Oggigiorno, se in un discorso non si menziona l'intelligenza artificiale, si rischia quasi di fare brutta figura. Prima di novembre 2022, pochi ne conoscevano l'esistenza e i potenziali utilizzi. Oggi, invece, sembriamo totalmente dipendenti da questa tecnologia, e pensare ai suoi albori (meno di tre anni fa) pare quasi di parlare dell'età della pietra.
Ma sappiamo davvero come utilizzarla per farci aiutare, al di là della semplice stesura di testi di marketing o relazioni?
Un ambito particolarmente sfruttabile dalle nostre aziende è il cosiddetto Machine Learning (ML), ovvero quella branca dell'IA dedicata ad apprendere da dati, schemi e ricorrenze per identificare modelli matematici utili a fare previsioni o prendere decisioni, senza essere stata specificamente programmata per tali compiti. Uno degli scopi principali di queste tecnologie è passare da un modello reattivo (si agisce dopo che il difetto si è verificato) a uno proattivo e predittivo (si previene il problema o il difetto prima che si verifichi).
Applicazioni nel settore manifatturiero
Nelle aziende manifatturiere, le applicazioni più immediate e a maggior valore aggiunto si trovano nei seguenti campi:
Controllo qualità dei prodotti
- Visione Artificiale: Con telecamere potenziate da algoritmi di IA, è possibile ispezionare il 100% della produzione per identificare difetti di assemblaggio, difformità dimensionali, difetti superficiali, ecc., con una velocità e una precisione di gran lunga superiori all'occhio umano.
- Rilevamento di anomalie: Mediante i dati provenienti dai sensori di processo (es. temperatura, pressione, umidità), è possibile intercettare derive che, seppur minime, possono influire sulla qualità del prodotto.
Manutenzione predittiva
Ha l'obiettivo di eliminare, o quantomeno ridurre al minimo, i fermi macchina per aumentare l’efficienza produttiva.
- Analisi dei dati dei macchinari: Dopo la spinta di "Industria 4.0", molti macchinari dotati di PLC/CN possono essere interconnessi per fornire dati di telemetria. Queste informazioni (vibrazioni, assorbimento di corrente, temperature, parametri acustici) sono fondamentali per le analisi predittive.
- Previsione dei guasti: Analizzando i pattern nei dati raccolti, è possibile sviluppare algoritmi "precursori di guasto" che avvisano in anticipo sulla necessità di interventi di manutenzione straordinaria.
- Riduzione del downtime: Il beneficio più immediato è la diminuzione dei fermi macchina imprevisti.
Come funziona in pratica?
Sostanzialmente, ci sono tre fasi cardine per implementare un modello di Machine Learning:
- Addestramento (Training): Si definisce un algoritmo e lo si "addestra" con un set di dati (dataset) il più ampio possibile. In questa fase, l'algoritmo impara le relazioni tra le variabili e costruisce un modello matematico.
- Test: Per evitare l'eccessiva "specializzazione" (overfitting) sul set di dati iniziale, il modello viene testato su un altro dataset, completamente nuovo, per verificarne l'efficacia e il corretto funzionamento.
- Inferenza: È la fase finale, in cui il modello addestrato e testato viene applicato alla realtà produttiva per fare previsioni su dati reali.
Altri campi di applicazione
Il Machine Learning trova applicazioni cruciali anche in altri settori aziendali.
Logistica
Permette di razionalizzare la gestione attraverso:
- Previsione della domanda: Analizzando dati storici e identificando pattern complessi (che possono includere anche fattori di mercato esterni), il ML può prevedere la domanda futura, fornendo stime più accurate e meno soggettive. Naturalmente, l'analisi critica e l'esperienza umana restano indispensabili per la decisione finale.
- Ottimizzazione del magazzino: Algoritmi specifici possono analizzare il layout del magazzino e l'ubicazione dei prodotti per ottimizzare i percorsi di prelievo, riducendo i tempi e rendendo il processo più efficiente. Questo è uno degli ambiti con le più concrete applicazioni sul campo, come dimostra l'esempio di Amazon.
Assistenza tecnica
- Chatbot di supporto: Utilizzati da moltissimi siti web per fornire assistenza, possono essere molto efficaci se ben addestrati, offrendo risposte rapide a domande frequenti (FAQ). Al contrario, se addestrati male, rischiano di frustrare gli utenti. Il loro scopo è ottimizzare i processi e razionalizzare i costi.
- Manutenzione da remoto: Un'azienda produttrice di macchinari, ricevendo i dati di telemetria dai prodotti installati presso i clienti, può analizzarli tramite ML per offrire servizi avanzati di manutenzione programmata e predittiva, aumentando l'efficienza per tutti.
Vantaggi e Svantaggi
Come ogni tecnologia, anche l'intelligenza artificiale presenta vantaggi e svantaggi.
PRO:
· Aumento dell'efficienza
· Miglioramento della qualità
· Riduzione dei costi
· Maggiore sicurezza sui luoghi di lavoro
· Ottenimento di vantaggi competitivi
CONTRO:
· Costi iniziali: L'investimento per l'implementazione può essere elevato.
· Dati: È necessaria una grande quantità di dati di alta qualità, che non sempre sono disponibili.
· Competenze: Richiede personale qualificato e nuove competenze interne.
· Resistenza al cambiamento: Superare la mentalità del "si è sempre fatto così" può essere una sfida.
· Sicurezza informatica: Introduce nuove sfide per la protezione dei dati e dei sistemi.
Risorse utili
Di seguito, alcuni link di importanti player internazionali nel settore dell'IA:
· Amazon AWS: https://aws.amazon.com/it/ai/
· Google: https://one.google.com/about/google-ai-plans/
· Microsoft Azure: https://azure.microsoft.com/it-it/solutions/ai
· IBM: https://www.ibm.com/it-it/artificial-intelligence
Per maggiori informazioni:
Sito web: www.seccomarco.com