Intelligenza artificiale

L’epidemia di COVID-19 ha creato incertezze e cambiamenti in ogni aspetto della vita quotidiana e del lavoro. Inoltre, sta spingendo i leader aziendali e i proprietari di impianti ad agire più rapidamente che mai, per sopravvivere e superare gli altri. Ciò ha offerto maggiori possibilità per le tecnologie di intelligenza artificiale e ha accelerato la diffusione dell’intelligenza artificiale nel settore manifatturiero.

Da un punto di vista pratico, vedremo più applicazioni basate sull’intelligenza artificiale specificamente mirate a vari aspetti del processo decisionale, come il miglioramento dell’efficienza produttiva/operativa, la riduzione dei tempi di inattività, la fornitura di manutenzione predittiva, l’ottimizzazione della catena di fornitura e la riduzione del consumo energetico.

Le capacità umane e quelle dell’intelligenza artificiale si completano a vicenda. Gli esseri umani sono creativi, possono vedere al di sopra del compito attuale e possono applicare la conoscenza di altre esperienze a un compito attuale. Tuttavia, gli esseri umani sono meno perfetti nei compiti ripetitivi. L’intelligenza artificiale è performante e diligente, ma meno creativa. Esiste un grande potenziale per la collaborazione tra uomo e intelligenza artificiale e gli esseri umani devono interagire in modo collaborativo con l’intelligenza artificiale mentre continuano a ricoprire i ruoli di proprietari di progetto, formatori di sistema, utenti finali e interagiranno con l’intelligenza artificiale durante tutto il ciclo di vita di un progetto.

L’intelligenza artificiale viene applicata a un’ampia gamma di applicazioni e settori. Nel controllo di processo, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico vengono applicati ad applicazioni di controllo di processo avanzato (APC) e alle operazioni autonome degli impianti. Nella produzione discreta, l’intelligenza artificiale viene applicata alla robotica. Tutti i processi potrebbero teoricamente essere controllati a lungo termine da una qualche forma di intelligenza artificiale. Qualunque sia l'applicazione, ci sono alcuni passaggi fondamentali identificati da ARC per garantire il successo della tua implementazione dell'IA:

Basato sulle presentazioni del Forum europeo 2022 di ARC, questo rapporto strategico fornisce gli ultimi casi d’uso dell’IA e un confronto completo dei punti di forza e delle sfide degli esseri umani rispetto all’IA. Questo rapporto presenta come gli esseri umani e l’intelligenza artificiale possono collaborare in modo efficace e quali dimensioni e applicazioni chiave considerare. Le aziende che hanno supportato l'evento includono Microsoft Project Bonsai, Dow Chemical, NNaisense, ABB e Throughput AI.

I seguenti casi d'uso industriale per le tecnologie di intelligenza artificiale sono stati tutti condivisi al Forum europeo ARC 2022.

Microsoft Project Bonsai ha condiviso le proprie opinioni sui sistemi autonomi e su come la piattaforma Bonsai può ottimizzare attrezzature e processi rilevando e rispondendo in tempo reale. Secondo Microsoft la trasformazione autonoma è un processo evolutivo composto da quattro fasi:

Dalla seconda fase, le imprese possono utilizzare l’apprendimento supervisionato e non supervisionato per realizzare cose come una migliore manutenzione predittiva e previsione della domanda. La piattaforma Bonsai combina simulazione, apprendimento più approfondito e apprendimento automatico. Bonsai può aiutare gli utenti a costruire modelli di intelligenza artificiale con la propria esperienza e know-how del settore e accelerare lo sviluppo delle ultime tre fasi. Di seguito sono riportati alcuni casi di studio sul Bonsai:

Dow Chemical ha spiegato come il cloud abbia consentito la manutenzione predittiva ottimizzando dati e analisi di produzione. I tempi di inattività non pianificati rappresentano ingenti perdite di entrate per le industrie di processo. Sfruttare la manutenzione predittiva per agire prima che si verifichi un guasto è una delle principali applicazioni dell’intelligenza artificiale nel settore manifatturiero.

Nel progetto della Dow Chemical, tre persone distinte lavorano insieme come una squadra. I data scientist addestrano i modelli e controllano l'ambiente cloud di Azure. Gli sviluppatori del cloud di Azure inviano i dati dell'impianto al cloud e li inseriscono nei modelli. Gli operatori in loco eseguono il monitoraggio, intraprendono azioni quando ricevono informazioni dai sistemi e forniscono feedback ai sistemi. Questo ciclo di lavoro si muove continuamente per costruire algoritmi e modelli in modo più efficiente. In questo progetto, il cloud computing è necessario per risolvere alcuni grattacapi, tra cui:

L'intelligenza artificiale effettiva ha spiegato come l'intelligenza artificiale aiuta a ottimizzare la catena di fornitura e a convertire la visibilità in capacità di azione. La catena di fornitura è sempre opaca, frammentaria e inefficiente. L’epidemia di COVID-19 ha reso i suoi colli di bottiglia più evidenti che mai negli ultimi anni. Nel frattempo, le imprese si trovano ad affrontare pressioni crescenti per migliorare l’efficienza della catena di fornitura e trovare opportunità per ottenere migliori risultati commerciali, operativi, finanziari e di sostenibilità e sovraperformare le industrie nel lungo termine. In quanto fattore abilitante, l’intelligenza artificiale può aiutare a sfruttare i dati esistenti e le competenze di settore dei team esistenti, per aumentare la produzione, i turni di inventario e la redditività, ridurre al minimo l’eccesso di inventario e ridurre gli sprechi e la CO2. Alcuni casi condivisi qui: