AI nel settore produttivo

Cos'è l'AI nel settore produttivo?

L'intelligenza artificiale (AI) nel settore produttivo funziona sia negli ambienti di tecnologia informatica (IT) sia in quelli di tecnologia operativa (OT), mediante tool basati sull'AI come il deep learning e il machine learning per ottimizzare i flussi di lavoro industriali e la produzione.

Perché l'AI è importante nel settore produttivo?

L'AI sta contribuendo a migliorare diversi aspetti della produzione, dalle operazioni quotidiane mediante la semplificazione dei processi allo sviluppo di nuovi prodotti (NPD), accelerando il time market e creando vantaggi competitivi.

Soluzioni HPE, prodotti o servizi correlati

Quali sono i risultati dell'AI in produzione?

Con la rapida ascesa dell'Internet of Things (IoT), delle reti edge e cloud e di tool quali il machine learning (ML), i produttori non solo hanno accesso a una quantità maggiore di dati rispetto al passato, ma possono intraprendere azioni più significative con quelli acquisiti: manutenzione delle apparecchiature, monitoraggio della supply chain, ottimizzazione dei processi di produzione (inclusa la quality assurance o QA), creazione più rapida dei prodotti e NPD accelerato.

Quali sono i vantaggi dell’AI nel settore produttivo?

Maggiore visibilità e analisi in tempo reale

La maggiore disponibilità di dispositivi e sensori in grado di monitorare condizioni specifiche aumenta la visibilità dell'intero ambiente produttivo, dalla supply chain alla linea di produzione. A sua volta, l'AI può raccogliere tali dati e unificarli per consentire ai produttori di monitorare facilmente le operazioni, in loco o da remoto, su più sedi.

Manutenzione preventiva

Attraverso gli stessi sensori che offrono migliore visibilità sugli ambienti di produzione, l'AI può utilizzare i dati storici per individuare le apparecchiature poco performanti o i macchinari in procinto di guastarsi. Avvisando in anticipo gli amministratori e i responsabili, contribuisce a ridurre il downtime e persino a evitarlo del tutto programmando o consigliando riparazioni e aggiornamenti proattivi.

Qualità e ispezioni migliori

I processi di controllo della qualità basati sull'intervento umano sono soggetti a errori, per una serie di fattori che vanno dalla scarsa formazione alla semplice stanchezza. Le macchine basate sull'AI risultano invece molto efficienti nei compiti rigorosi e monotoni: la qualità complessiva del prodotto rimane così elevata, lasciando libero il personale di concentrarsi su attività e considerazioni di livello superiore, a vantaggio della soddisfazione di clienti e dipendenti.

Progettazione migliore e più rapida

L'AI e gli ambienti virtualizzati eliminano la necessità di processi di lunghi test fisici. In passato, i test sui prodotti richiedevano ricerche approfondite, strutture separate e analisi pratiche. L'AI si occupa di gran parte di questo processo senza spese generali, riducendo i costi ridotti e accelerando il time to market.

In che modo l'AI può accelerare le decisioni aziendali e consentire di raggiungere l'obiettivo "zero difetti" nel settore della produzione?

L'AI aumenta le opportunità di automazione nell'ambito della produzione, compresi gli aspetti del processo QA, un punto chiave per portare alla luce i difetti dei prodotti prima della spedizione e della vendita ai clienti. Tradizionalmente, questo processo viene eseguito manualmente, il che lo rende soggetto a errori umani e costituisce la causa principale di richiami costosi, spreco di risorse e riduzione dei margini di profitto. La QA tradizionale si concentra anche sulle ultime fasi di produzione anziché sull'intero processo.

L'AI rappresenta una svolta per le società di produzione. Innanzitutto, consente la visione artificiale, un metodo video digitale progettato per monitorare ambienti specifici. Le immagini acquisite vengono analizzate automaticamente dall'AI e valutate in tempo reale rispetto ai criteri pass-fail assegnati, avvisando i team di intervenire secondo necessità. In confronto ai metodi con una maggiore componente manuale, la visione artificiale risulta più affidabile, a patto che sia configurata correttamente. La visione artificiale basata sull'AI è anche in grado di prevedere potenziali difetti, analogamente alla manutenzione preventiva sulle apparecchiature di produzione, e questo lungo l'intero processo produttivo.

Nel complesso, l'AI nel settore della produzione può rappresentare un enorme risparmio sui costi: una soluzione end-to-end che stimola e, in alcuni casi, migliora la qualità e la soddisfazione. Le informazioni raccolte in ogni fase possono anche influenzare le procedure decisionali aziendali, in ambiti come il perfezionamenti dei processi, l'approvvigionamento dei materiali, la progettazione del prodotto e altro ancora.

Quali sono le problematiche dell’AI nel settore produttivo?

Una delle principali problematiche dell'AI nel settore della produzione risiede nel grande investimento infrastrutturale richiesto, che va dalle reti edge e cloud alla reperibilità di dati di qualità sufficiente per informare gli algoritmi utilizzabili. Le reti edge richiedono un’elevata quantità di dispositivi, sensori, potenza di elaborazione e larghezza di banda per funzionare senza latenza, un aspetto essenziale per l'analisi dei dati in tempo reale. Se quanto sopra non è presente nell'intero stack tecnologico, le aziende non possono aspettarsi modelli predittivi efficaci o risultati di qualità comparabile.

La complessità dell’IT e le esigenze di qualità dei dati delle soluzioni AI sono problemi pressanti: l'87% degli analisti dei dati di produzione afferma che la propria organizzazione non è riuscita a implementare con successo l'AI su determinati sistemi, dispositivi e altri componenti a causa della scarsa qualità dei dati.

HPE e AI nel settore produttivo

Le soluzioni di AI di HPE contribuiscono a trasformare e accelerare la produzione. Il futuro della produzione è connesso, automatizzato e basato sul digitale. La convergenza delle tecnologie operative degli impianti con l’IT dà vita a numerosi casi d’uso nell’intero ciclo di produzione, che consentono di promuovere l’innovazione, pianificare operazioni più efficienti, ridurre il downtime e migliorare la produttività dei lavoratori.

HPE GreenLake for Manufacturing contribuisce a ottimizzare il potenziale dell'Industrial Internet of Things (IIoT), mettendo a disposizione grandi quantità di dati e affrontando le problematiche legate alla loro trasformazione in informazioni per mettere in luce le inefficienze e supportare la competitività. HPE GreenLake offre servizi ottimizzati per i carichi di lavoro che garantiscono un accesso più rapido ai dati e alle informazioni, associando l’automazione, l’agilità e i costi contenuti del cloud alla sicurezza e alle prestazioni dell’infrastruttura on-premise. L’IT può ora proporre una soluzione moderna che risulta adattabile e ottimizzata per infondere efficienza nel business, dalla fabbrica al consiglio d’amministrazione.

La piattaforma HPE GreenLake è disponibile anche as-a-service (vale a dire secondo un modello basato sul consumo), offrendo alle aziende la scalabilità e la flessibilità necessarie sia per applicare rapidamente l'AI ai flussi di lavoro di produzione senza onerosi costi di capitale sia per affrontare le mutevoli condizioni di mercato, i picchi di produzione, i nuovi lanci di prodotti, l’avvio degli impianti produttivi e l’espansione di quelli esistenti.