Tra i settori che più di tutti stanno sfruttando l'intelligenza artificiale per evolversi c'è l'industria manifatturiera. Per queste realtà investire sulle nuove tecnologia è diventata una necessità per sopravvivere in un mercato sempre più complesso, ridurre i costi operativi e migliorare le esperienze dei consumatori.
Ayesha Khanna, CEO di Addo, compagnia di consulenza in ambito data e IA, evidenzia che il settore del manifatturiero è tra quelli più all'avanguardia per l'uso di tecnologie di data analytics, IA e robotica. Secondo una ricerca di McKinsey, i risultati sono già tangibili: con le nuove tecnologie il tempo di inattività delle macchine può essere ridotto di un 30-50% e i costi legati alla qualità dei prodotti si riducono di un 10-20%.
Come le industrie sfruttano l'IA per ottimizzare la produzione
Khanna ha individuato cinque industrie del manifatturiero che stanno utilizzando l'intelligenza artificiale e le nuove tecnologie per ottimizzare i diversi aspetti della produzione e ottenere un vantaggio competitivo sul mercato.
Nel settore dell'automotive l'IA aiuta a raggiungere nuovi picchi di accuratezza nella produzione di nuovi veicoli e nell'applicazione delle rifiniture; Ford, per esempio, utilizza i cobot per attività di saldatura, incollaggio e controllo di qualità. Usando solo sei cobot, la compagnia è in grado di sabbiare l'intera carrozzeria di un'auto in 35 secondi.
Similmente, la sede produttiva di Spartanburg di BMW utilizza robot guidati dall'IA per produrre i propri veicoli, ottenendo un risparmio di 1 milione di dollari l'anno.
Anche nell'industria dell'elettronica ci sono diversi esempi di utilizzi di IA per svolgere i task che richiedono più precisione, riducendo gli errori di produzione.
Nel suo impianto produttivo in Corea del Sud, Samsung utilizza veicoli automatizzati, robot e bracci meccanici per assemblare telefoni, trasportare materiale ed effettuare controlli di qualità sui prodotti, garantendo standard elevati.
NVIDIA usa invece l'IA per ottimizzare il processo di posizionamento delle configurazioni di transistor sui substrati di silicio, non solo per ridurre le tempistiche di produzione ma anche per avere più controllo sul prezzo.
L'IA viene utilizzata anche nel settore aerospaziale e della difesa, soprattutto per garantire la produzione di componenti sicuri e affidabili e per migliorare le performance dei sistemi.
Airbus, tra le principali compagnie costruttrici di aeromobili, ha sfruttato le tecnologie di machine learning della compagnia Neural Tech per ridurre il tempo di calcolo dell'aerodinamica da un'ora a soli 30 millisecondi. Questo livello di miglioramento della produttività permette ai team di design di valutare più di 10.000 diverse configurazioni contemporaneamente.
Anche l'industria dei prodotti alimentari e delle bevande ha già cominciato a usare l'intelligenza artificiale per migliorare la qualità e la sicurezza dei prodotti e aumentare l'efficienza produttiva, anche anticipando le richieste dei consumatori.
Infine, una delle industrie che sta traendo i principali vantaggi dall'IA è quella farmaceutica: l'uso di algoritmi avanzati accelera lo sviluppo di farmaci e cure e migliora i controlli di qualità.
Nel dettaglio, l'intelligenza artificiale velocizza e migliora la previsione delle strutture delle proteine, il funzionamento e l'interazione delle molecole, e la definizione di nuove terapie, misurandone l'efficacia e le controindicazioni.
L'IA per il futuro del manifatturiero
Khanna riporta che, secondo un'indagine recente di Augury, il 63% delle imprese del manifatturiero hanno intenzione di aumentare gli investimenti nell'intelligenza artificiale.
Per assicurarsi di utilizzare al meglio le nuove tecnologie nel manifatturiero, Khanna consiglia di seguire cinque step per la trasformazione dei processi: in primis, è necessario identificare i problemi e definire gli obiettivi progressivi da raggiungere; a seguire occorre individuare le competenze a disposizione e definire il team di talenti, sia tecnici che di business, che si occuperà della transizione; prima di procedere con l'implementazione, occorre valutare la qualità dei dati ed eventualmente lavorare per migliorarla; definita una base dati solida, si può procedere con la scelta del tipo di modello e dell'approccio da usare, se svilupparlo internamente o affidarsi a soluzione già pronte; infine, va definito un piano per il fine-tuning e lo scaling dei sistemi.
Le potenzialità per il settore sono immense, ma per sfruttarle occorre procedere con cautela e risolvere le eventuali difficoltà non appena si presentano.
