L'industria manifatturiera può giovare più di altri settori dell'uso del machine learning. Esistono svariati casi d'uso in cui l'intelligenza artificiale diventa la chiave del successo sul mercato, portando le aziende a raddoppiare i propri guadagni.
Tra le possibili applicazioni del machine learning nel settore manifatturiero c'è la manutenzione predittiva. In questo scenario i modelli di IA possono programmare le manutenzioni dei macchinari basandosi sui dati dei cicli degli interventi precedenti. Questo approccio riduce in maniera significativa i guasti imprevisti e di conseguenza i costi di riparazione e i tempi di inattività.
Anche il controllo qualità può beneficiare del machine learning: combinando i modelli a telecamere ad alta risoluzione e video processing in real-time si possono eseguire ispezioni dei prodotti in maniera più veloce e accurata rispetto ai controlli umani, più proni a errori.
Gli algoritmi di machine learning permettono anche di lavorare coi cosiddetti digital twins, ovvero riproduzioni di macchinari e processi in grado di adattarsi a flussi di dati in real time. Insieme ai modelli di IA, le repliche digitali possono elaborare output precisi per migliorare i processi di design e sviluppo.
Un altro vantaggio dell'uso di questi modelli sta nella possibilità di analizzare e prevedere i consumi dei processi produttivi per individuare in anticipo i punti critici sui quali agire. Il tema del risparmio energetico è oggi più sentito che mai, soprattutto per le grandi aziende.
I modelli di machine learning offrono poi tutta una serie di vantaggi per la gestione della catena d'approvvigionamento: controllo della disponibilità dei magazzini, previsione della richiesta, ottimizzazione della logista e dei trasporti.
Infine tutte le soluzioni di cybersecurity gioverebbero dei modelli grazie ad analisi e previsioni sempre aggiornate delle anomalie della rete e dei dati.
