Come applicare l'intelligenza artificiale ai sistemi di produzione di kapoklog Logistics
Come applicare l'intelligenza artificiale ai sistemi di produzione di kapoklog Logistics
L’adozione dell’intelligenza artificiale nel mondo manifatturiero è inevitabile. La questione non è se la tecnologia arriverà, ma quando.
Consente livelli incredibili di produttività ed efficienza e processi di automazione molto più sfumati. Ha senso anche dal punto di vista economico, poiché crea operazioni più efficaci ma a costi inferiori in una varietà di campi.
È così promettente che il 92% dei dirigenti senior del settore manifatturiero ritiene che le tecnologie digitali della “Fabbrica intelligente” consentiranno una maggiore produttività e una forza lavoro più emancipata. L’intelligenza artificiale gioca un ruolo importante in questo.
Ciò che alcuni potrebbero non capire è che è già qui.
L’intelligenza artificiale nella produzione oggi
L’intelligenza artificiale vede già un’adozione diffusa in paesi come Giappone, Cina e India. Marchi importanti come GE, Bosch, Panasonic e Mitsubishi Electric già applicano la tecnologia alle loro attività per migliorare i processi di produzione e fornitura.
Il "Technopark" di Panasonic a Jhajjar, situato nello stato di Haryana, è profondamente radicato nell'intelligenza artificiale, utilizzata per automatizzare le operazioni di produzione. La struttura si occupa dello sviluppo di condizionatori, lavatrici e altri elettrodomestici.
Mitsubishi Electric India ha sviluppato un’intelligenza artificiale per l’analisi comportamentale che può essere utilizzata per potenziare la moderna linea di produzione. Più specificamente, può analizzare il comportamento umano come i movimenti e le azioni di un lavoratore in catena di montaggio.
La domanda, tuttavia, è: cosa fanno esattamente queste applicazioni? Come migliorano la produttività e che tipo di vantaggio competitivo consentono?
Qualità e prestazioni della produzione
Difetti, attrezzature problematiche ed errori umani possono tutti contribuire a gravi problemi nel settore manifatturiero. Per i produttori industriali, i tempi di inattività non pianificati costano circa 50 miliardi di dollari all’anno. Ogni volta che la linea di produzione subisce un errore, non solo la merce in questione viene effettivamente rovinata, ma si verificano anche tempi di inattività necessari per valutare e correggere eventuali errori. Entrambi questi scenari incidono sulle entrate di un’organizzazione manifatturiera, erodendo i profitti.
L’intelligenza artificiale può aiutare a evitare che questi eventi accadano, in diversi modi.
La manutenzione preventiva di attrezzature e macchinari industriali può essere gestita dai controller IA. Identificare tempestivamente i problemi di prestazione è importante, in modo che possano essere risolti prima di un guasto o di un grave malfunzionamento. Il risultato sono numerosi vantaggi, tra cui ambienti di lavoro più sicuri, apparecchiature più affidabili, costi operativi ridotti e migliore qualità del prodotto.
L'analisi in tempo reale dei dati sulle prestazioni può aiutare a quantificare e riconoscere i problemi nella linea di produzione. Inoltre, il risultato può essere misurato e valutato per garantire che i beni si sviluppino ai giusti livelli di qualità.
La bellezza di queste applicazioni di intelligenza artificiale è che possono funzionare in modo autonomo, riversando i dati in ingresso e fornendo avvisi e notifiche al personale necessario. Il sistema di manutenzione preventiva, ad esempio, potrebbe inviare un avviso agli equipaggi di assistenza che uno strumento o una macchina necessita di pulizia e riparazione.
Vantaggio competitivo
L’aumento delle prestazioni e dell’efficienza fornisce già un vantaggio competitivo, ma l’intelligenza artificiale può anche essere utilizzata per ottenere un vantaggio maggiore. L’automazione flessibile e il controllo di qualità ottimizzato, così come le previsioni accurate e la produzione orientata alla domanda, contribuiscono tutti a una posizione migliore per i produttori rispetto alle tendenze del mercato.
Una parte importante della produzione di beni, vecchi o nuovi, consiste nel valutare il mercato attuale e nell’adattarsi alle richieste dei consumatori e dei clienti. Produrre un eccesso che non porta da nessuna parte è uno spreco e consumerà i profitti tanto quanto qualsiasi altro problema. L’intelligenza artificiale può aiutare a creare un sistema più accurato e tempestivo che reagisca in modo appropriato alle tendenze del mercato. Quando la domanda aumenta, aumenta anche la produzione, mentre quando diminuisce, la produzione rallenta. La riduzione degli errori di previsione della catena di fornitura fino al 50% e le perdite di vendite fino al 65%, il tutto con una migliore disponibilità dei prodotti possibile grazie al machine learning.
Le applicazioni di intelligenza artificiale possono anche aiutare con l'acquisizione di materiali, i volumi di produzione, le date di consegna, l'utilizzo di strutture e magazzini e altro ancora. Gestendo collettivamente tutti questi sistemi disparati e confrontando i risultati, le piattaforme di intelligenza artificiale possono aiutare a costruire operazioni straordinariamente efficienti, basate su intelligenza e approfondimenti in tempo reale.
I dati al centro
Affinché l’analisi avanzata e le tecnologie di intelligenza artificiale funzionino correttamente, hanno bisogno di un flusso costante di dati, comprensivo di informazioni su prestazioni, comportamenti e ambiente. Sono essenzialmente le stesse informazioni che utilizzerebbero un analista o un manager umano, tranne per il fatto che l'intelligenza artificiale può trasferire i dati più velocemente e meglio. L’apprendimento automatico è un sottoinsieme di questa tecnologia in grado di gestire enormi carichi di dati alla volta.
La strada verso l’intelligenza artificiale prevede l’implementazione di processi e sistemi più orientati ai dati in grado di inserire il tipo di informazioni necessarie in una piattaforma di analisi remota. Pertanto, prima che l’intelligenza artificiale diventi protagonista nel settore manifatturiero, è necessario implementare queste soluzioni relative ai dati. Se non l'hai già fatto, è da lì che dovresti iniziare all'interno delle tue strutture e operazioni.
