7 applicazioni di IA industriale che stanno rivoluzionando la produzione

L'intelligenza artificiale (AI) è spesso applicata nella produzione per migliorare l'efficienza complessiva degli equipaggiamenti (OEE) e la resa produttiva della manifattura. I produttori possono utilizzare l'IA per incrementare i tempi di operatività, migliorare qualità e la coerenza dei processi, con conseguenti possibilità di ottimizzare performance e previsioni.

Come per molti aspetti della digitalizzazione, l'implementazione dell'IA può sembrare particolarmente complessa. E tra le principali preoccupazioni dei produttori c’è l’impiego proficuo di miliardi di dati generati dalla potenza di elaborazione dei processori e da device connessi alla rete. C’è quindi ancora incertezza su come iniziare questo percorso, pertanto si procede con estrema cautela nell'investimento in IA, nelle dotazioni IT con il timore di non essere ancora preparati per questo aspetto di "Industria 4.0".

L’esigenza di rimanere competitivi – ormai è chiaro – passa per sistemi produttivi che facciano ricorso a business model molto più legati ai dati. Con la conseguenza spesso di richiedere la riorganizzazione del personale, rinnovi nell’ hardware ed aggiornamenti software.

In questo testo esaminiamo 7 aree in cui l'IA industriale sta rivoluzionando la produzione.

Manutenzione preventive e predittiva

Fra le frequenti cause di arresto in un dato task di produzione troviamo il fermo macchina a causa di guasto meccanico o elettrico. Un’inconveniente anche facilmente prevedibile seguendo il programma di manutenzione preventiva raccomandato dal costruttore. Spesso i programmi di manutenzione vengono trascurati o non ottimizzati per evitare di interrompere la produzione schedulata. Ora, con la potenza dei dispositivi IoT disponibili, sensori, dati MES e algoritmi di apprendimento automatico, i produttori possono contare su molti più dati per prevedere questi guasti. I programmi di manutenzione basati sull’analisi dei dati raccolti permettono di intervenire in modo mirato, in modo da poter organizzare le scorte dei ricambi ed il lavoro e dunque ottimizzare davvero il ciclo di vita dei componenti, dei macchinari e della produzione in sé. 

Ottimizzazione della catena di approvvigionamento

Le catene di approvvigionamento odierne sono network complessi da gestire, con migliaia di fornitori e centinaia di sedi. L'intelligenza artificiale sta diventando uno strumento innovativo per portare materiali e componentistica alla linea di produzione cliente in modo tempestivo. Con gli algoritmi di apprendimento automatico i produttori possono definire la soluzione di supply chain ottimizzata per i loro prodotti. Domande come "Quanti pezzi dovrebbero essere ordinati per il prossimo trimestre?" o "Qual è il miglior percorso di spedizione per il prodotto A" possono trovare risposta puntuale senza fare affidamento sulla migliore approssimazione.

Gestione intelligente dell’inventario

La gestione dell'inventario è di per sé una sfida importante. La produzione fa molto affidamento su giacenze e disponibilità per mantenere le linee alimentate e produrre manufatti. Ogni fase del processo richiede una certa quantità di materiali per funzionare, una volta consumati è necessario riapprovvigionare in modo tempestivo per dare continuità alla produzione. Mantenere la fabbrica rifornita di tutto l'inventario necessario è una sfida che l'IA può aiutare a gestire. L'IA può esaminare le quantità dei componenti, le date di scadenza e ottimizzare la distribuzione in tutta la fabbrica.                                  

Ottimizzazione della produzione

L'ottimizzazione dei processi è un’attività impegnativa in termini di pianificazione che coinvolge innumerevoli set di dati. Individuare quali parametri di processo producono le massime performance produttive non è un compito facile. Gli ingegneri di produzione e i responsabili della qualità eseguono decine di simulazioni per ottimizzare continuamente i parametri di processo, con l’impiego di budget anche significativi. Con l'elevata velocità di elaborazione dell'IA, tecnici ed analisti possono trovare set ottimali per la produzione. Domande come "Quale velocità o temperatura del trasportatore dovrei inserire per la massima resa del processo?" o "Quale macchina dovrei usare per questo circuito stampato ad alta tecnologia?". L'IA imparerà costantemente da tutti i punti dati di produzione per migliorare continuamente i parametri di processo.

Previsioni di rendimento

Quando si parla di IA applicata alla produzione non possiamo non parlare delle previsioni di resa. Il ROI derivante dall'avere un modello AI di previsione ad alta precisione è illimitato. Le previsioni di rendimento aiutano a preparare al meglio la catena di approvvigionamento e la gestione dell'inventario in base alle esigenze future legate alle necessità di componentistica. Sapere se la resa sarà inferiore al previsto può allertare la direzione di produzione per attivare un’incremento di approvvigionamento che soddisfi le esigenze della domanda. La previsione del rendimento è un problema complesso di dati e l'intelligenza artificiale è un’eccezionale strumento per rispondere a questa incertezza.

Ad esempio, SKF è un'azienda manifatturiera multinazionale, pertanto ha la necessità di prevedere con precisione le dimensioni del mercato di sbocco dei propri prodotti e la domanda di specifiche tipologie di prodotti.

“Quali prodotti deve fabbricare l'azienda e in quali volumi? Dove deve investire o disinvestire e come deve rispondere agli sviluppi emergenti del settore? L’AI ci aiuta a rispondere a queste domande.” — Fritz Ulrich Dettmer, Manager of Business Intelligence, SKF

Realtà Aumentata e Virtuale

Con il costante miglioramento delle tecnologie di realtà aumentata e virtuale, con grandi aziende che sviluppano dispositivi per questo mercato, l'industria manifatturiera è destinata a breve ad adottare questo tipo di tecnologie immersive. La realtà virtuale può aiutare a formare meglio gli addetti alla produzione ad eseguire task di assemblaggio o manutenzione preventiva. La realtà aumentata fornisce report in tempo reale guidati dall'apprendimento automatico, in fabbrica o sul campo, aiutando ad identificare rapidamente i prodotti difettosi e le aree di miglioramento operativo. Le applicazioni di produzione AR/VR sono infinite e possono svolgere un ruolo significativo nella risoluzione delle sfide odierne.

Gestione dell'energia

L'IA può aiutare nella gestione dell'energia. La maggior parte degli ingegneri non ha il tempo di analizzare il costo del consumo energetico della fabbrica. Disporre di software di intelligenza artificiale che esamina il consumo di energia di un'operazione di produzione può ridurre significativamente i costi operativi. La riduzione dei costi può allocare più fondi per risorse di miglioramento dei processi che possono portare a una maggiore resa e qualità.

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