top of page
  • Immagine del redattoreAndrea Viliotti

Come introdurre l'AI nel settore manifatturiero

Il rapporto "Taking AI to the next level in manufacturing" di MIT Technology Review Insights, sponsorizzato da Microsoft, esplora l'impatto dell'AI nel settore manifatturiero. Sono coinvolti 300 dirigenti di settori come aerospaziale, automobilistico e tecnologia avanzata, mostrando un crescente entusiasmo per l'AI, specialmente quella generativa, per migliorare operazioni, qualità ed efficienza. Tuttavia, sfide come la mancanza di competenze e la qualità dei dati emergono come ostacoli principali. Il rapporto evidenzia la necessità di superare barriere strutturali per sfruttare il potenziale dell'AI, fornendo una guida essenziale per i leader aziendali.


Come introdurre l'AI nel settore manifatturiero
Come introdurre l'AI nel settore manifatturiero

La mancanza di competenze specializzate e le sfide tecniche come la qualità dei dati emergono come ostacoli principali, mentre l'interesse a investire e integrare l'AI nelle attività quotidiane è evidente, con previsioni di aumenti significativi nella spesa per l'AI nei prossimi anni. Questo studio non solo mette in luce le potenzialità dell'AI nel rendere le fabbriche più intelligenti e sostenibili, ma sottolinea anche la necessità di superare le barriere strutturali per sfruttare appieno il suo potenziale trasformativo. Con una prospettiva chiara sulla realtà attuale e le aspettative future del settore, il rapporto fornisce ai leader aziendali una guida preziosa per scoprire il panorama in evoluzione dell'intelligenza artificiale in manifattura.


 

Indice:

 

L'AI trasforma la manifattura: investimenti e innovazioni alla guida del cambiamento

 

L'entusiasmo generato dai recenti sviluppi nell'intelligenza artificiale, e in particolare nelle tecnologie generative di AI, è tangibile nel settore manifatturiero. Philippe Rambach, direttore dell'AI presso Schneider Electric, cattura perfettamente lo spirito del momento: "Tutti nel settore manifatturiero sono entusiasti dell'AI," sottolineando un futuro ricco di promesse e aspettative elevate.

 

Per le aziende manifatturiere, l'intelligenza artificiale rappresenta un pilastro fondamentale per la creazione di fabbriche intelligenti e fortemente automatizzate. Questa tecnologia è vista come un motore per promuovere l'innovazione, ridurre i tempi di ciclo, aumentare l'efficienza, migliorare la manutenzione, rafforzare la sicurezza e diminuire le emissioni di carbonio.

 

Tra gli aspetti cruciali da considerare, emergono:


Talento e competenze: L'assenza di talento qualificato e competenze specifiche sono identificati come i maggiori ostacoli all'adozione estensiva dell'AI nelle operazioni di fabbrica e nei processi di ingegneria e design. Questa mancanza costituisce il principale ostacolo per l'espansione delle applicazioni dell'AI nel settore.


Investimenti: Le grandi aziende manifatturiere stanno guidando gli investimenti in AI, con il 58% dei dirigenti di ingegneria e design che prevedono un aumento della spesa superiore al 10% nei prossimi due anni. Anche per le attività di produzione, una notevole percentuale (43%) di dirigenti si aspetta aumenti analoghi.


Applicazioni funzionali: I produttori si orientano verso specifici miglioramenti funzionali tramite l'AI, tra cui velocizzazione dei processi, efficienza, riduzione dei guasti e sicurezza in ingegneria e design; e innovazione, sicurezza e riduzione dell'impatto ambientale in fabbrica.


Qualità dei dati: La qualità inadeguata dei dati (57%), l'integrazione insufficiente (54%) e la governance carente (47%) sono percepiti dai dirigenti come significativi ostacoli all’uso dell'AI. Solo una minoranza delle aziende dispone di dati prontamente utilizzabili nei modelli di AI esistenti.


Modernizzazione necessaria: La frammentazione dei dati richiede una modernizzazione delle architetture, delle infrastrutture e dei processi per supportare adeguatamente l'AI. È essenziale una strategia che migliori l'interoperabilità dei sistemi dati tra ingegneria, design e produzione, così come tra le tecnologie operative e quelle informative.

 

L'intelligenza artificiale è un tema di interesse per molte grandi aziende manifatturiere, ma il livello di coinvolgimento varia. La maggior parte delle aziende (64%) sta ancora esplorando o testando le possibilità dell'AI, mentre una percentuale minore (35%) ha già messo in pratica alcuni casi d'uso dell'AI in produzione. Tra i settori più all'avanguardia nell'adozione delle tecnologie AI ci sono quello elettronico di alta tecnologia e quello automobilistico.

 

Secondo Ben Armstrong, direttore esecutivo del Centro per le Prestazioni Industriali del MIT, l'impatto dell'AI sulla produzione industriale è stato finora molto limitato, con scarse evidenze di un vasto cambiamento indotto dall'AI dalle funzioni amministrative alle operazioni di fabbricazione. Questo indica che l'introduzione dell'AI è ancora in una fase preliminare di sviluppo, con molti produttori che faticano a raggiungere i risultati sperati. Solo una piccola percentuale (5%) conta di passare alla produzione dei casi d'uso AI entro i prossimi sei mesi, mentre un altro 20% pensa di farlo entro sei a dodici mesi. La maggior parte, il 75%, prevede di cominciare i primi impieghi dell'AI tra uno e due anni o più.

 

Questi dati riflettono un settore in attesa di una rivoluzione guidata dall'AI, ma che al contempo riconosce le sfide strutturali e operative da superare per realizzare pienamente il suo potenziale.

 

Pavandeep Kalra, direttore tecnologico dell'AI presso Microsoft Cloud per l'Industria, anticipa un'accelerazione significativa nello sviluppo dei casi d'uso dell'AI nel prossimo futuro. Secondo Kalra, applicazioni come la manutenzione predittiva e il rilevamento dei difetti hanno tradizionalmente richiesto un'ampia personalizzazione per adattarsi a vari scenari, complicando il processo di implementazione. Tuttavia, sottolinea un cambiamento in atto, facilitato dall'avvento dell'AI generativa che sta semplificando questi processi riducendo la necessità di personalizzazioni specifiche. "I modelli di base forniti dall'AI generativa stanno abbattendo le barriere allo sviluppo dei casi d'uso dell'AI" afferma Kalra, indicando una potenziale riduzione delle complessità e dei costi associati.

 

Queste osservazioni sono supportate dalla ricerca del MIT, che mostra che quasi due terzi (65%) dei dirigenti intervistati, e persino il 75% di quelli nei settori chimico ed elettronico/alta tecnologia, stanno valutando seriamente l'AI generativa. Questa tendenza riflette un interesse crescente e una sperimentazione nel campo dell'AI, indicando che le aziende stanno cercando di sfruttare le innovazioni tecnologiche per migliorare le loro operazioni e i loro risultati di business.

 

Innovazioni AI nel settore manifatturiero: dalla progettazione alla produzione

I casi d'uso dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero si stanno dimostrando sempre più vari e innovativi, riflettendo un'adozione crescente di questa tecnologia per migliorare diversi aspetti delle operazioni industriali.

 

Progettazione del prodotto e simulazione: Secondo Indranil Sircar, direttore tecnologico delle soluzioni di manifattura di Microsoft, la progettazione di prodotti sta avvenendo sempre di più in ambienti simulati, grazie all'AI. Questo metodo non solo permette di sviluppare più velocemente il progetto, ma anche aumenta l'efficacia del processo di ingegneria, facendolo basare su dati accurati e supportato da simulazioni sofisticate.

 

AI conversazionale e creazione di contenuti: Questi strumenti trovano applicazione in una varietà di contesti che vanno oltre il design, assistendo nelle operazioni di produzione come la manutenzione, nella gestione della catena di approvvigionamento come nel controllo delle scorte, e nelle interazioni con i clienti, offrendo supporto e migliorando l'esperienza utente.

 

Controllo di qualità e gestione della conoscenza: Questi progetti sono spesso nelle fasi di pilotaggio e mirano a migliorare la consistenza e l'affidabilità dei processi produttivi e la gestione delle informazioni all'interno delle organizzazioni.

 

Affidabilità degli asset: Gunaranjan Chaudhry, direttore della scienza dei dati presso SymphonyAI Industrial, sottolinea l'importanza dell'AI nella previsione di anomalie o guasti degli asset industriali. L'obiettivo è di anticipare i problemi prima che si verifichino, permettendo una pianificazione più efficace e riducendo i tempi di inattività. Questo utilizzo dell'AI è supportato da avanzamenti nei modelli di visione artificiale, che migliorano la capacità di ispezione e monitoraggio.

 

Ottimizzazione dei processi: Anche se quest'area presenta sfide significative nella scalabilità e nella trasferibilità tra diversi scenari, con benefici talvolta meno tangibili, i produttori nel settore elettronico e alta tecnologia sono i più avanti nell'adozione dell'AI per ottimizzare i processi produttivi. Invece, i produttori chimici sembrano essere meno inclini a utilizzare l'AI in questo ambito.

 

Questi esempi illustrano come l'AI stia iniziando a permeare diversi livelli delle operazioni manifatturiere, nonostante le sfide legate alla scalabilità e alla misurazione diretta dell'impatto in alcuni casi d'uso. L'evoluzione continua delle tecnologie AI promette ulteriori miglioramenti e potenziali applicazioni nel settore manifatturiero.

 

Come le dimensioni aziendali influenzano l'adozione dell'AI nel manifatturiero

La dimensione dell'azienda emerge come un fattore decisivo nell'adozione e nello sviluppo dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero, con le aziende più grandi che mostrano un maggiore impegno e capacità di investimento rispetto alle loro controparti più piccole. Questo divario significativo non solo evidenzia le disparità in termini di risorse disponibili, ma riflette anche le diverse capacità di gestire e superare le sfide che accompagnano l'implementazione dell'AI.

 

Applicazione dell'AI nelle aziende: Il 77% delle aziende con un fatturato annuale superiore ai 10 miliardi di dollari già usa l'AI per diversi scopi, mentre solo il 4% delle aziende che fatturano tra i 100 e i 499 milioni di dollari usa l’AI. Questa grande differenza evidenzia come la disponibilità finanziaria determini la rapidità e l'estensione con cui l'AI viene introdotta e utilizzata.

 

Investimenti in AI: Le aziende più grandi non solo sono più attive nell’uso dell'AI, ma sono anche molto più propense ad aumentare i loro investimenti in questo ambito. Il 77% di quelle con entrate oltre i 10 miliardi di dollari prevede di aumentare la spesa per l'AI di più del 10% nei prossimi due anni, sia nella progettazione che nella produzione. In contrasto, tra le aziende con entrate tra 100 milioni e 499 milioni di dollari, solo il 26% prevede un aumento simile per la progettazione e il design, e appena il 10% per la produzione.

 

Sfide per le aziende più piccole: Per le aziende di dimensioni inferiori, le principali barriere all'adozione dell'AI non sono solo finanziarie. La carenza di talenti e competenze è spesso il più grande ostacolo, seguito dalla qualità dei dati insufficiente. Questi problemi sottolineano come le sfide legate all'AI non siano meramente economiche ma anche strutturali, richiedendo un'infrastruttura solida e competenze specializzate che possono essere difficili da acquisire in tempi rapidi e senza ampie risorse.

 

In questo contesto, le aziende più grandi hanno un vantaggio evidente non solo per le risorse finanziarie che possono mobilizzare, ma anche per la loro capacità di influenzare e guidare altri cambiamenti organizzativi necessari per sostenere una trasformazione basata sull'AI. La capacità di queste aziende di adottare e integrare nuove tecnologie offre loro un vantaggio competitivo significativo, accelerando il loro percorso verso l'innovazione e la leadership di mercato a scapito delle aziende più piccole.

 

Investire con intelligenza: l'AI nel manifatturiero e il ritorno economico

L'intelligenza artificiale sta diventando sempre più diffusa nel settore manifatturiero, ma questa crescita comporta anche una maggiore responsabilità per i dirigenti perché devono dimostrare un chiaro beneficio economico (ROI) dal loro investimento. La prudenza nei confronti del rischio è una caratteristica distintiva del settore industriale, e come sottolineato da Ben Armstrong, i produttori sono inclini a investire in nuove tecnologie solo quando la probabilità di realizzare un profitto tangibile è alta.

 

Ingegneria e Design

Nel settore di ingegneria e design, l'adozione dell'intelligenza artificiale è rivolta principalmente al miglioramento della velocità, dell'efficienza dei processi, della riduzione degli errori e della sicurezza.

 

Ecco come l'AI sta trasformando questi ambiti

 

Velocità: L'AI sta migliorando i tempi di ciclo di progettazione, permettendo iterazioni più rapide e mirate. Questo si traduce in una significativa riduzione del tempo necessario per passare dall'idea iniziale alla realizzazione pratica, accelerando così l'intero processo di sviluppo del prodotto.

 

Efficienza dei processi: L'AI contribuisce a ottimizzare la gestione dei flussi di lavoro e l'utilizzo delle risorse. Grazie all'automazione e alla capacità di analizzare grandi volumi di dati, gli ingegneri possono prendere decisioni più informate ed efficienti, riducendo sprechi e migliorando la produttività generale.

 

Riduzione degli errori e dei guasti: Utilizzando tecnologie predittive, l'AI aiuta a identificare potenziali difetti nelle macchine e a prevedere guasti prima che si verifichino. Questo non solo aumenta la longevità e l'affidabilità delle attrezzature, ma contribuisce anche a ridurre i costi di manutenzione e a minimizzare i tempi di inattività.

 

Sicurezza: L'intelligenza artificiale può migliorare la sicurezza migliorando la protezione contro i rischi cyber, in particolare in relazione alla proprietà intellettuale e ai sistemi di ingegneria. Le soluzioni di AI sono in grado di monitorare e rispondere a minacce in tempo reale, offrendo un livello di sicurezza più robusto e proattivo.

 

Questi miglioramenti non solo ottimizzano i processi esistenti ma aprono anche nuove possibilità per l'innovazione e l'efficacia nel design e nell'ingegneria, segnando una significativa evoluzione nel modo in cui le aziende approcciano lo sviluppo e la produzione.

 

Operazioni in Fabbrica

Nel contesto delle operazioni in fabbrica, l'impiego dell'intelligenza artificiale sta diventando sempre più strategico per indirizzare temi come l'innovazione, la sicurezza operativa e la sostenibilità.

 

Ecco un dettaglio delle principali applicazioni e benefici

 

Innovazione: L'AI facilita l'integrazione di tecnologie avanzate nei processi di produzione e assemblaggio, permettendo alle aziende di raffinare e ottimizzare le loro operazioni. Questo include l'automazione avanzata, la robotica intelligente, e sistemi di controllo predittivi che migliorano la qualità del prodotto finale e l'efficienza della produzione.

 

Sicurezza operativa: La sicurezza è particolarmente critica in settori ad alto rischio come l'aerospaziale e il chimico. L'AI contribuisce a migliorare la sicurezza monitorando in tempo reale le condizioni operative e prevedendo potenziali pericoli prima che si manifestino. Questo aiuta a prevenire incidenti, a proteggere il personale e a garantire la conformità con le normative di sicurezza.

 

Riduzione dell'impronta di carbonio: L'intelligenza artificiale aiuta le aziende a diventare più sostenibili, ottimizzando l'uso delle risorse e riducendo i rifiuti. Sistemi AI possono analizzare e modulare il consumo energetico, ottimizzare le rotte logistiche per ridurre le emissioni e monitorare le emissioni di carbonio in tempo reale. Questo è fondamentale per le aziende che si impegnano a ridurre il proprio impatto ambientale e aderire agli obiettivi di sostenibilità.

 

L'adozione di tali tecnologie non solo porta a miglioramenti tangibili nelle operazioni quotidiane, ma pone anche le aziende all'avanguardia dell'innovazione industriale, aumentando la loro competitività in un mercato sempre più orientato verso l'efficienza e la responsabilità ambientale.

 

Quantificazione dei miglioramenti dati dall’uso dell’AI nel settore manifatturiero

 

La quantificazione dei miglioramenti derivanti dall'uso dell'intelligenza artificiale in ingegneria e design, come evidenziato da Gunaranjan Chaudhry, è spesso più diretta e immediata rispetto a quella nelle operazioni di fabbrica. La capacità di misurare con precisione i vantaggi, come la riduzione del tempo di ciclo da 12 a meno di sei mesi nelle iterazioni di progettazione, fornisce un indicatore chiaro del valore aggiunto dall'AI. Questi vantaggi sono non solo misurabili in termini di efficienza temporale, ma portano anche a un risparmio economico considerevole e potenziano la competitività di mercato, rendendo tali investimenti facilmente giustificabili.

 

Tuttavia, i benefici derivanti dall'applicazione dell'AI nelle operazioni di fabbrica presentano sfide diverse. Ad esempio, miglioramenti come l'affidabilità degli asset e la riduzione dei guasti in ambienti dove gli incidenti sono rari possono essere meno evidenti e richiedere più tempo per essere chiaramente riconosciuti e quantificati. Questo può rendere più complesso per le aziende giustificare gli investimenti iniziali in AI senza dati immediatamente tangibili.

 

Per affrontare queste sfide, è fondamentale che le aziende seguano una logica strategica e metodica nell'implementazione dell'AI nelle loro attività. È indispensabile creare sistemi di monitoraggio e metriche che possano registrare con accuratezza i progressi, anche quelli che si verificano in un lasso di tempo più lungo. Solo con una misurazione efficace e costante sarà possibile giustificare gli investimenti in AI, garantendo che portino a vantaggi reali e rilevanti per l'impresa. Così, le organizzazioni possono non solo confermare le proprie decisioni tecnologiche ma anche migliorare continuamente i loro processi produttivi e di sviluppo.

 

Strategie efficaci per la scalabilità dell'AI nel settore manifatturiero

Affrontare i vincoli di crescita dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero è fondamentale per realizzare appieno i suoi benefici su larga scala. La scalabilità dell'AI rimane una sfida, come dimostrano i bassi tassi di dispiegamento segnalati dai dirigenti coinvolti nel sondaggio. Tra i principali ostacoli, emergono carenze di competenze specialistiche e vincoli tecnologici.

 

Carenza di competenze specialistiche

Quasi la metà dei dirigenti, sia nell'ingegneria che nelle operazioni di fabbrica, identifica la mancanza di competenze specialistiche come una barriera significativa. Questa carenza è sentita maggiormente dalle aziende che stanno attivamente dispiegando casi d'uso di AI, suggerendo che il successo nell'implementazione dipende strettamente dalla disponibilità di talenti qualificati. Tuttavia, la gestione delle competenze varia a seconda del tipo di applicazione. I casi di ottimizzazione necessitano di un coinvolgimento umano costante per aggiornare e creare modelli, mentre la manutenzione predittiva, una volta implementata, può richiedere meno intervento diretto grazie a funzionalità come il riaddestramento automatico dei modelli.


Pavandeep Kalra sottolinea il ruolo potenzialmente trasformativo dell'AI generativa nel mitigare le carenze di competenze. L'avanzamento degli LLM (Large Language Models) e delle interfacce in linguaggio naturale semplifica l'utilizzo dell'AI, riducendo la necessità di competenze tecniche avanzate e permettendo a un pubblico più ampio di interagire con le tecnologie AI.

 

Limitazioni tecnologiche

Secondo il 44% degli intervistati nel settore ingegneria e design, le restrizioni legate alla potenza di calcolo disponibile in cloud rappresentano un ostacolo significativo alla scalabilità. La simulazione di fabbrica, che consiste nella riproduzione virtuale di processi produttivi per ottimizzare l'efficienza e ridurre i costi, e l'uso dei gemelli digitali, ovvero la creazione di modelli digitali dinamici che replicano sistemi fisici per simulare e prevedere il comportamento degli stessi, richiedono risorse computazionali ingenti. Non tutte le aziende dispongono delle capacità computazionali necessarie per sfruttare al meglio queste tecnologie avanzate. Inoltre, il mantenimento e il miglioramento dei modelli di intelligenza artificiale comportano spese considerevoli, restringendo ulteriormente la possibilità per alcune aziende di ampliare l'applicazione dell'AI.

 

Un'altra sfida rilevante è il debito tecnico, che emerge quando le soluzioni tecnologiche sono disorganizzate o non adeguatamente aggiornate. Circa il 45% dei partecipanti al sondaggio ha indicato che il debito tecnico influisce negativamente sull'efficienza aziendale complicando l'utilizzo e la manutenzione dei modelli di intelligenza artificiale. Spesso, questo problema si manifesta attraverso algoritmi non documentati che rendono difficile identificare le cause degli errori e oscurano i processi decisionali basati sull'AI.

 

In sintesi, mentre l'AI offre notevoli opportunità per il settore manifatturiero, i suoi benefici sono ostacolati da una serie di sfide tecniche e umane. Per superare questi ostacoli, le aziende devono investire non solo in tecnologie avanzate, ma anche in formazione, gestione del talento e infrastrutture, assicurando che l'adozione dell'AI sia sostenibile e scalabile.

 

Quanto buoni sono i miei dati?

La qualità e la gestione dei dati rappresentano alcune delle principali sfide per le aziende che desiderano scalare l'applicazione dell'intelligenza artificiale nelle loro operazioni. Questi problemi sono particolarmente pronunciati in ambiti critici come l'ingegneria e il design e le operazioni di fabbrica, dove la capacità di utilizzare dati accurati e ben governati è fondamentale per il successo dei progetti di AI.

 

Problemi di qualità dei dati

In ingegneria e design, il 43% dei rispondenti riconosce la presenza di problemi con la qualità dei loro dati. Questo può includere dati incompleti, inaccurati o obsoleti che possono compromettere l'efficacia dei modelli di AI, portando a decisioni errate o inefficaci.

 

Governance dei dati

Nelle operazioni di fabbrica, il 42% degli intervistati evidenzia debolezze nella governance dei dati, che possono manifestarsi come mancanza di standardizzazione, sicurezza insufficiente, o politiche di condivisione dei dati non chiare. Una governance dei dati debole rende difficile mantenere la coerenza e l'integrità dei dati attraverso diverse piattaforme e reparti, essenziale per operazioni guidate da AI efficaci.

 

Disparità nella disponibilità dei dati

Lo studio del MIT evidenzia che le aziende di diverse fasce di fatturato mostrano una variabilità significativa nella percentuale di dati adatti per l'utilizzo nei modelli di AI. Per esempio, le aziende con entrate tra $100 milioni e $499 milioni hanno solo il 23% dei loro dati che sono adatti per i modelli di AI, mentre le aziende con entrate tra $1 miliardo e $10 miliardi ne hanno il 45%. È curioso notare che le aziende con entrate sopra i $10 miliardi hanno una percentuale più bassa (20%) di dati adatti, il che potrebbe indicare difficoltà maggiori nel gestire quantità di dati molto grandi o più complessi.

 

Implicazioni e soluzioni

Nell'era digitale, la gestione efficace dei dati è diventata una componente cruciale per il successo delle aziende che impiegano tecnologie di intelligenza artificiale. Affrontare le sfide associate a questa gestione richiede una serie di strategie mirate e investimenti specifici.

 

Investimento in tecnologie di qualità dei dati: È fondamentale che le aziende investano in tecnologie capaci di migliorare l'accuratezza, la completezza e la tempestività dei dati. Questo investimento può includere l'acquisizione di strumenti per la pulizia, la standardizzazione e l'arricchimento dei dati, essenziali per ottenere informazioni affidabili e utili.

 

Miglioramento della governance dei dati: È cruciale implementare politiche di governance dei dati chiare e rigorose. Queste politiche devono garantire che i dati siano gestiti in modo uniforme e sicuro all'interno dell'organizzazione, proteggendo così l'integrità e la sicurezza delle informazioni.

 

Formazione e sviluppo delle competenze: Incrementare la formazione e lo sviluppo delle competenze tra i dipendenti è essenziale per migliorare la loro capacità di gestire e utilizzare efficacemente i dati nell'ambito dell'intelligenza artificiale. Questo non solo aumenta l'efficienza operativa, ma potenzia anche l'innovazione aziendale.

 

Collaborazione con esperti di AI e analisi: È vantaggioso collaborare con esperti di AI e analisi per sviluppare strategie di gestione dei dati ottimizzate per le esigenze delle applicazioni di intelligenza artificiale avanzate. Questa collaborazione può portare a soluzioni personalizzate che massimizzino l'efficacia delle tecnologie AI adottate.

 

La comprensione e il miglioramento della qualità e della gestione dei dati sono cruciali per superare i vincoli alla scalabilità dell'AI nella manifattura, permettendo così alle aziende di sfruttare pienamente i vantaggi di questa tecnologia trasformativa.

 

Come superare le barriere tecnologiche e umane nell'adozione dell'AI nel settore manifatturiero

Superare le barriere tecnologiche e umane nell'adozione dell'AI nel settore manifatturiero richiede un'integrazione efficace non solo di nuove tecnologie, ma anche di competenze umane avanzate e di una gestione dei dati accurata. Ben Armstrong del MIT evidenzia la necessità di un cambiamento nel paradigma formativo: oltre a sviluppare competenze tecniche per manipolare direttamente i modelli di AI, è essenziale rafforzare le competenze specifiche del settore manifatturiero. Questo permetterà ai lavoratori di interpretare e valutare le soluzioni AI in base alle reali condizioni operative.

 

Competenze di dominio nel settore manifatturiero

I lavoratori devono avere una conoscenza approfondita delle macchine e dei processi che gestiscono, essenziale per valutare l'accuratezza delle informazioni fornite dall'AI, come codici di errore o raccomandazioni operative. La loro intuizione ed esperienza sul campo sono irrinunciabili e diventano ancora più preziose quando l'AI supporta e non sostituisce il lavoro umano.

 

Qualità dei dati di produzione

La qualità dei dati prodotti in fabbrica è un'altra questione critica. Nonostante le attrezzature possano generare grandi volumi di dati, spesso questi risultano non immediatamente utilizzabili a causa di sensori malfunzionanti o sistemi di archiviazione non efficienti, problema che si aggrava negli impianti più vecchi o meno moderni. Solo una minoranza degli intervistati nel sondaggio del MIT ritiene che la maggior parte dei dati generati in fabbrica sia adatta per l'utilizzo nei modelli di AI. Questo rappresenta un importante ostacolo alla scalabilità delle soluzioni di intelligenza artificiale.

 

Aumento della connettività e utilizzo dei sensori IoT

Molte aziende stanno migliorando la connettività delle loro macchine e integrando sensori IoT per raccogliere dati più accurati e tempestivi. Questi sensori sono vitali non solo per la manutenzione predittiva e il monitoraggio delle condizioni, ma anche per fornire ai modelli di AI dati costantemente aggiornati.

 

Interoperabilità dei sistemi

L'interoperabilità tra i sistemi operativi tecnologici (OT), che controllano e monitorano fisicamente i dispositivi e i processi industriali, e i sistemi informativi (IT), che gestiscono dati e risorse informatiche, rappresenta una sfida rilevante. L'integrazione efficace di OT e IT può sbloccare il potenziale insito nei dati generati dalle macchine, permettendo l'uso dell'intelligenza artificiale per condurre analisi più approfondite e implementare azioni proattive. Questo collegamento armonioso tra hardware operativo e infrastrutture di gestione dati è cruciale per ottimizzare le operazioni e migliorare le prestazioni complessive.

 

Per ottenere il massimo ritorno dagli investimenti in AI, i produttori devono assicurarsi che le fondamenta dei loro dati siano solide, il che include l'adeguamento tecnico delle attrezzature e la certezza che i dati siano accurati, ben gestiti e accessibili. Adottando una strategia che comprenda sia la tecnologia sia le competenze umane, i produttori possono sfruttare pienamente le capacità dell'AI per trasformare le loro operazioni.

 

 

Superare le sfide della governance dei dati per il successo dell'AI nel manifatturiero

La governance dei dati si rivela una sfida cruciale per i produttori che ambiscono a espandere l'uso dell'intelligenza artificiale nelle loro operazioni. Pavandeep Kalra sottolinea che modernizzare la governance dei dati è essenziale non solo per una questione organizzativa, ma anche per assicurare l'utilizzo efficace e trasversale dei dati in diversi scenari di applicazione AI. Man mano che le aziende procedono con il dispiegamento delle loro soluzioni AI, una governance efficace diventa sempre più fondamentale.

 

Gunaranjan Chaudhry enfatizza l'importanza di adottare una visione olistica dei dati, riconoscendo che le informazioni utili per l'AI possono provenire non solo da sensori, ma anche da altre fonti come registri di ispezione, ordini di lavoro e rapporti di manutenzione, che, sebbene tradizionalmente conservati solo per scopi di conformità, possono essere estremamente preziosi per costruire modelli di AI più affidabili e completi.

 

Per raccogliere una quantità sufficiente di dati di alta qualità, Kalra suggerisce di utilizzare metodi all'avanguardia come la Generazione Aumentata dal Recupero (RAG). L'approccio RAG è una metodologia all'avanguardia che contribuisce a potenziare i modelli di linguaggio di grande dimensione rendendoli più accurati e rilevanti. Funziona integrando nei modelli di AI informazioni specifiche relative al settore di interesse, attingendo sia da fonti interne all'azienda che da dati esterni. Questo processo di arricchimento dei dati permette ai modelli di comprendere e reagire meglio alle richieste specifiche, elevando la qualità delle loro analisi e previsioni.

 

Philippe Rambach propone un approccio pratico alla gestione dei dati, accelerando i lavori di pulizia solo quando esiste un caso di business chiaro e tangibile per l'AI. Questo consente di focalizzare risorse e sforzi su aree che possono generare i ritorni più significativi, ottimizzando l'investimento nella pulizia dei dati.

 

Una lezione importante è che, sebbene sia desiderabile avere dati perfetti, i produttori non dovrebbero attendere di raggiungere una perfezione assoluta prima di implementare l'AI. L'obiettivo dovrebbe essere avere "abbastanza dati di buona qualità" per iniziare a cogliere i benefici dell'AI rapidamente, continuando parallelamente a migliorare la qualità dei dati nel tempo.

 

Infine, per superare le sfide di governance dei dati, le aziende dovrebbero implementare standard aziendali per la raccolta, l'archiviazione e l'uso dei dati che garantiscano consistenza e affidabilità. È essenziale anche rafforzare le politiche di sicurezza dei dati per proteggere le informazioni sensibili e assicurare la conformità con le normative vigenti, oltre a investire in formazione continua per i dipendenti su come gestire i dati. Attraverso queste strategie complessive, le aziende possono sfruttare appieno il potenziale dell'intelligenza artificiale per trasformare i loro processi produttivi e operativi.

 

Superare le sfide organizzative nell'AI manifatturiera

Affrontare le sfide organizzative e strutturali per scalare l'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero richiede un approccio olistico che superi il semplice sviluppo tecnologico. Circa il 43% dei dirigenti intervistati ha segnalato difficoltà nel modificare le strutture e i processi organizzativi, indicando che l'integrazione dell'AI non riguarda solo la tecnologia, ma anche la gestione del cambiamento organizzativo.

 

È fondamentale la creazione di team multidisciplinari che includano esperti di AI, responsabili IT e specialisti del business, i quali devono collaborare sin dalle prime fasi dello sviluppo dei casi d'uso di AI. Questo assicura che tutti gli aspetti tecnici e operativi siano considerati e aiuta a prevenire i fallimenti comuni derivanti dalla gestione isolata dei progetti in silos funzionali.

 

Chaudhry ha evidenziato l'importanza di sviluppare modelli ibridi che integrano tecniche di AI con principi di ingegneria e fisica, particolarmente utili in scenari atipici o nuovi dove i dati storici non sono sufficienti per fornire soluzioni efficaci. Questi modelli aiutano a colmare il divario tra teoria e pratica, migliorando la capacità di risposta ai problemi emergenti.

 

Kalra, d'altra parte, sottolinea l'importanza di strutture di dati che servano trasversalmente l'intera organizzazione. È essenziale che i dati non solo siano raccolti e archiviati, ma siano anche facilmente accessibili e utilizzabili da diverse funzioni aziendali per integrare e interpretare i dati attraverso modalità e domini funzionali diversi.

 

Inoltre, sviluppare partnership strategiche con fornitori di tecnologia e consulenti che possono offrire expertise e supporto nel processo di trasformazione digitale è altrettanto importante.

 

Superando queste sfide organizzative e tecnologiche, le aziende possono non solo implementare l'AI più efficacemente, ma anche migliorare significativamente l'efficienza, la produttività e la capacità innovativa dell'intera organizzazione.

 

Esempio di Schneider Electric | Adottare un approccio business-first all'AI

L'approccio di Schneider Electric all'integrazione dell'intelligenza artificiale nel loro ambiente aziendale rappresenta un modello pragmatico e orientato al business che potrebbe ispirare molte altre aziende nel settore manifatturiero. La decisione di nominare un Chief AI Officer con un background principalmente aziendale anziché tecnico segna un importante cambio di paradigma: l'AI non è vista solo come un fine in sé, ma come uno strumento strategico per supportare e potenziare gli obiettivi aziendali di Schneider Electric.

 

Philippe Rambach, scelto per il suo solido percorso nel settore aziendale più che in quello tecnologico, dirige gli sforzi per garantire che l'adozione dell'AI sia in linea con la generazione di valore tangibile per l'azienda. Questo orientamento è cruciale per concentrarsi su applicazioni dell'AI che portano a ritorni misurabili e significativi.

 

Un altro elemento fondamentale è stata la formazione di un robusto team interno di specialisti AI e dati, essenziale per sviluppare e mantenere le competenze richieste all'interno dell'azienda. Questo approccio permette a Schneider Electric di avere il pieno controllo sullo sviluppo e l'implementazione della tecnologia, riducendo la dipendenza da consulenti esterni e accelerando il processo di integrazione e scalabilità dell'AI.

 

Schneider ha adottato un modello hub-and-spoke per lo sviluppo dei casi d'uso di AI, dove ogni unità operativa (spoke) collabora strettamente con un nucleo centrale di specialisti AI (hub). Questo garantisce un'efficace sinergia tra le esigenze operative specifiche e le soluzioni tecnologiche proposte, assicurando che i progetti siano veramente guidati dai bisogni reali del business.

 

Il coinvolgimento del reparto IT sin dalle prime fasi di ogni progetto è cruciale per assicurare che l'integrazione tecnologica sia sempre fattibile e non trascurata, evitando così problemi di integrazione che potrebbero sorgere se l'IT fosse coinvolto troppo tardi.

 

Inoltre, è vitale che ogni team di sviluppo valuti con attenzione la fattibilità dei progetti prima di procedere, essendo pronti a interrompere quelli che presentano ostacoli insormontabili, permettendo così di risparmiare risorse e concentrarsi su iniziative più promettenti.

 

Infine, il processo di Schneider Electric per portare i casi d'uso dell'AI dalla fase di prova di concetto al prodotto minimo vitale (MVP) e successivamente alla produzione è chiaro e iterativo. Questo metodo sistematico permette una rapida valutazione e iterazione, incrementando le possibilità di successo finale.

 

Questo approccio strategicamente orientato al business, abbinato a una solida competenza interna e a processi di sviluppo ben strutturati, offre un esempio eccellente di come l'AI possa essere integrata in modo efficace per supportare e potenziare le operazioni aziendali nel settore manifatturiero. Aziende sia all'inizio del loro percorso con l'AI sia quelle in fase di valutazione dei passi successivi possono trovare ispirazione in questo modello per sviluppare le proprie strategie di adozione dell'AI.

 

Conclusioni

La ricerca condotta da MIT Technology Review Insights sull'evoluzione dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero offre uno sguardo approfondito su come le aziende possono ottimizzare l'uso dell'AI per trarne il massimo beneficio. Lo studio rivela diverse lezioni fondamentali per le organizzazioni che aspirano a esplorare e capitalizzare le opportunità offerte dall'AI, alcune delle quali possono sembrare intuitive ma sono spesso trascurate anche dalle aziende più avanzate nel loro percorso di adozione dell'AI.

 

La ricerca suggerisce di iniziare sempre con una chiara comprensione dei problemi specifici dell'azienda che l'AI può aiutare a risolvere, anziché adottare l'AI solo perché rappresenta l'ultima frontiera tecnologica. Questo orientamento garantisce che gli investimenti in tecnologia siano mirati verso soluzioni che producono benefici tangibili e misurabili.

 

Per un'integrazione efficace dell'AI, è essenziale formare team di sviluppo composti da esperti di AI, dati, IT e personale aziendale, in modo che le soluzioni sviluppate siano perfettamente allineate con le esigenze e i sistemi aziendali. Questo approccio collaborativo aumenta significativamente le probabilità di successo degli interventi di AI.

 

Un'architettura dati solida è cruciale per il successo dell'AI. Le organizzazioni devono quindi valutare con attenzione le proprie pratiche di raccolta, memorizzazione ed elaborazione dei dati, e agire per migliorare la qualità e l'accessibilità delle informazioni. Centralizzare i dati ove possibile può semplificare enormemente questo processo.

 

Le aziende devono anche riconoscere il potenziale dell'AI non solo come strumento di automazione ma anche come mezzo per arricchire le competenze della forza lavoro. Ad esempio, l'intelligenza artificiale generativa può democratizzare l'accesso agli strumenti di AI, permettendo a più persone di contribuire allo sviluppo e all'implementazione delle soluzioni.

 

L'adozione dell'AI richiede un impegno continuo verso l'innovazione e l'adattamento. Mantenere una vigilanza costante sulle nuove tendenze e tecnologie ed essere pronti a integrare soluzioni innovative che possono migliorare ulteriormente le operazioni e la competitività è fondamentale.

 

È altresì cruciale valutare ogni implementazione di AI in termini di impatto sui risultati aziendali. Stabilire obiettivi chiari e misurabili per ogni progetto AI aiuta a mantenere l'attenzione sui benefici effettivi e fornisce una base solida per adeguare le strategie in base alle prestazioni ottenute.

 

Inoltre, promuovere un ambiente collaborativo e una cultura della condivisione delle conoscenze può aiutare a superare le sfide tecniche, facilitare l'innovazione e promuovere un'efficace adozione dell'AI. Le collaborazioni esterne possono essere preziose per accedere a nuove competenze e accelerare il progresso.

 

Infine, è essenziale garantire l'etica e la trasparenza nell'uso dell'AI per costruire fiducia e assicurare che le tecnologie siano impiegate in modo responsabile e vantaggioso.

 

Adottando queste linee guida, che integrano considerazioni tecnologiche, organizzative e culturali, le aziende possono sfruttare appieno le capacità trasformative dell'intelligenza artificiale e assicurarsi che l'adozione e l'integrazione dell'AI siano governate da una chiara comprensione del valore aggiunto per l'azienda.

Post recenti

Mostra tutti

Comments


bottom of page