AI nella produzione
Siate pronti a implementare i vostri strumenti di IA in fabbrica grazie all'"interfaccia push" e alla preparazione dei dati.
- Il ruolo crescente dell'IA nell'industria: I produttori, inizialmente lenti nell'adottare le tecnologie digitali, stanno ora riconoscendo il potenziale dell'IA nel ridurre i costi, aumentare l'efficienza e migliorare i prodotti.
- L'IA come priorità a livello di consiglio di amministrazione: L'emergere di strumenti come ChatGPT ha elevato l'IA a priorità per i dirigenti del settore manifatturiero. Società di consulenza come EY riferiscono di un aumento delle richieste di implementazione dell'IA da parte dei clienti del settore manifatturiero.
- Strategia di intelligenza artificiale legata agli obiettivi aziendali: Gli esperti raccomandano di allineare le strategie di implementazione dell'IA con le strategie digitali e commerciali complessive dell'azienda, assicurandosi che ogni caso d'uso abbia una chiara giustificazione commerciale.
- Essere pronti per l'intelligenza artificiale.
Un'interfaccia push di ANT Solutionsè fondamentale per fornire dati in tempo reale ai servizi di IA. Per massimizzare il potenziale dell'IA nell'industria, è fondamentale concentrarsi sulla raccolta, la preparazione e l'archiviazione efficiente dei dati nei sistemi industriali.
Intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico (ML) - Definizioni e differenze
L'IA (Intelligenza Artificiale) è un concetto ampio che descrive sistemi progettati per eseguire compiti senza istruzioni di programmazione esplicite. Ciò significa che, invece di programmare l'IA passo dopo passo, si creano strutture che le consentono di apprendere da sole sulla base di dati di input e feedback. L'obiettivo dell'IA è creare modelli in grado di risolvere problemi e prendere decisioni simili a quelle umane.
IA generativa (Genai) è una branca specializzata dell'IA che si concentra sulla creazione di nuovi contenuti, come testo, immagini, audio e altro, in base ai dati su cui è stata addestrata. A differenza dell'IA tradizionale, che può concentrarsi sull'analisi o sulla previsione dei dati, l'IA generativa produce attivamente risultati originali che possono imitare la creatività umana. Esempi di IA generativa sono i modelli linguistici come GPT, i generatori di immagini come DALL-E e gli strumenti di composizione musicale. L'obiettivo primario di GenAI è generare contenuti non solo coerenti e contestualmente rilevanti, ma anche innovativi e creativi. GenAI si basa sulla tecnica algoritmica del Large Language Model (LLM).
ML (apprendimento automatico) è un sottoinsieme dell'IA che si concentra sugli algoritmi che imparano dai dati di input e dal feedback per migliorare le loro prestazioni. Nella ML, questi algoritmi ricevono dati di input e feedback, quindi regolano i loro parametri (pesi e bias) per migliorare l'esecuzione di un determinato compito.
Differenza tra IA e ML:
Ambito di applicazione
L'IA è un concetto più ampio che comprende varie tecniche, tra cui il ML e la GenAI. La GenAI è un'intelligenza artificiale specializzata che si concentra sulla generazione di nuovi contenuti.
Metodo di funzionamento
L'IA può operare sulla base di diversi principi, mentre il ML si concentra su algoritmi che apprendono dai dati. GenAI impiega tecniche avanzate di ML, come l'apprendimento profondo, per creare contenuti nuovi basati su modelli di dati appresi.
Obiettivo
L'AI e la GenAI mirano a creare sistemi che imitino l'intelligenza e la creatività umana, mentre la ML si concentra sullo sviluppo di sistemi che apprendono e migliorano le loro prestazioni in base ai dati.
L'intelligenza artificiale generativa sta trasformando l'industria manifatturiera, offrendo soluzioni innovative a sfide di lunga data. Con una previsione di $10,5 miliardi di fatturato aggiunto entro il 2033, il suo impatto è destinato a essere sostanziale e di vasta portata.
Le applicazioni principali comprendono l'identificazione rapida dei problemi di produzione, la creazione più rapida di istruzioni di lavoro e il miglioramento delle capacità di codifica per il personale. Secondo McKinsey, il potenziale della GenAI si estende all'ottimizzazione della pianificazione, al miglioramento dell'efficienza attraverso l'analisi predittiva delle cause principali e alla semplificazione delle consegne con una comunicazione con i clienti basata sull'intelligenza artificiale. Se combinata con tecnologie come i gemelli digitali, la GenAI può accelerare la progettazione del magazzino e gli scenari di produzione.
Sebbene sia ancora agli inizi, il settore manifatturiero sta adottando costantemente strumenti guidati dall'intelligenza artificiale, in particolare nelle operazioni di back-end, in quanto dimostrano il loro valore nell'aumentare l'efficienza e nel sostenere la trasformazione digitale.
Scalare l'apprendimento automatico tradizionale
I modelli di ML tradizionali, come la visione artificiale e l'elaborazione del linguaggio naturale basata su grafi, stanno aumentando. Con l'aumento del ROI degli strumenti di IA, la maturazione delle tecnologie e l'accelerazione delle strategie di trasformazione digitale, questi modelli sono sempre più diffusi nei casi d'uso operativi e di back-end.
AI e ML in fabbrica: Aumentare la produzione
L'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) offrono numerose opportunità per incrementare la produzione in fabbrica. Ecco alcuni esempi:
Ottimizzazione della linea di montaggio
- Gli algoritmi di ML possono analizzare i dati storici e i dati dei sensori in tempo reale per ottimizzare il flusso di lavoro sulla linea di assemblaggio.
- L'intelligenza artificiale è in grado di identificare e correggere gli errori, nonché di prevedere potenziali guasti.
- L'automazione intelligente consente di adattare i parametri di produzione alle fluttuazioni della domanda, riducendo gli sprechi e ottimizzando l'utilizzo delle risorse.
Esempio: Volkswagen utilizza soluzioni basate sull'intelligenza artificiale per ottimizzare le catene di montaggio, aumentando l'efficienza produttiva e la qualità.
Previsione della domanda
- L'intelligenza artificiale analizza i dati storici delle vendite, le tendenze del mercato e i fattori esterni per prevedere con precisione le fluttuazioni della domanda.
- Ciò consente ai produttori di adeguare la produzione, riducendo al minimo il rischio di scorte o di eccedenze di magazzino.
Esempio: Un produttore di abbigliamento può utilizzare l'intelligenza artificiale per analizzare le tendenze dei social media, le previsioni del tempo e le preferenze dei clienti per prevedere con precisione la domanda di vari prodotti.
Gestione dell'inventario
- Gli algoritmi di ML analizzano i dati storici, i livelli di inventario attuali e le tendenze del mercato per prevedere con precisione i modelli di domanda.
- Ciò consente di ottimizzare i livelli di inventario, ridurre i costi di stoccaggio e garantire la disponibilità dei prodotti.
Esempio: Un produttore di ricambi per auto può utilizzare modelli di ML per prevedere la domanda di ricambi, consentendo di ottimizzare i livelli di inventario e ridurre i costi.
Manutenzione predittiva
- L'intelligenza artificiale analizza i dati provenienti da sensori e macchine per prevedere i guasti e stabilire programmi di manutenzione ottimali.
- Ciò consente di ridurre al minimo i tempi di inattività e garantisce la disponibilità di risorse e pezzi di ricambio per riparazioni rapide.
Esempio: Aziende come Pepsi e Colgate utilizzano la tecnologia sviluppata dalla startup Augury per rilevare i problemi delle macchine di produzione prima che si verifichino guasti.
Cobot (Agenti)
- I robot collaborativi (cobot) aumentano la produttività lavorando a fianco degli operatori.
- Utilizzano l'intelligenza artificiale per la navigazione e l'identificazione degli oggetti nei centri di evasione degli ordini, ottimizzando i processi di prelievo e imballaggio.
- GenAI può essere utilizzato per riassumere le attività quotidiane degli operatori.
Esempio: I cobot di Amazon utilizzano il ML per accelerare l'evasione degli ordini e migliorare la logistica.
Automazione dei documenti
- L'IA e il ML vengono utilizzati per automatizzare i processi cartacei come gli ordini di acquisto, le fatture e i rapporti di controllo qualità.
- I bot intelligenti con capacità GenAI possono estrarre automaticamente i dati dai documenti, classificare e categorizzare le informazioni e quindi inserirle nei sistemi appropriati.
Esempio: Whirlpool utilizza la RPA per automatizzare i processi di produzione, comprese le attività in catena di montaggio e la movimentazione dei materiali.
Migliorare l'efficienza dei dipendenti
- L'IA e il ML possono automatizzare molte attività manuali, liberando i dipendenti dal lavoro noioso e consentendo loro di concentrarsi su attività di maggior valore.
- Gli strumenti di intelligenza artificiale possono aiutare i dipendenti a trovare più facilmente e velocemente le informazioni necessarie, ad analizzare i dati e a prendere decisioni.
Esempio: L'intelligenza artificiale può supportare i processi di pianificazione finanziaria, pianificazione della domanda e pianificazione MRP, riducendo il rischio di errori umani e aumentando l'efficienza.
Robotica
- I robot di produzione, utilizzando l'intelligenza artificiale, possono imparare e migliorare i loro compiti senza la necessità di programmare ogni fase.
- Identificano autonomamente i problemi e ottimizzano i processi produttivi.
Esempio: I robot di saldatura dotati di intelligenza artificiale analizzano i punti di saldatura e regolano le loro azioni per migliorare la qualità.
L'intelligenza artificiale e il ML offrono numerose opportunità per aumentare la produzione in fabbrica. Dall'ottimizzazione dei processi all'automazione delle attività e al miglioramento del lavoro umano, queste tecnologie possono apportare notevoli vantaggi alle aziende manifatturiere.
Cinque casi d'uso di GenAI da Google
L'intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando l'industria manifatturiera, affrontando sfide come la carenza di manodopera e le interruzioni della catena di approvvigionamento. Google evidenzia cinque applicazioni chiave: il monitoraggio degli eventi macchina, l'automazione del servizio clienti, la semplificazione della ricerca e della sintesi dei documenti, il miglioramento della ricerca nei cataloghi dei prodotti e l'ottimizzazione delle operazioni della catena di approvvigionamento. Questi casi d'uso dimostrano come la GenAI possa aumentare l'efficienza e trasformare i processi industriali.
Sfide nell'implementazione dell'IA nell'industria
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- Qualità dei dati: Come in ogni settore, una migliore gestione dei dati è fondamentale per alimentare l'IA e potenziare i team. L'IA richiede terabyte di dati provenienti da fonti diverse, tra cui i sistemi aziendali, i sensori delle macchine, l'infrastruttura di connettività e gli operatori umani. Le aziende leader nell'adozione dell'IA investono nella costruzione di solide basi di dati, che danno loro un vantaggio competitivo.
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- Rischi operativi: Reece Hayden di ABI Research sottolinea che i rischi operativi sono la sfida più grande per l'IA nell'industria, in particolare per l'IA generativa. Le operazioni di produzione sono mission-critical e richiedono precisione, affidabilità, sicurezza, privacy, disponibilità e bassa latenza. I modelli di IA generativa sono ancora immaturi, generalizzati e di precisione limitata, il che li rende inadatti a molte applicazioni. Le loro dimensioni e i requisiti di memoria rendono difficile l'implementazione in ambito edge, anche se Hayden prevede un'eventuale scalabilità dell'IA generativa per le applicazioni edge.
Essere pronti per l'IA - È ora di preparare i dati.
I sistemi di AI/ML sono molto meno efficienti quando, o in alcuni casi, non sono in grado di leggere i dati non strutturati caricati nel sistema. Per questo motivo, molte aziende effettuano prima la pulizia e la preparazione dei dati per inserirli nei data warehouse. Enormi database in cui tutti i dati vengono ordinati e resi leggibili per gli algoritmi di apprendimento automatico. Come fare, innanzitutto?
"Interfaccia push" per i dati e l'intelligenza artificiale nell'industria
A "interfaccia push" che consente la trasmissione di dati a servizi di intelligenza artificiale selezionati è un sistema che invia attivamente i dati ai servizi basati sull'intelligenza artificiale, invece di attendere le richieste di tali servizi.
Ad esempio, un sistema di monitoraggio delle macchine in una fabbrica. I sensori sulle macchine raccolgono i dati operativi e l'interfaccia push li trasmette automaticamente a una piattaforma AI. L'intelligenza artificiale li analizza in tempo reale per rilevare potenziali guasti e prevenire i tempi di fermo.
Acquisizione, preparazione e archiviazione dei dati nel contesto dell'IA
Nelle applicazioni di produzione e AI, i processi di acquisizione, preparazione e archiviazione dei dati sono fondamentali per il successo. Queste fasi sono descritte di seguito:
1. Acquisizione dei dati:
- Fonti diverse: I dati di fabbrica provengono da diverse fonti, come macchine, sensori, sistemi ERP, PLM e sistemi di controllo qualità.
- Integrazione del sistema: Il collegamento di questi sistemi è necessario per ottenere una visione completa delle operazioni.
- Metodi di integrazione: I metodi più comuni includono ETL (Extract, Transform, Load), ELT (Extract, Load, Transform), virtualizzazione dei dati e CDC (Change Data Capture).
2. Preparazione dei dati:
- Dati grezzi: I dati raccolti da varie fonti sono spesso grezzi e non strutturati.
- Fasi di preparazione: Il processo di preparazione prevede la valutazione della qualità dei dati, la pulizia, l'arricchimento e la trasformazione.
- Pulizia dei dati: Eliminare gli errori, standardizzare i formati ed eliminare i duplicati.
- Arricchimento dei dati: Aggiunta di informazioni contestuali per aumentare il valore dei dati.
- Trasformazione dei dati: Conversione dei dati in un formato adatto all'analisi, come aggregazione, normalizzazione e creazione di nuove variabili.
3. Magazzino dati:
- Repository centrale: Un data warehouse funge da luogo di archiviazione centralizzato per i dati di produzione strutturati, come le metriche di produzione, le prestazioni delle apparecchiature e i livelli di inventario.
- Soluzioni cloud: Le soluzioni basate sul cloud come Snowflake sono molto diffuse e offrono scalabilità e flessibilità per la gestione di grandi insiemi di dati.
- Data Lake: Spesso i dati vengono raccolti in un "lago di dati", dove vengono sottoposti a una preparazione iniziale prima di essere trasferiti in un data warehouse.
Leggete come gestire i vostri flussi di dati per utilizzarli con gli strumenti di intelligenza artificiale con una serie di articoli su Enterprise Data Platform. Analitica dei dati di produzione - Sfruttare le intuizioni con una piattaforma dati aziendale
La linea di fondo
L'IA ha un immenso potenziale di trasformazione dell'industria, offrendo vantaggi come una maggiore efficienza, una migliore qualità dei prodotti e una gestione più efficace della catena di fornitura. Tuttavia, le sfide da affrontare, come garantire la qualità dei dati e gestire i rischi operativi, rimangono significative. Nonostante questi ostacoli, l'IA è una tecnologia cruciale per il futuro dell'industria manifatturiera e chi la adotta per primo può ottenere un significativo vantaggio competitivo.
Siate pronti prima di implementare l'intelligenza artificiale nella vostra fabbrica. L'interfaccia push svolge un ruolo fondamentale nel fornire dati in tempo reale ai servizi di IA. Per sfruttare appieno l'IA nell'industria, sono essenziali l'acquisizione, la preparazione e l'archiviazione dei dati.
I data warehouse e i data lake sono componenti vitali dell'infrastruttura dati di un'azienda e la loro importanza crescerà di pari passo con lo sviluppo delle applicazioni di IA nel settore manifatturiero.
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