I produttori oggi stanno lottando contro l’aumento dei costi di produzione, la carenza di manodopera, la fragilità della catena di approvvigionamento e la pressione per offrire prodotti più personalizzati. L’intelligenza artificiale sta diventando una parte importante della risposta a tali pressioni.
Quando la strategia aziendale dipende dall’intelligenza artificiale
La maggior parte dei produttori cerca di ridurre i costi migliorando al contempo la produttività e la qualità. L’intelligenza artificiale supporta questi obiettivi prevedendo guasti alle apparecchiature, adeguando i programmi di produzione e analizzando i segnali della catena di approvvigionamento. Da un sondaggio di Google Cloud è emerso che più della metà dei dirigenti del settore manifatturiero utilizza agenti IA in aree di back-office come la pianificazione e la qualità. (https://cloud.google.com/transform/roi-ai-the-next-wave-of-ai-in-manufacturing)
Il cambiamento è importante perché l’uso dell’intelligenza artificiale si collega direttamente a risultati aziendali misurabili. Tempi di inattività ridotti, minori scarti, migliore OEE (efficacia complessiva delle apparecchiature) e migliore reattività dei clienti contribuiscono tutti a una strategia aziendale positiva e alla competitività complessiva sul mercato.
Cosa rivela la recente esperienza del settore
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Servizi tecnologici Motherson riportato importanti guadagni – Riduzione dei costi di manutenzione del 25-30%, riduzione dei tempi di inattività del 35-45% e aumento dell’efficienza produttiva del 20-35% dopo l’adozione di iniziative di intelligenza artificiale basata su agenti, consolidamento della piattaforma dati e abilitazione della forza lavoro.
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ServiceNow ha ha descritto come i produttori unificano flussi di lavoro, dati e intelligenza artificiale su piattaforme comuni. È stato riferito che poco più della metà dei produttori avanzati dispone di programmi formali di governance dei dati a supporto delle proprie iniziative di intelligenza artificiale.
Questi casi mostrano la direzione del viaggio: l’intelligenza artificiale viene implementata all’interno delle operazioni – non nei progetti pilota, ma nei flussi di lavoro.
Cosa dovrebbero considerare i leader del cloud e dell’IT
Architettura dei dati
I sistemi di produzione dipendono da decisioni a bassa latenza, soprattutto per quanto riguarda la manutenzione e la qualità. I leader devono capire come combinare i dispositivi edge (spesso sistemi OT con infrastruttura IT di supporto) con i servizi cloud. Indicazioni sul percorso di maturità di Microsoft sottolinea che i silos di dati e le apparecchiature legacy rimangono una barriera, pertanto standardizzare il modo in cui i dati vengono raccolti, archiviati e condivisi è spesso il primo passo per molte aziende manifatturiere e ingegneristiche rivolte al futuro.
Sequenza dei casi d’uso
ServiceNow consiglia di iniziare in piccolo e di ridimensionare gradualmente le implementazioni dell’IA. Concentrarsi su due o tre casi d’uso di alto valore aiuta i team a evitare la “trappola del pilota”. La manutenzione predittiva, l’ottimizzazione energetica e l’ispezione della qualità sono ottimi punti di partenza perché i benefici sono relativamente facili da misurare.
Governance e sicurezza
Il collegamento di apparecchiature tecnologiche operative con sistemi IT e cloud aumenta il rischio informatico, poiché alcuni sistemi OT non sono stati progettati per essere esposti alla rete Internet più ampia. I leader dovrebbero definire attentamente le regole di accesso ai dati e i requisiti di monitoraggio. In generale, la governance dell’IA non dovrebbe attendere le fasi successive, ma iniziare con il primo progetto pilota.
Forza lavoro e competenze
Il fattore umano resta importante. La fiducia degli operatori nei sistemi supportati dall’intelligenza artificiale è ovvia e deve esserci fiducia nell’utilizzo dei sistemi supportati dall’intelligenza artificiale. Secondo Automation.com, il settore manifatturiero si trova ad affrontare una persistente carenza di manodopera qualificatarendere i programmi di miglioramento delle competenze parte integrante delle implementazioni moderne.
Neutralità del fornitore-ecosistema
L’ecosistema di molti ambienti produttivi comprende sensori IoT, reti industriali, piattaforme cloud e strumenti di flusso di lavoro che operano nel back office e nelle strutture. I leader dovrebbero dare priorità all’interoperabilità ed evitare di vincolarsi a un unico fornitore. L’obiettivo non è quello di adottare l’approccio di un unico fornitore, ma di costruire un’architettura che supporti la flessibilità a lungo termine, adattata ai flussi di lavoro della singola organizzazione.
Misurare l’impatto
I produttori dovrebbero definire parametri, che possono includere ore di inattività, riduzione dei costi di manutenzione, produttività, rendimento e questi parametri dovrebbero essere monitorati continuamente. I risultati di Motherson forniscono parametri di riferimento realistici e mostrano i risultati possibili da un’attenta misurazione.
La realtà: oltre l’hype
Nonostante i rapidi progressi, le sfide rimangono. La carenza di competenze rallenta la diffusione, i macchinari legacy producono dati frammentati e i costi sono talvolta difficili da prevedere. Sensori, connettività, lavoro di integrazione e aggiornamenti della piattaforma dati si sommano. Inoltre, i problemi di sicurezza aumentano man mano che i sistemi di produzione diventano più connessi. Infine, l’intelligenza artificiale dovrebbe coesistere con le competenze umane; operatori, ingegneri e data scientist dietro le quinte devono lavorare insieme, non in parallelo.
Tuttavia, recenti pubblicazioni mostrano che queste sfide sono gestibili con le giuste strutture gestionali e operative. Una governance chiara, team interfunzionali e architetture scalabili rendono l’intelligenza artificiale più facile da implementare e sostenere.
Raccomandazioni strategiche per i leader
- Lega le iniziative di intelligenza artificiale agli obiettivi aziendali. Collega il lavoro a KPI come tempi di inattività, scarti e costo per unità.
- Adotta un attento mix ibrido edge-cloud. Mantieni l’inferenza in tempo reale vicino alle macchine mentre utilizzi le piattaforme cloud per la formazione e l’analisi.
- Investi nelle persone. Sono importanti team misti di esperti di settore e data scientist e dovrebbe essere offerta formazione agli operatori e al management.
- Incorpora la sicurezza in anticipo. Tratta OT e IT come un ambiente unificato, presupponendo il principio Zero Trust.
- Scala gradualmente. Dimostra il valore di un impianto, quindi espandilo.
- Scegli componenti di ecosistemi aperti. Gli standard aperti consentono a un’azienda di rimanere flessibile ed evitare la dipendenza dal fornitore.
- Monitorare le prestazioni. Adatta modelli e flussi di lavoro al variare delle condizioni, in base ai risultati misurati rispetto a parametri predefiniti.
Conclusione
L’implementazione interna dell’intelligenza artificiale è ora una parte importante della strategia di produzione. Recenti post sul blog di Motherson, Microsoft e ServiceNow mostrano che i produttori stanno ottenendo vantaggi misurabili combinando dati, persone, flussi di lavoro e tecnologia. Il percorso non è semplice, ma con una governance chiara, la giusta architettura, un occhio alla sicurezza, progetti incentrati sul business e una forte attenzione alle persone, l’intelligenza artificiale diventa una leva pratica per la competitività.
(Fonte immagine: “Jelly Belly Factory Floor” di el frijole è concesso in licenza con CC BY-NC-SA 2.0.)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
