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Cosa rivoluzionerà la Manifattura nel 2020

Cosa rivoluzionerà la Manifattura nel 2020

21 Gennaio 2020 Analizziamo le tecnologie e le strategie che avranno il maggiore impatto sulla produzione nel corso del 2020.

Per quanto le nuove tecnologie promettano sempre di apportare migliorie nei vari ambiti in cui vengono implementate, cioè che guiderà l'innovazione nella manifattura nel corso del prossimo anno potrebbe rivoluzionare nelle fondamenta i processi esistenti. Quindi non un incremento di quello che già c'è, ma la creazione di nuovi modelli e flussi operativi, che potrebbero cambiare la natura stessa della produzione industriale.


1. 5G
Si sente molto parlare di 5G per l'ambito consumer, con le principali compagnie di telefonia mobile che si stanno preparando per il grande salto alla prossima generazione della connettività mobile. Ma queste tecnologia sarà ancora più fondamentale in ambito industriale, in quanto i dispositivi ad esso collegati guideranno processi industriali completamente automatizzati.

La sua connettività pervasiva e la bassissima latenza che lo caratterizza alimenterà i sensori sulle strumentazioni industriali, rendendo possibile una vera comunicazione autonoma tra loro e la generazione di grandissime quantità di dati che, se analizzati correttamente, possono aprire nuove opportunità di efficienza.

Le comunicazioni migliorate tra macchine grazie al 5G renderanno possibile l'automatizzazione di modelli di produzione più complessi. Si pensi ad esempio alla produzione su ordinazione, in cui i beni vengono creati solo dopo l'ordine ricevuto e secondo specifiche particolari dei clienti, rendendo possibile una "personalizzazione di massa" e una grandissima capacità di configurazione secondo le preferenze degli acquirenti.

2. Modello B2B2C (Business to Business to Consumer)

L'esperienza dei clienti migliorerà man mano che il modello business-to-business-to-consumer prenderà piede, perché ci sarà una comunicazione più diretta tra il produttore e il consumatore finale.
Questo modello fa sì che l'aggiunta di servizi post-vendita ai prodotti venduti (anche attraverso canali distributivi esterni) crei loro del valore nei confronti dei clienti, sia dal punto di vista dell'immagine che da quello economico. Garanzie, servizi su abbonamento e contratti di assistenza fanno tutti parte di questo paradigma: anche se un produttore vende il prodotto attraverso un canale di distribuzione, può supportare o riparare quel prodotto direttamente durante tutto il suo ciclo di vita.

3. Intelligenza Artificiale

Sotto l'ombrello dell'Intelligenza Artificiale si nascondono una serie di tecnologie dirompenti, tra cui machine learning, deep learning, natural language processing e computer vision.
- L'intelligenza artificiale consente alle macchine di apprendere dall'esperienza, adattarsi a nuovi input ed eseguire attività di tipo umano.
- L'apprendimento automatico (o machine learning) è un metodo di analisi dei dati che automatizza la costruzione di modelli analitici. È una branca dell'intelligenza artificiale basata sull'idea che i sistemi possono imparare dai dati, identificare schemi e prendere decisioni con un intervento umano minimo. È un sottoinsieme specifico dell'IA che insegna ad una macchina come apprendere.
- Il deep learning è un tipo di apprendimento automatico che forma un computer per eseguire attività simili all'uomo, come riconoscere i discorsi, identificare immagini o fare previsioni. Invece di organizzare i dati per eseguire equazioni predefinite, il deep learning imposta parametri di base sui dati e forma il computer affinché apprenda da solo, riconoscendo i modelli e utilizzando molti livelli di elaborazione.
- Il natural language processing (elaborazione del linguaggio naturale, NLP) è una branca dell'intelligenza artificiale che aiuta i computer a comprendere, interpretare e manipolare il linguaggio umano.
Aiuta i computer a comunicare con gli umani nella loro lingua, consentendo ai computer di leggere testi, ascoltare discorsi, interpretarli, misurare sentimenti e determinare quali parti sono importanti.
- La computer vision è un campo di intelligenza artificiale che forma i computer per interpretare e comprendere il mondo visivo. Utilizzando immagini digitali da fotocamere e video e modelli di apprendimento profondo, le macchine possono identificare e classificare con precisione gli oggetti e quindi reagire a ciò che "vedono". Dal riconoscimento dei volti all'elaborazione dell'azione dal vivo, la visione artificiale rivaleggia e supera le capacità visive umane in molte aree.

Tornando all'ambito manifatturiera, come abbiamo visto, se l'automazione semplifica i processi più complessi, l'IA sarà invece in grado di crearne di nuovi. Ad esempio, un'azienda può prevedere i problemi di qualità prima che si verifichino, creare nuove strategie specifiche per i gusti dei singoli clienti, pianificare la domanda basandosi su set di dati provenienti dai dati storici: tutto questo per ottenere processi precedentemente inimmaginabili. In altre parole, l'intelligenza artificiale ci consentirà di creare nuovi modi di operare.

Gli strumenti analitici avanzati hanno rivoluzionato il modo in cui le aziende ottengono informazioni significative da raccolte di dati grandi e complesse e soluzioni come il machine learning stanno portando allo sviluppo di sistemi ben definiti che consentono di prendere decisioni e previsioni autonome su eventi futuri, andando ben oltre le sole capacità umane.

Topic:
Digital Supply Chain

 

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