Briciole di pane



Aumentare la competitività nella Manifattura grazie all'Intelligenza Artificiale

Aumentare la competitività nella Manifattura grazie all'Intelligenza Artificiale

19 Luglio 2019 In una recente indagine condotta da McKinsey, il 60% dei dirigenti intervistati ha confermato che i dati dell'Internet of Things hanno fornito informazioni significative, ma il 54% ammette di aver utilizzato meno del 10% di tali informazioni. Quindi, come possono i produttori raccogliere, elaborare e utilizzare le masse di dati disponibili per conquistare quote di mercato, nonché per innovare e ottimizzare per ottenere un maggiore vantaggio competitivo? La chiave sarà il passaggio dall'analisi dei Big Data all'analisi assistita dall'Intelligenza Artificiale. Vediamo come, nel seguente articolo tratto da The Manufacturer.

Le nuove tecnologie digitali come l'Intelligenza Artificiale (AI) e l'Internet degli oggetti (IoT) offrono un enorme potenziale per i produttori. Con l'intelligenza artificiale e l'analitica avanzata per identificare modelli e tendenze nella ricchezza di dati generati dall'internet degli oggetti, le barriere tra tecnologia operativa e tecnologia dell'informazione si stanno abbattendo.

I produttori possono diventare guidati dai dati in tutti gli aspetti del business, consentendo alle aziende di trasformare le operazioni, ristrutturare le catene di approvvigionamento, migliorare l'efficienza, affrontare le carenze di competenze e creare flussi di reddito e modelli di business completamente nuovi.

Nonostante i numerosi vantaggi, l'indagine "Factories of the Future" del Manufacturing Leadership Council ha rivelato che meno di un produttore su 10 (8%) utilizza attualmente l'IA, anche se un ulteriore 50% prevede di utilizzarla entro due anni.

L'IA sta ancora nascendo nella produzione di oggi, ma questi risultati suggeriscono che potrebbe diventare mainstream in meno di 24 mesi. Quindi, cosa possono trarre vantaggio i produttori dall'adozione di un approccio precoce all'IA?

Dare un senso ai dati

I produttori si trovano di fronte ad uno tsunami virtuale di dati - amplificato dall'internet degli oggetti. Si stima che entro il 2025 saranno in funzione più di 75 miliardi di dispositivi collegati, la maggior parte dei quali nel settore manifatturiero.

In una recente indagine McKinsey, il 60% dei dirigenti ha confermato che i dati dell'internet degli oggetti hanno fornito informazioni significative, ma il 54% ammette di aver utilizzato meno del 10% di tali informazioni dell'internet degli oggetti.

Quindi, come possono i produttori raccogliere, elaborare e utilizzare le masse di dati disponibili per conquistare quote di mercato, nonché per innovare e ottimizzare per ottenere un maggiore vantaggio competitivo?

La chiave sarà il passaggio dall'analisi dei Big Data all'analisi assistita dall'intelligenza artificiale.

Nell'ambito di questo cambiamento, le organizzazioni dovranno concentrarsi fermamente sull'Enterprise Information Management (EIM) come mezzo per garantire che le informazioni siano correttamente catturate, manipolate, gestite e rese disponibili dove necessario.

Una volta che un produttore dispone di un sistema EIM, l'IA entra in gioco. In combinazione con l'analisi avanzata, l'intelligenza artificiale può riunire informazioni provenienti da un'ampia varietà di fonti di dati, identificare tendenze e fornire raccomandazioni per azioni future - dai cambiamenti all'automazione dei processi aziendali al supporto ai dipendenti nelle loro decisioni quotidiane.

Centralità del cliente

I produttori stanno passando dalla creazione di un prodotto, dalla sua vendita e manutenzione a modelli di business di prodotto come servizio o addirittura di dati come servizio. L'utilizzo di nuovi modelli di business per monetizzare i dati è ora altrettanto importante quanto il profitto del prodotto tradizionale.

Ad esempio, il gruppo Knorr-Bremse, leader nella produzione di sistemi frenanti per veicoli ferroviari e commerciali, sta ora utilizzando software di business intelligence e di analisi dei dati basati su intelligenza artificiale per fornire cruscotti dinamici integrati e report per aiutare i propri clienti a ridurre i costi di manutenzione e garantire una migliore diagnostica.

Grazie a questo approccio incentrato sui dati, il Gruppo Knorr-Bremse è in grado di offrire ai propri clienti la flessibilità necessaria per registrare e rivedere i dati provenienti da diversi sottosistemi dell'internet degli oggetti e per costruire i propri report e cruscotti in base alle necessità.

Eliminare i tempi di fermo macchina

Le filiere lineari più tradizionali del passato vengono sostituite da un ecosistema digitale integrato di partner, fornitori e clienti. L'implementazione di una rete di fornitura digitale offre ai produttori un approccio più agile e flessibile alla gestione dell'inventario. Con questa nuova supply chain, i sensori dell'internet degli oggetti collegati possono riordinare o rifornire automaticamente le scorte, eliminando i ritardi nel processo di produzione dovuti alla mancanza di componenti.

Allo stesso modo, la manutenzione predittiva rende possibili tempi di attività 24/7, riducendo al contempo i costi sostenuti quando i macchinari o i beni sono fuori servizio. Utilizzando dati, analisi e IA, i produttori possono effettuare una manutenzione proattiva delle macchine, senza la necessità di arresti tradizionali o fermi macchina non pianificati.

Colmare il gap di competenze

I robot alimentati ad intelligenza artificiale sono sempre più utilizzati per assistere la forza lavoro umana, o per eseguire compiti ripetitivi e di basso valore, in modo che i dipendenti possano concentrarsi su lavori che richiedono competenze umane specifiche. Tuttavia, dato che il Manufacturing Institute stima che entro il 2025 ci saranno 2,4 milioni di posti di lavoro non occupati nel settore manifatturiero - più della metà del totale delle posizioni di produzione, i produttori dovranno trovare il modo di automatizzare più processi aziendali e operativi.

Il momento di iniziare è ora

Mentre alcuni produttori - in particolare quelli del settore automobilistico come BMW e Ford - hanno adottato rapidamente l'IA, altri hanno adottato un approccio più cauto. Come per la maggior parte delle tecnologie, alcune aziende preferiscono essere un seguace veloce, non un adottante precoce - scegliendo di vedere casi di successo nell'uso dell'IA prima di implementare le soluzioni stesse.

Articolo tratto da:
The Manufacturer

Topic:
Data Intelligence

 

Multimac Srl  -   800 593 293  -   info@multimac.it  -   P.Iva 01281830289  -   Company info  -   Privacy  -   Sitemap  -   Copyright © 2019. All rights reserved.

Login

Per poter acquistare i prodotti sul nostro sito è necessario accedere con la propria email e password.

Accedi

Password dimenticata?
Non possiedi i dati di accesso? Registrati

Chiudi

Richiesta prezzo speciale
per progetto

» Leggi l'informativa sulla privacy Invia richiesta
Chiudi