L'uso dell'intelligenza artificiale nel mondo manifatturiero ha permesso di velocizzare i processi produttivi, aumentare la produttività e ridurre l'impatto delle industrie sull'ambiente.
I nuovi sistemi hanno migliorato le capacità umane e reso gli ambienti di lavoro più sicuri. Come spiega Bernard Marr, non si tratta solo di robot in grado di svolgere le attività più pesanti e ripetitive, ma di interi ecosistemi interconnessi dove uomo e macchina lavorano insieme.
Uno dei casi d'uso più interessanti dell'IA nel manifatturiero è rappresentato dai "cobots", ovvero robot progettati per lavorare insieme agli umani, senza sostituirli. Rispetto ai robot classici sono più semplici da manutenere e non hanno bisogno di essere relegati in aree dedicate, visto che lavorano fianco a fianco con gli umani.
I cobots possono spostare componenti, usare macchinari, eseguire operazioni manuali come la levigatura o la lucidatura ed effettuare ispezioni per il controllo qualità dei prodotti.
Un altro caso d'uso sempre più diffuso riguarda la produzione additiva o "a strati", ovvero il processo industriale della stampa 3D. In questo ambito l'IA è in grado di ottimizzare il modo in cui i materiali vengono usati e il design dei prodotti più complessi, oltre a individuare e risolvere eventuali errori commessi dai macchinari per la stampa 3D.
A livello di design di un prodotto, l'IA generativa può generare modelli a partire da indicazioni sui materiali da usare, su taglia e peso del prodotto, sui metodi di produzione che verranno utilizzati e sul costo massimo che dovrebbe avere il prodotto.
I deisgner possono velocizzare il processo creativo accedendo a un gran numero di modelli possibili e scegliendo le opzioni migliori per la produzione. Il "design generativo" è già stato usato da molte realtà per creare componenti più economiche, leggere e resistenti a beneficio della qualità finale del prodotto.
Infine, uno dei casi d'uso più diffusi e utili riguarda la manutenzione predittiva degli impianti: le industrie possono sfruttare le capacità dell'IA per analizzare i dati raccolti dai sensori e prevedere in modo più preciso errori o malfunzionamenti dei macchinari.
Le aziende possono prepararsi in anticipo alle interruzioni acquistano pezzi di ricambio o sostituendo le risorse prima che si rompano, riducendo così anche i tempi di downtime nella produzione.
Secondo Marr, in un futuro non troppo lontano le industrie potrebbero essere in grado di operare senza alcun supporto umano. Più le tecnologie diventeranno precise e affidabili, più le imprese tenderanno a sostituire la forza lavoro classica con le macchine per ottenere benefici in termini di produttività e guadagni.
