AI nel manufacturing, quali sono le sfide da affrontare e gli strumenti che guidano la rivoluzione dell’industria 4.0.

Data
31 Mar 2022
Categoria
Rassegna stampa
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AI nel manufacturing, quali sono le sfide da affrontare e gli strumenti che guidano la rivoluzione dell’industria 4.0.

Il processo di digitalizzazione nei settori industriali è in corso, ma la strada è ancora lunga. Dalla gestione dei consumi per ridurre gli sprechi alla capitalizzazione dei dati, per diffondere la cultura digitale in azienda e creare un ecosistema intelligente che potenzia il processo produttivo serve una nuova cultura aziendale. A partire dall’adozione di software sostenibili, intelligenti e facili nel loro utilizzo.

beanTech, azienda con sede a Udine specializzata nella trasformazione digitale per le imprese con sofisticati sistemi di intelligenza artificiale e data analysis per l’industria manifatturiera fotografa lo stato dell’arte del settore industriale e mette in campo le soluzioni per una gestione ottimizzata del processo e della qualità.

L’Intelligenza Artificiale sta entrando in ogni settore per favorire un maggiore controllo dei dati, dei consumi, ma anche per ottimizzare il lavoro dei produttori con le macchine intelligenti. In particolare, il settore industriale in Italia sente oggi una forte necessità di rinnovarsi, investendo su nuove tecnologie che siano affidabili, sicure e funzionali agli asset della produzione. Mentre fino a qualche anno fa l’Intelligenza Artificiale era vista come una disciplina sperimentale, soprattutto in settori come quello industriale, oggi sembra essere l’unico driver da sfruttare per il miglioramento delle performance produttive. Avvicinarsi a questa produttività perfetta, però, è possibile solo grazie a reali applicazioni industriali che, supportate dalle tecnologie intelligenti, mettono in connessione tutti i sistemi di produzione e i reparti aziendali di un’azienda manifatturiera per creare un ecosistema intelligente in grado di far raggiungere subito all’impresa una condizione operativa efficiente e controllata. Questo perché sfruttare le tecnologie intelligenti significa più reattività nel prendere decisioni, un migliore monitoraggio dei dati e della loro qualità, un controllo maggiore sulla produzione per evitare scarti ed eventuali perdite, asset importanti per mantenere il vantaggio competitivo e permettere il go to market in modo ancora più rapido.

Ma in quali settori industriali c’è più bisogno di ripensare il modello e quali algoritmi di Intelligenza Artificiale devono essere applicati, in modo verticale e customizzati sulla produzione, per un progetto efficiente, controllato e senza sprechi?

Il settore manifatturiero italiano e il lavoro in fabbrica saranno completamente rivoluzionati dall’intelligenza artificiale. Il processo operativo in fabbrica, in particolare, è destinato a cambiare radicalmente con software di nuova generazione, sempre più sofisticati. In molte realtà industriali, infatti, a supporto dell’uomo intervengono piattaforme intelligenti a cui vengono delegati i compiti più monotoni e ripetitivi, abbattendo i costi operativi e portando migliori risultati di produzione. L’intelligenza artificiale, inoltre, permette alle imprese di effettuare la manutenzione preventiva e predittiva. I moderni macchinari, infatti, registrano tutti i dati produttivi e grazie alle nuove tecnologie è possibile accorgersi tempestivamente di quando qualcosa inizia a non funzionare correttamente. Tale tipo di interventi ha minori costi rispetto a riparazioni complesse a guasto avvenuto e allunga la vita delle macchine stesse.

Ecco che le opportunità per il settore manifatturiero, così come quello dell’acciaieria, dell’agroalimentare o delle infrastrutture, per citarne alcuni, sono davvero tante: aumento della produttività e riduzione dei costi, maggiori livelli di qualità, riduzione degli infortuni sul lavoro, manutenzione predittiva, minori costi per la riparazione dei macchinari e riduzione degli errori.

Sfruttare le ultime tecnologie per garantire una elaborazione dei dati in tempo reale, monitorare il consumo energetico dell’impianto e ottimizzare i carichi al fine di migliorare la produzione nel settore manifatturiero è il percorso che le leader del mercato nazionale ed europeo stanno affrontando per vincere la sfida con il resto del mondo. Tra queste si inserisce beanTech (www.beantech.it), azienda friulana specializzata in trasformazione digitale per le imprese che hanno sviluppato diversi sistemi di automazione per migliorare il processo di produzione, tra cui anche una piattaforma di Industrial Iot e Advanced Analytics, abilitante la raccolta e la gestione dei dati attraverso elementi di Artificial Intelligence e Machine Learning

Industria 4.0, quali strumenti mettere in campo? Le 4 sfide di beanTech

Non c’è un’Intelligenza Artificiale uguale per tutti, ma anzi, va calata in ogni realtà produttiva per far sì che sia funzionale agli asset richiesti: gestire in modo automatico la raccolta, l’analisi e la sintesi dei dati, tramite un portale web unificato; avere soluzioni rapide per la data analysis, ma anche analizzare e confrontare i consumi. Nel processo di digitalizzazione dell’industria non si sentirà più dire “la macchina mi segnala che”, poiché la macchina sarà già intervenuta sul processo, rilevando gli errori e riportando in modo puntuale cosa è successo e come ha risolto il problema, in autonomia.

Per questo beanTech individua almeno quattro sfide nel settore:

  1. Creare un metodo per infondere una rinnovata fiducia tra le persone e le macchine, secondo un processo che è guidato dall’Intelligenza Artificiale ma pur sempre controllato dall’uomo. Un paradigma che dovrà essere adottato dalle nuove leve, forse più pronte ad affidarsi alle nuove tecnologie, ma anche da chi “ha sempre fatto così”. Non è un caso che alle sfide dell’Intelligenza Artificiale facciano da contrappeso questioni fondamentali che devono essere affrontate, quali: perdita e ricollocazione della forza lavoro, necessità di manodopera specializzata e migliore interazione uomo-macchina.
  2. Astrarre in modo digitale l’intero impianto produttivo, secondo il modello del digital twin, una delle cinque tendenze emergenti dei prossimi anni secondo Gartner. Le aziende oggi devono avere gli strumenti per essere membri delle catene produttive: la catena di distribuzione è molto più estesa e non si può prestare attenzione solo a un singolo anello, poiché non è la performance della singola azienda che conta ma quella di tutta la catena. Per questo ci deve essere massima trasparenza e bisogna parlare la stessa lingua tra i vari reparti, sia in termini di comunicazione che di connessione delle tecnologie in un unico ecosistema. Riduzione scarti, controllo dell’efficienza energetica, disponibilità dei dati, sono tutti trend da tenere bene a mente nel processo. E, per farlo, l’esigenza è di avere un sistema digitale distribuito e capillare pensante che colleghi tutte le macchine, anche quelle di produzioni analoghe passate per avviare nuove strategie e nuovi processi partendo dallo storico.
  3. Capitalizzare il dato, un requisito che molte imprese non stanno sfruttando nel modo giusto. Molte aziende, infatti, hanno passato anni a raccogliere i dati, senza mai chiedersi se fossero quelli giusti o quelli necessari Per massimizzare i dati raccolti e renderli funzionali nel processo, è necessario riassumere e fare una valutazione, prima, per poi prendere una decisione, economica o strategica che sia. Ma questo tipo di operazione non si può fare senza un controllo corretto dei dati. In generale, capitalizzare il dato non significa raccoglierlo, ma trasformarli in una informazione leggibile anche da chi non ha competenza tecnica, per portarlo a prendere decisioni di valore in ogni ambito aziendale. Spesso le aziende trattano questi aspetti in compartimenti stagni, mentre invece sono processi che oggi è necessario legare tra loro.
  4. Alimentare il dibattito pubblico per aumentare la comprensione dell’intelligenza artificiale, per promuovere la conoscenza delle sue potenzialità, correggere le visioni erronee dei sistemi e avviare una discussione a più livelli sugli impatti socio-economici delle nuove tecnologie; ma anche migliorare le aspettative dei produttori sulle capacità dell’intelligenza artificiale, attraverso la comprensione delle potenzialità e dei limiti, condividendo le pratiche migliori sull’utilizzo e la scelta delle soluzioni di IA adeguate alle risorse, alle capacità e alle necessità di ciascuna azienda e, infine, favorire la diffusione di riflessioni etiche nell’intero ciclo di vita dell’IA, con azioni e sistemi che garantiscano la qualità, l’accuratezza e la completezza dei dati e della loro disponibilità, promuovendo metodi più responsabili per la raccolta, l’utilizzo e la condivisione degli stessi.

Oltre al problema della disponibilità dei dati, tra le difficoltà che devono affrontare le imprese c’è anche la mancanza delle competenze digitali nella forza lavoro, frutto anche dell’incapacità delle aziende stesse di individuare le skill necessarie per l’utilizzo dei software.

Per sostenere le aziende manifatturiere nel loro percorso verso l’introduzione dell’intelligenza artificiale all’interno dei sistemi di produzione e aiutarle nella comprensione di come applicarla al loro business, beanTech ha lanciato sul mercato soluzioni industriali avanzate per il manifatturiero, basate su integrazione tra Automazione, Machine Vision e algoritmi di Intelligenza Artificiale, per migliorare l’efficienza della produzione, il controllo qualità e l’innovazione di processo.

Tra queste, una soluzione capace di rilevare i difetti di produzione e permettere alle aziende di ottenere un’analisi accurata delle superfici del tuo prodotto grazie a un sistema di controllo qualità in linea. Video (https://www.youtube.com/watch?v=HgmiBeOscFo)

“Come beanTech ci troviamo ogni giorno ad affrontare sfide relative alle richieste di innovazione dei processi Industriali, che siano di produzione o di Business. Le nostre soluzioni, grazie alla abilitazione data dall’Intelligenza Artificiale, ci consento oggi di disegnare ed implementare soluzioni che fino a poco tempo fa erano impensabili. Il limite oggi è più vicino alla capacità umana di ripensare e ridisegnare alcuni processi piuttosto che alla possibilità tecnologica di farlo. Questa sfida, e la nostra capacità di affrontarla, è il valore che cerchiamo di portare ai nostri Clienti perché l’innovazione digitale sia innovazione di processo finalizzata al miglioramento del time to market e alla riduzione dei costi.” – Luca Degano, Sales & Marketing Director beanTech.

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