Industrial AI (pt.2): tutti i benefici dell’Intelligenza Artificiale applicata all’industria

Perché l’industria è così interessata all’Intelligenza Artificiale?

E soprattutto, perché è importante che anche gli imprenditori e i manager d’azienda lo sappiano?

Nella puntata scorsa del podcast abbiamo detto che ci sono diversi motivi, tra cui l’idea di realizzare il sogno di un impianto industriale che si auto-ottimizza.

In pratica, è come immaginare di avere un impianto basato sull’Intelligenza Artificiale che, pertanto, impara continuamente ed è sempre più veloce a compiere le proprie task.

Ma abbiamo anche detto che quello è un “sogno”, per l’appunto, poiché siamo ancora abbastanza lontani da un livello di automatizzazione così totale.

Perciò, quali possono essere i motivi per cui l’industria sta passando all’Intelligenza Artificiale?

Ne abbiamo parlato nella puntata #65 del podcast, ma ti diamo un piccolo assaggio…

Ecco cosa scoprirai nella nuova puntata del podcast:

• I 5 più grandi benefici che l’Intelligenza Artificiale sta portando all’industria (e il primo in classifica stacca tutti gli altri 4 di molti punti)
• I problemi che l’Intelligenza Artificiale sta risolvendo all’interno dell’industria (e in maniera sempre più rapida),
• I settori industriali che traggono maggior beneficio dall’Intelligenza Artificiale,

Vediamo tutto in questo articolo.

Industrial AI: un ecosistema di AI all’interno dell’azienda

Nello scorso articolo abbiamo parlato dell’Impianto Auto-Ottimizzante, mentre in questo articolo parleremo più in profondità dell’Industrial AI.

Ora, quale sarebbe l’idea dietro l’Industrial AI?

Prima di tutto, specifichiamo che non è una nuova tecnologia, ma è un concetto che rappresenta l’Intelligenza Artificiale applicata all’industria.

Il concetto di Industrial AI riprende il fatto che quando si importa l’Intelligenza Artificiale in un settore o in un reparto dell’azienda, vengono comunque coinvolti anche i reparti connessi.

Per dirla in poche parole…

L’Industrial AI si prefigge la creazione di un ecosistema di Intelligenze Artificiali partendo anche solo da un’unica soluzione.

Perché di fatto innova i processi, i tempi di lavoro e le competenze delle persone che ci lavorano.

Ma non è una magia.

Perciò vediamo nel dettaglio in quali settori è possibile importare una soluzione di Industrial AI.

Industrial AI: dove possiamo importarla?

Controllo qualità

Il controllo qualità è un’attività continua, molto stancante e spesso imperfetta – se svolta manualmente.

Attraverso determinati modelli – che vanno dalla computer vision alla manutenzione predittiva – è possibile verificare automaticamente la qualità dei prodotti in uscita con una più alta efficienza e permettendo a chi se ne occupa di strutturare meglio i propri compiti.

Non si dovrà più passare il tempo a guardare sempre lo stesso oggetto, per capirci.

Nel controllo qualità l’Intelligenza Artificiale diventa un collega virtuale che dà supporto, sia a livello operativo che a livello decisionale, riducendo sia l’affaticamento sia la possibilità di errori.

Installazione di macchinari

Nel momento in cui c’è una macchina nel mondo reale, con la realtà aumentata o con le simulazioni software si crea il cosiddetto digital twin o ‘gemello virtuale’.

Con il digital twin è possibile vedere in anticipo i parametri con cui configurare il macchinario nel mondo reale, riducendo così i tempi di fermo-macchina e le problematiche dovute a inghippi dovuti ad un’errata configurazione della macchina.

In poche parole, è come sapere se il macchinario funziona prima ancora di metterlo davvero in funzione.

Ricerca & Sviluppo

Ecco, in questo ambito spesso veniamo interpellati proprio noi di BlueTensor come esperti del settore AI.

In questo periodo di crescita dell’interesse per l’Intelligenza Artificiale, molti reparti di ricerca e sviluppo stanno osservando questa tecnologia (e sempre più spesso si rivolgono a noi prima di assumere o di arrangiarsi alla bene e meglio).

Certo, è una cosa di cui parlano tutti e sembra molto facile integrarla nel sistema, non conoscendone poi né le potenzialità, né i risvolti.

E capita molto spesso che i manager del reparto R&D si rivolgano a dei team esterni per riuscire ad ottimizzare i propri prodotti attraverso l’Intelligenza Artificiale.

La realtà è che c’è bisogno di parecchio tempo per riuscire ad integrare una soluzione di Intelligenza Artificiale, soprattutto in un settore come quello della Ricerca&Sviluppo.

Settore dei consumi energetici

Anche vedendo tutta la parte politica che riguarda il Recovery Fund e gli investimenti che andranno fatti in futuro, l’Intelligenza Artificiale può fare la differenza nel controllo dei consumi dell’energia, o comunque in tutto ciò che riguarda l’impatto ambientale delle aziende.

Con gli algoritmi predittivi si possono studiare e prevedere i consumi, sia a livello di materiale che a livello di energia del macchinario.

L’obiettivo è quello di ottimizzare gli scarti senza perdere d’occhio i consumi energetici (che fanno sempre e comunque parte della voce di bilancio, oltre alla competitività in ambito green).

Perché adesso tutto questo interesse dell’industria nei confronti dell’Intelligenza Artificiale?

La risposta è rapida: automatizzazione.

Automatizzare significa:

• Migliorare i processi in termini di qualità e di tempi di produzione,
• Ridurre i possibili errori nella fase di produzione del prodotto.

Ma la necessità di automatizzare i processi negli ultimi tempi nasce da diversi input.

Il difficile passaggio di competenze da una generazione all’altra

Il cambio generazionale è un problema per qualsiasi azienda.

È un problema riuscire a mantenere il know-how interno – le competenze dei lavoratori e dei reparti -, soprattutto in una situazione di continuo cambio di personale.

Perciò, il passaggio di competenze deve essere gestito nel miglior modo possibile.

Avendo un’Intelligenza Artificiale o un modello che dà supporto al lavoratore, si declina con il compito di accumulare o salvaguardare il know-how specifico di un compito.

Facciamo un esempio per rendere più chiaro il concetto.

Se costruiamo un modello che riconosce specifici dettagli nel controllo qualità, quel modello raccoglierà comunque le competenze di riconoscimento dei problemi all’interno del prodotto del controllo qualità.

Significa che il modello diventa una sorta di ‘super veterano’ che può trasmettere in modo continuo e oggettivo tutto questo tipo di conoscenza ai colleghi lavoratori che utilizzano questo software.

Questo sicuramente è un valore aggiunto che viene molto considerato perché permette una continua linea di qualità del prodotto senza alti e bassi durante gli anni di produzione.

L’aumento dirompente della quantità di dati (inutilizzati)

Iniziano ad esserci davvero dei dati da cui le aziende vogliono ricavare del valore.

Il problema è che sono solo dati grezzi, cioè poco o non elaborati, a volte vecchi di anni o mesi.

Questi dati permettono sì di fare delle valutazioni, ma non è semplice riconoscere i pattern ripetitivi o dargli un valore manualmente.

Per questo motivo interviene l’Intelligenza Artificiale che riesce a monitorare in contemporanea molte variabili all’interno dei dati ed esprimerne meglio il potenziale.

Non per niente stanno aumentando i CTO o dei CIO, o comunque le persone dedicate alla parte digitale e tecnologica dell’azienda, perché c’è la percezione che una persona competente in ambito tecnologico possa fare la differenza all’interno dell’azienda.

La concorrenza si sta interessando sempre di più all’Intelligenza Artificiale

Chi ha capito qual è la strada del futuro, sicuramente si sta guardando attorno, quindi si inizia ad applicare questa tecnologia anche perché la stanno applicando gli altri.

Chi lo sta facendo meglio e con che vantaggi?

In quale reparto è meglio rispetto ad un altro?

Qual è la tecnologia migliore?

L’interesse ad investire in questa tecnologia è anche spinto dal fatto che ci sono delle aziende Leader che si sono interessate per prime all’Intelligenza Artificiale, contrapposte ai Ritardatari che non riescono concretizzare i vantaggi sul lungo periodo.

Questa situazione sta portando sempre più aziende ad avvicinarsi all’Intelligenza Artificiale.

Il vero valore aggiunto sta nell’expertise di dominio

Riprendiamo un concetto detto prima: l’Industrial AI è un ecosistema.

Quindi, non c’è una sola Intelligenza Artificiale che fa tutto, ma molti modelli di Intelligenza Artificiale trainati e addestrati per riuscire a risolvere problemi specifici dell’azienda.

Il vero valore aggiunto sta proprio nelle competenze di dominio che devono essere trasmesse dai reparti ai data scientist per incanalarle in un modello che possa rispettare e dare esaltazione alla soluzione che viene proposta al cliente.

Ma facciamo qualche esempio per rendere il tutto un po’ più chiaro…

Con l’Intelligenza Artificiale le industrie possono creare una più profonda collaborazione tra gli esperti di dominio e i data scientist per creare dei modelli sempre più performanti…

… che è un po’ quello che stiamo facendo con BlueTensor.

Noi portiamo tutta una serie di competenze nelle aziende proprio grazie agli esperti di dominio.

Entriamo nelle aziende, proponiamo questa tecnologia e lavoriamo a più mani per dare il miglior risultato possibile.

L’obiettivo è arrivare ad un’altra performabilità, perciò le soluzioni ‘a mezza via’ non sono bene accette.

Con l’AI si possono ricevere degli insights dai dati industriali per consentire un processo di decision-making più agile nell’organizzazione, anche parlando di cambiamenti delle condizioni di mercato e aggiustare automaticamente i piani operativi, gestire la direzione della forza-lavoro e così via.

Questo significa riuscire a dare dei suggerimenti mantenendo sotto controllo tutti i parametri della produzione in più reparti attraverso gli algoritmi, anche predittivi, e poi mettere in atto delle possibili strategie.

Questo sicuramente è molto interessante per le aziende (soprattutto per quelle che si sono rese conto che il mercato cambia sempre più rapidamente).

Specifiche dinamiche possono essere previste mantenendo determinati controlli su più canali, come osservare cosa succede dall’altra parte del mondo o nel singolo mercato di riferimento per vedere le diverse correlazioni.

Con l’AI è possibile anche abbattere le barriere dell’expertise, così da non rendere l’intero impianto dipendente dall’esperto di dominio anche nel futuro, creando un assistente virtuale che si basa sui dati storici.

L’esperto di dominio può ricevere supporto da un’assistente virtuale, cioè da un’Intelligenza Artificiale a cui sono state consegnate le competenze di dominio.

Per questo motivo anche un nuovo assunto che si sta facendo le ossa potrà sfruttare queste competenze ormai acquisite e specializzate nel tempo da parte di un modello di AI dedicato.

I 5 benefici diretti dell’Intelligenza Artificiale applicata all’industria

Se iniziamo a guardare davvero i dati alla mano, possiamo elencare 5 punti in cui sicuramente abbiamo degli effetti dell’Intelligenza Artificiale all’interno dell’industria.

Aumento della produttività

Una tecnologia di Intelligenza Artificiale applicata a vari reparti snellisce alcuni processi, ne incentiva altri, ne monitora i consumi e le risorse utilizzate, dando un incentivo alla produttività.

Aumento della qualità

L’aumento della qualità si ottiene eseguendo un controllo più serrato, continuo e standardizzato, senza dinamiche di difficoltà nelle ore di lavoro.

Ecco, tutto questo si può fare con l’Intelligenza Artificiale, che permette un controllo qualità standardizzato per garantire una qualità più alta.

Automatizzare le attività più ripetitive e usuranti

Le attività ripetitive e usuranti rendono qualsiasi lavoro molto difficile e impediscono anche ad un lavoratore di costruirsi un valore sul proprio ruolo.

L’Intelligenza Artificiale può intervenire elevando di fatto il ruolo del lavoratore ad un controllore che prende le decisioni in base ai suggerimenti dell’Intelligenza Artificiale che si occuperà del controllo pezzo per pezzo.

Risparmiare tempo

La variabile tempo all’interno dell’industria è una variabile molto importante.

E automatizzare i processi darà sicuramente un bel risultato in quanto si risparmia tempo e si spostano gli sforzi verso attività più importanti rispetto a quelle portate avanti dall’Intelligenza Artificiale.

Migliorare la sicurezza.

Con la possibilità di un controllo più raffinato nell’ambiente di lavoro, quindi con la computer vision o con determinate attività di confronto tra uomo-macchina, sicuramente la sicurezza ne guadagna.

Abbiamo la possibilità di monitorare in modo passivo – inteso anche come non invasivo – la situazione a bordo macchina e tutte le dinamiche che possono portare a provocare un incidente.

Ma come presentato dal primo punto sicuramente l’aumento della produttività è l’interesse maggiore e dove l’Intelligenza Artificiale ha ottenuto più risultati.

Ora, bisognerebbe specificare di che cosa hanno bisogno gli imprenditori dell’industria per portare l’Intelligenza Artificiale in azienda…

ma ne parliamo nella prossimo articolo! 

A presto!