Briciole di pane


Qual è la differenza tra Automazione Intelligente e Intelligenza Artificiale?

La seguente intervista con Shawn Harris, uno dei massimi esperti di automazione intelligente di Zebra, può aiutarci a comprendere appieno la differenza e la correlazione tra Automazione Intelligente e Intelligenza Artificiale, nonché le loro reciproche connessioni con la Machine Vision, la Realtà Aumentata e le tecnologie analitiche prescrittive. Tratto dal blog di Zebra.

Come società siamo affascinati dalla prospettiva delle più grandi visioni fantascientifiche che prendono vita proprio davanti ai nostri occhi. La robotica viene utilizzata sia nelle competizioni di gioco delle scuole superiori che negli interventi chirurgici, e possiamo fare appello all'intelligenza artificiale (IA) ogni volta che vogliamo ricordare cosa dobbiamo fare ogni giorno - e fare davvero quelle cose. ("Alexa, ordina la cena... chiama papà... metti la sveglia.")

Eppure, c'è molta confusione su ciò che l'IA può fare per aiutare le organizzazioni a migliorare la loro efficienza operativa e su come si differenzia dall'automazione intelligente (AI), un termine sempre più usato, soprattutto qui in Zebra. Speriamo che la nostra recente conversazione con Shawn Harris, uno degli esperti di automazione intelligente di Zebra, vi aiuti a comprendere appieno la differenza - e la correlazione - tra IA e AI, nonché le loro reciproche connessioni con la visione artificiale, la realtà aumentata (AR) e le tecnologie analitiche prescrittive.

Domanda: In Zebra, parliamo ogni giorno del potenziale dell'automazione intelligente. Negli ultimi mesi abbiamo persino introdotto diverse soluzioni di automazione intelligente. Eppure, molte persone non hanno ben chiaro cosa intendiamo quando ne parliamo. Stiamo parlando di robot o di co-bot? È un termine usato più spesso per descrivere i sistemi industriali automatizzati, come ad esempio una linea di produzione Industry 4.0? Oppure l'automazione intelligente è qualcosa di completamente diverso?

Shawn: In un certo senso, sono tutte queste cose. L'automazione intelligente è il modo in cui accoppiamo "l'uomo con la macchina" per aiutare le organizzazioni a percepire meglio, analizzare e agire sulle opportunità e sui problemi. Anche se spesso sentiamo parlare di automazione intelligente in termini di robotica da parte di Zebra, non si tratta solo della "macchina" che si può vedere in giro per un magazzino o un negozio. L'automazione intelligente può essere derivata e fornita attraverso una serie di tecnologie, tra cui la machine vision, i sensori, l'AR, il machine learning e l'automazione intelligente.

Domanda: L'IA è tecnicamente la stessa cosa dell'AI, quindi?

Shawn: Mentre l'automazione intelligente e l’intelligenza artificiale sono in effetti tecnologie uniche, c'è una forte intersezione di comunanza. Ecco come la penso: l'IA è ora il più grande predittore del mondo. L'automazione intelligente sia nella forma fisica (ad esempio robot, auto autonome, droni) sia nella forma software (ad esempio Robotic Process Automation o "RPA", motori di raccomandazione, trading ad alta frequenza) spesso fa leva sull'IA per fare una serie di previsioni che portano ad un'azione, una serie di azioni o una combinazione di azioni simultanee. Ma l’intelligenza artificiale è una tecnologia incorporata - una forza trainante nel rendere "intelligenti" altre tecnologie e, in molti casi, nel permettere l'automazione di decisioni ed azioni.

Se si pensa a questo in termini di automazione fisica intelligente - ad esempio sotto forma di robot - allora la serie di azioni risultanti dalle previsioni dell'IA può essere qualcosa di simile: "alza, metti giù, fermati, vai a sinistra, vai a destra, rallenta". Tuttavia, la soluzione di automazione intelligente basata su software può dettare ai lavoratori passi realizzabili come "cercare gli ordini in corso d'opera, creare un nuovo ordine, prevedere una promessa di spedizione, cercare la promessa di spedizione sul campo e popolare la promessa di spedizione sul campo con la data prevista". Queste sono tutte cose che vengono fatte attraverso un'interfaccia desktop utilizzata in precedenza da un addetto all'inserimento degli ordini.

Se ricordate Algebra, AI è essenzialmente y=mx+b su steroidi con una spruzzata di calcolo, funzioni specificamente differenziabili. Può trovare una curva che corrisponda a qualsiasi dato su cui è addestrata. Quando gli si forniscono nuovi dati che si allineano alla distribuzione dei dati già presenti, può trovare una previsione che si adatta alla curva con una precisione determinata come sufficiente.

Domanda: L'anno scorso, Yan Zhang è stato così gentile da aiutarci a capire la differenza - e la correlazione - tra l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale. Ma, quello di cui non abbiamo parlato è stato il modo in cui l'apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale e altre tecnologie "intelligenti" vengono utilizzate per alimentare soluzioni di automazione intelligente. Potresti approfondire un po' la questione?

Shawn: Le soluzioni basate sulla visione, come la machine vision e la realtà aumentata, vengono davvero utilizzate per guidare le piattaforme di automazione intelligente sfruttate per ottimizzare le operazioni aziendali. La nuova soluzione SmartSight™ di Zebra ne è un ottimo esempio. Al centro di questa offerta c'è EMA50.


Domanda: EMA sta per "enterprise mobile automation", giusto?

Shawn: Sì. EMA è in realtà una forma di automazione intelligente e progettata in modo unico per vagare tra le corsie dei negozi di alimentari o di vendita al dettaglio alla ricerca di irregolarità nel prezzo degli articoli, nella conformità dei planogrammi e nell'inventario fuori stock o fuori luogo. Anche se tecnicamente "non è un robot", EMA50 assomiglia a quello che molti pensano quando sentono il termine robot. La differenza è che EMA50 è intelligente. Abbiamo integrato la tecnologia di visione computerizzata per rendere intelligente questa soluzione automatizzata basata sulla visione. EMA50 fornisce una linea visiva diretta su ciò che accade o non accade all'interno del negozio. Vede cose che i collaboratori del negozio potrebbero non vedere. Quando lo fa, spinge in modo intelligente e automatico i lavoratori umani a intraprendere azioni correttive con una grande quantità di specificità attraverso una serie di istruzioni inviate ai loro computer palmari mobili.

Domanda: Quindi, se c'è un barattolo di burro d'arachidi su un ripiano nella sezione bambini, EMA50, tramite il sistema SmartSight, avviserà un lavoratore umano dell'articolo smarrito?

Shawn: Esattamente. Dirà a un collaboratore del negozio che ha individuato il burro di arachidi su quello scaffale e poi incaricherà quella persona di riportare il barattolo in una corsia e in una posizione molto precisa dello scaffale, tramite un avviso sul computer portatile dell’operatore. Una volta completata l'operazione, il commesso può confermare la risoluzione sul proprio mobile computer.

Domanda: Oggi l'automazione intelligente viene utilizzata in altri modi?

Shawn: Oh sì, oggi ci sono molte applicazioni di automazione intelligente. Le organizzazioni stanno iniziando a capire quanto possa essere vantaggioso automatizzare il compito intelligente dei lavoratori. Per alcuni, i gruppi di lavoro sono ristretti e devono essere in grado di rimuovere i compiti banali dai carichi di lavoro dei dipendenti in modo da poterli assegnare a compiti di valore più elevato che possono essere svolti solo con l'interazione umana. Per altri, c'è solo una maggiore pressione per fornire un'esperienza di qualità superiore al cliente.
I collaboratori dei negozi al dettaglio hanno bisogno di un modo per garantire che gli scaffali siano riforniti, che i cartellini dei prezzi siano accurati e che rimangano accessibili per aiutare gli acquirenti con le domande sull'inventario. E chiunque sia coinvolto nel processo di e-fulfillment deve essere in grado di elaborare gli ordini alla velocità della luce con la massima precisione. I produttori, gli operatori di magazzino e dei centri di distribuzione, le aziende di trasporto e i servizi di consegna si trovano ad affrontare sfide operative che nessuno avrebbe potuto prevedere dieci anni fa, quindi sono iper concentrati su soluzioni tecnologiche che migliorano l'efficienza dei processi, la produttività dei lavoratori e la sinergia generale della catena di fornitura, mentre la domanda continua a crescere a tassi record. Nessuno vuole essere incolpato per un articolo imballato male o per aver mancato la scadenza di consegna.

L'automazione intelligente sta aiutando in tutto questo. A livello fondamentale, stanno aiutando i lavoratori a scegliere gli articoli in modo più efficiente durante l'evasione degli ordini.

E, come ho già detto, le soluzioni di visione artificiale vengono applicate in modo ampio - anche al di là di SmartSight - per aiutare i rivenditori a identificare le inefficienze operative nel negozio, come ad esempio l'esaurimento delle scorte o la mancanza dei cartellini del prezzo. Naturalmente, anche l'apprendimento automatico e l'analisi avanzata continueranno ad essere strumenti chiave per le organizzazioni della supply chain che cercano di ottimizzare l'efficienza delle scorte, di identificare le opportunità di miglioramento dei processi e di identificare in modo proattivo i problemi che influiscono sui risultati aziendali. L'obiettivo delle soluzioni di automazione intelligente e di intelligence aziendale in generale è quello di prevenire i problemi - per ridurre il rischio di errori umani, opportunità mancate o ritardi.

Se guardate questi video di #NextWave, vedrete esempi reali di come le tecnologie incentrate sull'intelligenza vengono oggi utilizzate in ambito sanitario, nei negozi al dettaglio e persino nei ristoranti:


Domanda: Dato il valore dimostrato dell'automazione intelligente nelle prime implementazioni, possiamo aspettarci che nei prossimi anni emergano nuove applicazioni?

Shawn: Come ha detto il CTO di Zebra Tom Bianculli in un recente post, l'attenzione a breve termine rimane fortemente concentrata sulla "orchestrazione intelligente". Questo, naturalmente, include l'orchestrazione di lavoratori umani e co-bot e piattaforme di automazione intelligente come SmartSight. Ma, in modo ancora più ampio, l'attenzione si concentra sullo sviluppo di un punto comune, centrale, di orchestrazione di sensori, dispositivi e piattaforme di automazione disparati - che chiamiamo strato strumentale - al fine di coordinare il valore combinato di questi asset. Da lì, le imprese possono utilizzare le tecnologie di mobile computing per spingere l'intelligenza attivabile in tempo reale ai lavoratori ai margini.

Domanda: In altre parole, l'automazione intelligente si baserà su una forte sinergia tra le piattaforme tecnologiche mobili e quelle automatizzate per facilitare le capacità di "sentire, analizzare e agire" di cui le imprese hanno bisogno per acquisire un vantaggio operativo?

Shawn: Sì. Molte soluzioni di ottimizzazione oggi si concentrano o su compiti e flussi di lavoro umani o su compiti e flussi di lavoro robotici, con poco o nessun crossover (o sinergia) tra i due. L'orchestrazione cooperativa tra sistemi di automazione e lavoratori umani sarà fondamentale per raggiungere i più alti livelli di miglioramento della produttività in un futuro non troppo lontano. Posso dirvi che tutte le soluzioni di mobilità, aumento e automazione su cui Zebra sta lavorando sono progettate per facilitare un flusso di lavoro collaborativo di tipo "uomo e macchina". La nostra tecnologia viene utilizzata per rendere gli esseri umani più intelligenti, più efficaci e più preziosi, sia togliendo loro il lavoro impegnativo - come nel caso dei co-bot - sia fornendo loro l'intelligenza aziendale di cui hanno bisogno per realizzare esattamente ciò che si sono prefissati di fare con maggiore velocità e successo - che è ciò che si otterrà con l'analisi prescrittiva, SmartSight, il display montato sulla testa HD4000 e altro ancora. Ricordate, l'obiettivo primario per le aziende è quello di riallocare la loro forza lavoro umana verso la più grande area di bisogno e il più alto valore, non di sostituire quei lavoratori.

Domanda: Come pensate che si evolverà ulteriormente la situazione nei prossimi 5 anni?

Shawn: Secondo il nostro “2019 Intelligent Enterprise Index”, un record del 62% delle imprese in tutto il mondo è sulla strada per diventare "intelligenti", rispetto a solo il 49% nel 2018. Eppure, hanno chiaramente ancora molta strada da fare.
Mentre le aziende lavorano per collegare meglio il fisico e il digitale, vedremo la loro visione dell'Internet degli oggetti (IoT) e la loro strategia di intelligence aziendale evolvere abbastanza rapidamente per includere un maggiore utilizzo delle tecnologie legate all'automazione, come dimostrano queste statistiche:

  • Co-bot/robotica smart (il 44% attualmente in uso, il 43% prevede di utilizzarlo)
  • Intelligenza artificiale (44% attualmente in uso, 51% prevede di utilizzarla)
  • Realtà aumentata (37% attualmente in uso, 49% prevede di utilizzarla)
  • Sistemi di visione artificiale (il 46% attualmente in uso, il 46% prevede di utilizzarli)

In realtà, sono diventati rapidamente il fulcro della visione di Enterprise Asset Intelligence di Zebra. La convergenza di molteplici tecnologie basate su IoT, mobilità e cloud è la chiave per promuovere i risultati dinamici di "sense-analyze-act" che le aziende di oggi richiedono. Pertanto, intendiamo sfruttare la profonda esperienza e la conoscenza del team di talento derivante dalle nostre recenti acquisizioni di Cortexica e Profitect, nonché del nostro Chief Technology Office e dei nostri partner Zebra Venture per accelerare l'innovazione attorno al nostro portafoglio di soluzioni di automazione intelligente. Cortexica è stata effettivamente riconosciuta nel rapporto di Gartner "Cool Vendors for AI in Computer Vision" 2018 e per una buona ragione. Il team sta lavorando su alcune cose molto interessanti, che non vediamo l'ora di condividere ulteriormente nei prossimi mesi.

Articolo tratto da:
Zebra Blog

 

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