Applicazioni pratiche dell’AI nel manifatturiero

Ma in che modo i concetti di sostenibilità e centralità dell’individuo si traducono concretamente nel mondo produttivo? Se l’adozione dell’Intelligenza Artificiale è uno degli elementi centrali in questa transizione, è attraverso le sue applicazioni pratiche che possiamo osservare l’effettiva trasformazione dei processi e dei modelli aziendali. L’AI, infatti, non si limita a supportare la gestione dei processi, ma interviene in maniera strategica, rivoluzionando ogni fase del ciclo produttivo, creando la giusta sinergia tra efficienza, innovazione e sostenibilità.

Ecco alcuni esempi pratici di applicazione dell’Intelligenza Artificiale in diversi settori industriali:

• Automotive: l’AI permette di ottimizzare la progettazione di veicoli personalizzati, adattando la produzione alle preferenze dei clienti per quanto riguarda gli interni dell’auto o la configurazione dei sistemi tecnologici e degli optional.
• Alimentare: l’Intelligenza Artificiale può “irrompere” nella personalizzazione di ricette e packaging, rispondendo alle variazioni nelle abitudini
• di consumo e alle richieste dei consumatori adattandosi, ad esempio, alle preferenze locali o alle richieste stagionali.
• Abbigliamento: l’AI può analizzare i gusti dei consumatori, agevolando la creazione di collezioni su misura e una gestione più efficiente delle scorte.
• Chimico: l’AI viene impiegata per ottimizzare la formulazione dei prodotti chimici, migliorandone la qualità e riducendo l’uso di materie prime e l’impatto ambientale.
• Metalli: l’Intelligenza Artificiale permette di monitorare la qualità dei materiali e regolare i processi produttivi in tempo reale, perfezionando la qualità dei prodotti finali e riducendo gli scarti.
• Plastica e gomma: l’AI ottimizza il processo di stampaggio, prevedendo e correggendo automaticamente i difetti nei componenti.

Manutenzione predittiva: prevenire guasti e ottimizzare le risorse attraverso l’analisi dei dati

Analizzare, monitorare e ottimizzare non sono le uniche attività che possono essere associate all’AI. Quando ci si sofferma sulle applicazioni pratiche, infatti, emerge un aspetto altrettanto fondamentale: la manutenzione predittiva.

Questo concetto si inserisce a pieno nel contesto dell’innovazione manifatturiera, poiché consente di monitorare le condizioni dei macchinari e di rilevare segnali di usura o malfunzionamenti prima che questi si verifichino e vadano ad influire sulla produttività aziendale. Integrando Machine Learning e IoT, utili alla raccolta dei dati, l’Intelligenza Artificiale assicura che i processi produttivi rimangano attivi e performanti nel tempo.

Tra i dati chiave raccolti dai sensori IoT che vengono elaborati dai sistemi di AI per formulare previsioni accurate possiamo citare ad esempio:

• le vibrazioni – la rilevazione di vibrazioni anomale può indicare un guasto imminente di un componente meccanico;
• la temperatura – il suo aumento nei macchinari o nei componenti può essere indice di surriscaldamento o inefficienza;
• il consumo energetico – i picchi di consumo possono rivelare anomalie nel processo di produzione;
• la pressione – la variazione della pressione in sistemi idraulici può suggerire perdite o guasti;
• i rumori – un’elevata rumorosità, soprattutto nelle linee di produzione, può essere sintomo di perdite o guasti meccanici.

Ma i vantaggi della manutenzione predittiva sono molteplici e vanno ben oltre il semplice rilevamento o la riduzione dei guasti:

• riduzione dei tempi di inattività: la previsione dei guasti assicura la possibilità di intervenire preventivamente, con riduzione dei tempi di fermo;
• riduzione dei costi: un monitoraggio proattivo permette di mitigare i costi emergenziali;
• prolungamento della vita utile delle apparecchiature: gli interventi tempestivi prevengono danni gravi, estendendo la vita utile degli impianti;
• ottimizzazione delle risorse: gli interventi vengono pianificati in base alla reale necessità, evitando sia le manutenzioni inutili che controlli insufficienti.

Automazione flessibile: adattare la produzione alle esigenze del mercato con l’AI

L’efficienza produttiva non è solo una questione di ottimizzazione dei guasti, ma anche di adattabilità alle esigenze mutevoli del mercato. In questo scenario, l’automazione flessibile resa possibile dall’Intelligenza Artificiale emerge come una risposta concreta alla necessità di allineare la produzione alla domanda in tempo reale.

In un contesto in cui preferenze e abitudini di consumo orientano continuamente le dinamiche della domanda, le imprese sono chiamate a rispondere con efficienza alle esigenze mutevoli dei clienti. Grazie all’AI, le aziende manifatturiere possono esaminare una quantità notevole di dati – difficilmente accessibili in passato – provenienti dalle vendite, dai trend di consumo e dalle previsioni di mercato, pianificando così meglio le linee di produzione e minimizzando le inefficienze.

Uno degli elementi chiave di questa trasformazione è, senza dubbio, l’uso di sistemi di autoapprendimento, capaci di migliorare le proprie prestazioni esaminando dati storici. Questi sistemi consentono di ottimizzare l’output produttivo, garantendo al tempo stesso standard di qualità elevati.

L’AI permette quindi di adattare i volumi di produzione in base alla domanda, evitando sovrapproduzioni e contenendo il rischio di invenduto, assicurando alle aziende un vero e proprio ecosistema di vantaggi:

• ottimizzazione della pianificazione della produzione – l’AI analizza dati di mercato e adegua la produzione in funzione della domanda, migliorando così la gestione della supply chain;
• adeguamento dei volumi produttivi – le aziende possono aumentare o ridurre la produzione a seconda delle necessità, evitando carenze di prodotti o eccessi di scorte, in via previsionale, grazie all’analisi dei dati di mercato e delle abitudini/preferenze dei consumatori;
• riduzione degli sprechi – una produzione più mirata significa meno materiali inutilizzati;
• capacità di rispondere rapidamente alle variazioni di mercato – rivelando trend emergenti, l’AI consente alle aziende di modificare la produzione in modo agile, senza tempi di latenza che avrebbero ripercussioni negative sulla competitività.

Riduzione dei consumi grazie all’Intelligenza Artificiale

Oltre ad aiutare le imprese ad adattarsi in tempo reale alle richieste del mercato, l’Intelligenza Artificiale può estendere il suo raggio d’azione anche alla gestione dei consumi, garantendo un utilizzo più efficiente delle risorse.

Un esempio concreto di riduzione dei consumi grazie all’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale in ambito manifatturiero è fornito dal progetto europeo DEMIN (Digital intelligence for Energy Efficiency in Manufacturing), che mira a migliorare l’efficienza energetica delle imprese attraverso l’utilizzo di una piattaforma AI in grado di monitorare e ottimizzare in tempo reale i consumi degli impianti produttivi prevedendo la domanda energetica e regolando automaticamente i macchinari per ridurre gli sprechi.

L’implementazione di questa piattaforma AI ha portato a risultati notevoli:

• riduzione del 18% nei consumi energetici totali in un anno, grazie all’ottimizzazione dei processi e alla regolazione automatica dei macchinari;
• risparmio economico di oltre 200.000 dollari annui, derivante sia dalla diminuzione dei consumi che dalla riduzione dei costi di manutenzione non programmata.

Miglioramento della qualità: utilizzare l’AI per il controllo qualità

Oltre al monitoraggio e all’ottimizzazione dei processi produttivi, l’Intelligenza Artificiale può offrire alle imprese manifatturiere un ulteriore salto di qualità, andando a incidere direttamente sulla qualità del prodotto finale. In un contesto in cui precisione e affidabilità sono imprescindibili, l’AI si dimostra fondamentale per elevare gli standard qualitativi lungo tutta la catena produttiva.

In questo contesto, i sistemi di visione artificiale potenziati da algoritmi di Deep Learning sono degli ottimi alleati: questi sistemi, infatti, sono capaci di analizzare immagini ad alta risoluzione dei prodotti, identificando difetti minimi o anomalie che potrebbero sfuggire all’occhio umano. Attraverso l’apprendimento automatico, le macchine possono riconoscere pattern complessi e migliorare continuamente la loro capacità di rilevamento, garantendo standard qualitativi sempre più elevati.

Servirsi dell’AI nell’ambito del controllo qualità offre quindi alle aziende importanti e concreti vantaggi.

• Riduzione del numero di prodotti difettosi immessi sul mercato: il controllo risulta più accurato e costante, con conseguente diminuzione della probabilità che prodotti di scarsa qualità – o difettosi – raggiungano i clienti. Questo porta a una maggiore affidabilità dei beni e rafforza di conseguenza anche la brand reputation.
• Miglioramento della soddisfazione del cliente: un controllo qualità più accurato assicura che i consumatori ricevano prodotti conformi alle loro aspettative, aumentando la fiducia nell’azienda e favorendo la fidelizzazione a lungo termine.
• Riduzione dei costi associati a resi e rilavorazioni: individuando e correggendo difetti e anomalie durante la fase produttiva, le imprese possono evitare i costi aggiuntivi legati alla gestione dei resi, alle riparazioni o alla sostituzione dei prodotti. Tutto ciò si traduce in una maggiore efficienza operativa e in un utilizzo migliore delle risorse a disposizione. Adottare sistemi di visione artificiale nel controllo qualità si rivela, pertanto, un investimento strategico per le imprese manifatturiere, che ne guadagnano in termini di operatività, precisione e customer Satisfiction.

Analisi predittiva del mercato

Quando si parla di applicazioni pratiche dell’AI nel settore manifatturiero, non si può prescindere dall’affrontare il tema dell’analisi predittiva del mercato. Tra le varie opportunità offerte dall’applicazione dell’Intelligenza Artificiale, infatti, c’è anche quella di consentire alle aziende di raccogliere e analizzare vasti volumi di dati per anticipare le tendenze e i comportamenti dei consumatori.

Aggregando, ad esempio, informazioni provenienti da fonti eterogenee – come feedback dei clienti, storico delle vendite e attività sui social media – è possibile creare un database completo utile per portare avanti analisi approfondite allo scopo di prendere decisioni informate – che possono spaziare dalla pianificazione della produzione alle strategie di marketing – assicurando una risposta aderente sia alle dinamiche del mercato che alle aspettative dei clienti.

Un esempio concreto di applicazione dell’AI all’analisi del mercato è quello offerto dallo stabilimento Bosch Rexroth di Homburg, in Germania, che ha fatto ricorso a una linea di assemblaggio intelligente che integra uomo, prodotto e macchina per produrre in maniera meno dispendiosa una vasta gamma di prodotti personalizzati. Utilizzando algoritmi di Machine Learning, l’azienda è in grado di analizzare grandi quantità di dati, identificare schemi e correlazioni e ricavare informazioni preziose per migliorare e semplificare le operazioni di assemblaggio e di manutenzione dei prodotti e rispondere in maniera adeguata alle esigenze degli utenti.

In definitiva, l’analisi predittiva basata sull’AI ha ricadute positive sia sulle risorse sia sull’offerta. Se da un lato, infatti, prevedere la domanda consente una gestione più flessibile delle risorse, dall’altro una piena comprensione dei trend di mercato fa sì che vengano sviluppati beni e servizi in linea con le aspettative di chi acquista. Questa combinazione di vantaggi permette alle aziende di posizionarsi sul mercato in una posizione favorevole rispetto ai competitor.

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