IA e ML orientano il futuro della produzione, il punto di vista di Rockwell Automation

IA e ML orientano il futuro della produzione. Parola di Rockwell Automation, importante realtà dedicata all’automazione industriale e alla trasformazione digitale, interlocutore perfetto per aiutarci a scoprire come le innovazioni nella tecnologia industriale possono guidare, appunto, il futuro della produzione.

Mission dell’azienda è connettere l’immaginazione delle persone al potenziale della tecnologia per espandere ciò che è umanamente possibile, rendendo il mondo più produttivo e più sostenibile.

Di recente è stata presentata la nona edizione dello “State of Smart Manufacturing Report”, che vi abbiamo presentato in anteprima proprio qui su TheNextFactory.it, che ha messo in luce la propensione delle aziende italiane a investire su processi produttivi automatizzati e ottimizzati tramite l’intelligenza artificiale (IA) e il Machine Learning (ML).

Questo studio condotto a livello globale da Rockwell Automation ha offerto uno spaccato sul nostro Paese, che vede appunto nell’automazione e nell’ottimizzazione attraverso AI e ML la principale ragione di investimento nella fabbrica intelligente.

IA e ML orientano il futuro della produzione

Per ampliare qui su TheNextFactory.it il nostro FOCUS dedicato all’Intelligenza artificiale in ambito produttivo abbiamo rivolto alcune domande a Fabrizio Scovenna, Managing Director Rockwell Automation Italia, osservatore privilegiato su questo scenario.

Il manager ha sottolineato come l‘intelligenza artificiale sia vantaggiosa ed efficace solo se ha accesso a grandi quantità di dati e di alta qualità, dopodiché diventa necessario scegliere l’algoritmo e il modello appropriato e partire alla sua implementazione in modo modulare e progressivo, senza affrontare subito processi troppo complessi. Buona lettura!

Come si può gestire l’intelligenza artificiale (IA) applicata ai processi produttivi?

L’intelligenza artificiale applicata ai processi produttivi può portare a miglioramenti significativi in termini di efficienza, qualità e adattabilità. Innanzitutto, occorre identificare i problemi da risolvere (per esempio, riduzione degli sprechi, miglioramento della qualità del prodotto, previsione della domanda o la gestione dell’inventario, ecc.), poi raccogliere e organizzare i dati.

Credo che l’automazione sia necessaria per arrivare ad avere la fabbrica intelligente, nessuno lo mette in dubbio, ma serve gestirla e poterla utilizzare per far evolvere la struttura della fabbrica intelligente. Il processo potrebbe rivelarsi “continuo”.

I dati che l’automazione produce devono servire a modellare e adattare il proprio modello di business e non solo a interpretare i dati che arrivano dal mercato e dal consumatore in modo da produrre in modo intelligente. Sono due percorsi interconnessi che vanno interpretati.

Quando risulta vantaggiosa l’IA?

La IA è vantaggiosa ed efficace se ha accesso a grandi quantità di dati e di alta qualità. A questo punto è necessario scegliere l’algoritmo e il modello appropriato e partire alla sua implementazione in modo modulare e progressivo, senza affrontare subito processi troppo complessi.

Questo permette un facile monitoraggio e valutazione delle prestazioni e dei risultati ottenuti, in modo da praticare aggiustamenti ed affinamenti. Tutto questo processo e approccio risulta efficace e di successo solo se si coinvolgono le parti interessate con l’opportuna formazione.

Perché i benefici si perpetrino è necessario mantenere flessibilità e adattabilità. Infatti, i processi produttivi possono cambiare nel tempo a causa di fattori chiave (per esempio, nuove tecnologie, fluttuazioni del mercato, normative, ecc.).  Solo il ROI poi sancirà se l’adozione ha portato reali benefici in linea con gli obiettivi aziendali.

Come si orientano i vostri clienti verso l’investimento in applicazione di IA e ML per migliorare la produzione?

Spesso si individua una soluzione basata su AI con l’obiettivo di risolvere un problema, efficientare un processo, migliorare alcune prestazioni, ma a volte queste aree di intervento coinvolgono più segmenti e team dell’azienda, questo provoca maggior complessità per l’avvio del progetto.

Meglio circoscrivere il problema, iniziare con un progetto pilota che coinvolga poche risorse e fornisca un rapido riscontro con un duplice vantaggio: rende più veloce l’adozione della tecnologia e ottiene un risultato misurabile (qui calcolo il  ROI).

Devo poi formare le risorse interne che saranno le promotrici, quando la soluzione verrà ribaltata su altri processi e team operativi.

Che benefici può garantire il Machine Learning (ML) alle aziende?

Il Machine Learning, branca dell’Intelligenza Artificiale, consiste nell’apprendimento automatico e aiuta a individuare dei criteri o delle strutture all’interno di dati strutturati e non strutturati, quindi aiuta a interpretare  cosa indicano i dati. Il vantaggio è che essendo un processo ripetitivo, più accade, meglio apprende e sviluppa il modello, in una sequenza infinita.

Come si può intuire il contributo “continuo”, in auto apprendimento dei sistemi basati sull’intelligenza artificiale generano aspettative molto elevate sia in termini di ROI.

Il Machine Learning può garantire benefici significativi, sia operativi che strategici, visto che è in grado di analizzare grandi quantità di dati e di apprendere da essi, aiuta ad automatizzare processi complessi, prevedere tendenze e comportamenti futuri interni ed esterni, di personalizzare i prodotti e i servizi in base alle esigenze dei clienti. Tutti elementi chiave per la trasformazione digitale dell’azienda.

FOCUS Intelligenza Artificiale

Qui potete leggere anche il punto di vista di Fasthink sul tema dell’IA e ML nella produzione industriale.