Intelligenza Artificiale e Settore Manifatturiero

Data
30 Giu 2021
Categoria
Rassegna stampa
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Intelligenza Artificiale e Settore Manifatturiero

Dalla garanzia della qualità, dell’accuratezza e della completezza dei dati e della loro disponibilità, ai metodi più responsabili per la raccolta, l’utilizzo e la condivisione degli stessi, fino alle piattaforme di monitoraggio degli asset e dei consumi, ecco i passi per supportare le PMI nel settore del manufacturing nel loro percorso verso l’introduzione dell’intelligenza artificiale all’interno dei sistemi di produzione.

 

Tra le imprese impegnate nella rivoluzione digitale a supporto dell’industria del manufacturing, la friulana beanTech ha recentemente lanciato sul mercato la piattaforma BRAINKIN®, un sistema in grado di monitorare la produzione e la manutenzione delle macchine, per migliorare la qualità e l’efficienza energetica dell’intero impianto produttivo monitorando i parametri di ciascun asset per una gestione completa dello stabilimento. A spiegarlo è Riccardo Zamana, Smart Factory Business Unit Manager di beanTech.

 L’intelligenza artificiale è ormai percepita come una leva della trasformazione digitale in molti settori e sembra che questa tendenza potrà estendersi progressivamente in modo rilevante nel comparto industriale del manifatturiero. In tutto il mondo gli investimenti in intelligenza artificiale sono in forte espansione. Secondo Idc, società mondiale specializzata in ricerche di mercato, servizi di consulenza e organizzazione di eventi nei settori ICT e dell’innovazione digitale, la spesa globale è destinata a raggiungere 110 miliardi di dollari nel 2024, un valore triplicato rispetto ai 50 miliardi di dollari stimati per il 2020. Inoltre, in base ai risultati di una recente ricerca di McKinsey condotta su un campione di 2.395 manager dei più diversi settori, il 50% afferma di avere già adottato l’AI in una delle funzioni aziendali.

Soprattutto per quanto riguarda il settore del manufacturing, l’intelligenza artificiale proietterà l’industria 4.0 verso una dimensione in cui l’autonomia decisionale delle macchine permetterà di pianificare e ottimizzare la produzione per rendere migliore il controllo della qualità, la gestione del magazzino, ma anche portare un maggiore efficientamento energetico e monitorare costantemente il funzionamento dei macchinari per rilevare eventuali anomalie e intervenire tempestivamente sugli impianti.

Molte delle industrie in questo settore, infatti, si stanno interrogando sui nuovi sistemi digitali di controllo sulla produzione e su che tipo di strategia dovranno adottare le industrie del manufacturing per aumentare l’efficienza, ridurre i tempi e ottimizzare i costi.

Costruire una strategia di AI per ottimizzare la produzione

Con l’avanzamento tecnologico è aumentata anche la complessità dei macchinari e, di conseguenza, le operazioni di supporto richiedono l’intervento di sistemi sempre più specializzati per gestire i processi di produzione. L’introduzione dell’intelligenza artificiale nell’industria manifatturiera permette oggi un controllo più strategico proprio sulle fasi di produzione: sembra che la forte integrazione di algoritmi in dispositivi e apparati industriali, elettronici e informatici, equipaggiati con chip e microprocessori con a bordo l’intelligenza abilitante soluzioni software, porterà nel giro di qualche anno una larga parte delle aziende a riorganizzare la produzione per integrare soluzioni di AI. Molte delle imprese impegnate in questo settore, però, sembrano non essere ancora pronte a gestire questi sistemi, nonostante ne comprendano il potenziale e ritengano necessario investire in piattaforme abilitanti l’intelligenza artificiale in software di precisione per assicurarsi la propria competitività sul mercato.

Tra le maggiori difficoltà con cui le imprese si scontrano nell’utilizzo di queste tecnologie c’è sicuramente quella della disponibilità dei dati, insieme alla mancanza delle competenze digitali nella forza lavoro per sviluppare o implementare soluzioni di IA, frutto anche dell’incapacità delle aziende stesse di individuare le skill necessarie per adottare queste nuove tecnologie.

corso it manager beantech “Le aziende del settore dovranno sicuramente adeguarsi a portare nella produzione industriale nuovi sistemi che, nel rispetto dell’etica e dell’affidabilità dei prodotti e della gestione dei dati, portino un aumento della produttività e del risparmio di tempo e costi. Tra le prime cose da fare c’è quella di 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” spiega Riccardo Zamana, Smart Factory Business Unit Manager di beanTech.

Per sostenere le PMI 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 recentemente lanciato nel mercato del manufacturing la piattaforma BRAINKIN®, un sistema che permette di tenere sotto controllo le prestazioni dell’impianto in tempo reale per supportare le decisioni operative, evitando che un materiale prosegua nel suo iter produttivo, per esempio, permettendo di risparmiare sugli scarti, in un unico strumento che supporta il controllo umano in situazioni pericolose e verifica il controllo di tutte le funzionalità riguardanti la qualità, la manutenzione e l’efficienza energetica dell’impianto industriale.

 

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