizzo dell'IA nel loro processo produttivo. Possiamo anche offrire la manutenzione predittiva dei macchinari che è uno dei casi d'uso dell'IA nell'industria.

 

Mehdi Rahmanian

Mehdi Rahmanian

Application Specialist IIoT and Data Scientist

Highlights

  1. L'intelligenza artificiale non è ancora diffusa nei processi produttivi industriali.
  2. Gli ostacoli all'adozione dell'intelligenza artificiale nei processi produttivi sono sia tecnici che sociali.
  3. L'IA può essere utilizzata in un ampio numero di applicazioni, in particolare per la manutenzione predittiva.
  4. Una soluzione IIOT completa da la possibilità alle aziende di raccogliere, trasferire e memorizzare i dati in modo sicuro.
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