IDC: Industria 4.0 più produttiva grazie all’intelligenza artificiale

Il panorama dell’industria manifatturiera sta vivendo una trasformazione significativa e persistente guidata dalla costante accelerazione dell’intelligenza artificiale (IA).

Le soluzioni di intelligenza artificiale stanno diventando sempre più diffuse, spinte da esigenze di efficienza operativa e ottimizzazione dei sistemi IT, nonché per fornire esperienze migliori ai clienti.

IDC definisce l’IA come una combinazione di sistemi che apprendono, ragionano e si autocorreggono. Questi sistemi ipotizzano e formulano possibili risposte basate sulle prove disponibili, possono essere addestrati attraverso l’acquisizione di grandi quantità di contenuti e si adattano e imparano automaticamente dai propri errori e fallimenti.

Le tecnologie di intelligenza artificiale includono l’apprendimento automatico (supervisionato, non supervisionato, rinforzo, ecc.) e l’interazione utente/dati (ad esempio, elaborazione del linguaggio naturale/generazione del linguaggio naturale [NLG], elaborazione di domande e risposte, analisi di immagini/video e visione), nonché capacità di rappresentazione della conoscenza. Coprono anche i casi in cui l’intelligenza artificiale viene infusa/incorporata in varie applicazioni aziendali (ad esempio ERP, CRM, SCM, HCM e naturalmente le soluzioni di Manufaturing Operations Management).

Il ruolo dell’intelligenza artificiale nei processi produttivi

Il fatto che le applicazioni di intelligenza artificiale stiano ormai venendo profondamente integrate negli stabilimenti e negli ambienti operativi sta rivoluzionando i processi di produzione e offrendo vantaggi aziendali tangibili. L’intelligenza artificiale sta diventando un amplificatore delle iniziative dell’Industria 4.0 e della produzione intelligente.

L’ampiezza e la portata delle applicazioni e dei casi d’uso dell’intelligenza artificiale nel settore industriale sono potenzialmente enormi: operazioni ottimizzate dall’intelligenza artificiale, sistemi di indagine e raccomandazione sulla gestione della qualità potenziati da apprendimento e suggerimento automatici, fornitura e logistica potenziate dall’intelligenza artificiale, manutenzione preventiva automatizzata e digital twin/simulazione sono tutti casi d’uso che stanno trovando applicazioni pratiche nello spazio della produzione industriale.

Oltre a ciò, l’elaborazione, la classificazione e il riconoscimento delle immagini abilitati dall’intelligenza artificiale conferisce nuova potenza ai sistemi di visione e supporta un modo completamente nuovo di gestire l’identificazione automatizzata, il controllo degli accessi e l’ispezione automatizzata, nonché il rilevamento e riconoscimento dei guasti e dei problemi di qualità.

Le tecnologie di intelligenza artificiale generativa sono diventate molto importanti (tramite testo, immagini, video e audio) promettendo un nuovo modo di interazione uomo-macchina e uomo-applicazione. Infine, assistenti digitali intelligenti e sistemi di automazione dei documenti consentono il supporto del personale di back-office.

Tutto questo è molto più che semplice automazione; è un cambiamento di paradigma. L’intelligenza artificiale non sta semplicemente sostituendo i compiti umani; sta aumentando le capacità umane, consentendo ai lavoratori di concentrarsi su funzioni di ordine superiore come il processo decisionale strategico e la risoluzione dei problemi. Questo ambiente collaborativo, in cui esseri umani e macchine lavorano in tandem, ha il potenziale per offrire efficienza e precisione senza pari negli ambienti industriali.

Intelligenza artificiale e manifattura: i problemi ancora aperti

L’implementazione delle tecnologie di intelligenza artificiale richiede una forza lavoro con le competenze necessarie per utilizzare, gestire e mantenere questi sistemi. Vi è nel settore una carenza di professionisti con esperienza in intelligenza artificiale, apprendimento automatico e scienza dei dati, il che rende difficile per le organizzazioni trovare e trattenere personale qualificato.

Abbiamo avuto esperienza di dipendenti delle organizzazioni manifatturiere opposti all’adozione delle tecnologie di intelligenza artificiale a causa del timore della perdita del posto di lavoro, cambiamento delle mansioni o semplicemente della resistenza al cambiamento. Superare questa resistenza richiede una comunicazione chiara sui vantaggi dell’intelligenza artificiale e opportunità di sviluppo e miglioramento delle competenze.

Molte organizzazioni manifatturiere devono affrontare le numerose sfide che possono essere descritte sotto l’egida dell’applicazione della tecnologia. Questi potrebbero estendersi a sistemi legacy esistenti che non sono stati progettati per accogliere le tecnologie di intelligenza artificiale.

L’integrazione dell’intelligenza artificiale con questi sistemi legacy è spesso complessa e potrebbe richiedere modifiche o aggiornamenti sostanziali ai sistemi esistenti. I problemi di compatibilità ostacolano con frequenza la perfetta integrazione delle soluzioni di intelligenza artificiale nell’infrastruttura di produzione esistente.
Inoltre, la qualità e disponibilità dei dati per il training dei modelli rappresenta un’altra sfida significativa. Gli algoritmi di intelligenza artificiale dipendono fortemente da dati abbondanti e di alta qualità per la formazione e il processo decisionale. Pertanto, garantire la disponibilità e la qualità dei dati è fondamentale per il successo delle applicazioni di intelligenza artificiale.

Le organizzazioni manifatturiere spesso vedono i problemi di qualità dei dati, come dati incompleti o imprecisi, come significativi e spesso non dispongono dei dati storici necessari per un addestramento efficace dei modelli di intelligenza artificiale.
Un ultimo problema riguarda la privacy e protezione dei dati.

Le applicazioni di intelligenza artificiale trattano dati sensibili e le preoccupazioni sulla sicurezza e sulla privacy di questi dati possono ostacolarne l’adozione. Le organizzazioni manifatturiere devono implementare solide misure di sicurezza informatica per proteggersi da violazioni dei dati e accessi non autorizzati, soprattutto perché i sistemi di intelligenza artificiale spesso comportano la raccolta e l’analisi di dati operativi sensibili.

Per raggiungere i risultati, non basta credere nella promessa

Il processo attraverso il quale le imprese sfruttano la convergenza cyber-fisica e le competenze digitali per sviluppare le capacità produttive necessarie per competere nell’economia moderna non finisce mai. L’obiettivo è migliorare l’efficienza, la flessibilità e la competitività delle operazioni di produzione in un mondo sempre più interconnesso e basato sui dati. L’intelligenza artificiale contribuirà a questi progressi.

Ma è importante rendersi conto che questa può essere una promessa vuota senza una base molto solida dal punto di vista dell’utente finale. Solo le aziende in grado di superare le principali barriere e sfruttare in modo efficiente la tecnologia dell’intelligenza artificiale otterranno un vantaggio competitivo significativo in futuro.

di Lorenzo Veronesi, Associate Research Director IDC Manufacturing Insights – EMEA