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Intelligenza artificiale e industria manifatturiera

L’intelligenza artificiale può essere utilizzata dall’industria manifatturiera per ridurre gli scarti e migliorare le attività produttive

articolo intelligenza artificiale industria manifatturiera

L’intelligenza artificiale (IA) non è una novità. La disciplina fu co-fondata dal cosiddetto “padre dell’intelligenza artificiale”, John McCarthy, nel 1956. Ma recentemente ha guadagnato una grande visibilità nel dibattitto pubblico con il lancio della piattaforma di Open AI, Chat GPT, nel novembre 2022.

Negli ultimi mesi, l’intelligenza artificiale ha dominato le news di tutto il mondo e le aziende di tutti i settori, inclusa l’industria manifatturiera, stanno cercando di capire come incorporare l’intelligenza artificiale nei propri processi produttivi.

In questo articolo esploreremo come è possibile utilizzare l’intelligenza artificiale nell’industria manifatturiera, forniremo alcuni consigli su come iniziare e discuteremo del ruolo svolto dai dati per ottenere il massimo potenziale dall’IA.

Cos’è l’intelligenza artificiale?

L’intelligenza artificiale permette alle macchine di mimare l’intelligenza umana per la risoluzione di problemi, sia con la visione che con il linguaggio o con l’interpretazione dei dati. È un termine ombrello che include diverse metodologie, tra cui la robotica, l’analisi delle immagini, l’elaborazione del linguaggio, l’apprendimento automatico e le reti neurali artificiali.

Ad un livello base i sistemi di intelligenza artificiale intelligenti analizzano i dati utilizzando algoritmi per identificare dei modelli. I sistemi più complessi possono apprendere dalle esperienze, risolvere problemi e prendere decisioni senza l’intervento umano.

Oggi le applicazioni di intelligenza artificiale possono essere incorporate in una vasta gamma di settori industriali:

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Alimentari e bevande: Campbell Soup Company utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare i dati sulle preferenze dei consumatori e sulla metodologia di progettazione agile per accelerare lo sviluppo di nuovi prodotti.

Rifiuti e riciclo: Greyparrot, un’azienda che si occupa di analisi dei rifiuti, ha sviluppato dei sistemi di visione artificiale per l’identificazione dei rifiuti nei centri di riciclo dei materiali.

🏷️

Codifica e marcatura: Domino ha iniziato a utilizzare l’intelligenza artificiale per automatizzare i test e accelerare il processo di sviluppo degli inchiostri utilizzati per la codifica dei prodotti.

utilizzare l'intelligenza artificiale nell'industria manifatturiera

Come viene utilizzata l’intelligenza artificiale nell’industria manifatturiera?

Ci sono tre aree chiave in cui l’intelligenza artificiale si sta dimostrando preziosa per l’industria manifatturiera.

⚠️

Riduzione degli errori: i sistemi di intelligenza artificiale possono essere sviluppati per comprendere e analizzare tutti i tipi di dati visuali, inclusi i dati provenienti da sistemi di controllo qualità sulle linee di produzione, identificando così dei modelli per rendere più efficiente la produzione facilitando la riduzione di scarti ed errori.

🛠

Manutenzione predittiva: i dati provenienti dai log di manutenzione e dalle prestazioni delle linee di produzione possono essere utilizzati per analizzare nel dettaglio le prestazioni dei macchinari e prevedere quando potrebbero essere necessarie delle sostituzioni di alcune parti o effettuare interventi di manutenzione.

🌐

Previsione: con un set di dati completo che include informazioni sulle operazioni sulla linea di produzione, le performance di produzione, le vendite e i feedback da parte dei clienti, i sistemi di intelligenza artificiale possono prevedere la domanda, aiutando le aziende manifatturiere ad ottimizzare l’inventario e a pianificare le produzioni.

Utilizzare per la prima volta l’intelligenza artificiale nelle aziende manifatturiere richiederà un periodo iniziale di apprendimento e un ampio insieme di dati per “addestrarla”. Per questo motivo le aziende devono implementare sistemi e processi che consentano una raccolta dati coerente e affidabile su tutte le attività produttive prima di iniziare.

come l'ai può migliorare le attività produttive

🔎

Dati di controllo qualità: i sistemi di visione artificiale per il controllo qualità potrebbero avere un ruolo importante nelle applicazioni di IA. I sistemi di controllo qualità visivi, come la serie R di Domino per il controllo qualità della codifica, possono facilitare la raccolta dati per creare i dataset necessari per addestrare i modelli di intelligenza artificiale.

Metriche delle macchine: i dati delle attrezzature presenti sulle linee di produzione svolgeranno un ruolo chiave nell’utilizzare l’intelligenza artificiale per la manutenzione predittiva. Ad esempio, i dati in tempo reale delle attrezzature possono essere analizzati dagli algoritmi di IA per prevedere quando sarà necessaria la manutenzione.

🏭

Dati di produzione: saranno necessari numerosi dati di produzione per permettere ai sistemi di intelligenza artificiale di elaborare modelli per ottimizzare le prestazioni, per la manutenzione predittiva e per le previsioni della domanda. Integrando le macchine, si possono raccogliere i dati di produzione e consolidarli in un dataset accessibile.

Le tecnologie di ultima generazione di Domino distribuite in Italia da nimax sono state progettate tenendo l’integrazione bene in mente. In breve, tutto ciò che viene prodotto su una linea avrà un codice, che può essere conteggiato come parte di un singolo turno o ciclo di produzione per misurare le prestazioni complessive della produzione. Come parte di un ecosistema di produzione più ampio all’interno di una linea di produzione, le soluzioni Domino sono sviluppate per funzionare con i principali protocolli dell’industria, inclusi Ethernet IP, per fornire una comunicazione senza soluzione di continuità tra i sistemi SCADA e tutte le altre parti presenti sulla linea di produzione.

Dati a monte e a valle: La codifica di dati variabili a livello di lotto o articolo, quando viene combinata con altri sistemi di monitoraggio della produzione come quelli evidenziati in precedenza, può essere utilizzata per collegare i singoli prodotti alla linea di produzione. Un codice seriale del prodotto consentirà l’identificazione dei prodotti se finiscono tra gli scarti o se causano un problema in qualche punto durante la distribuzione, fornendo un percorso per risalire e scoprire esattamente quando e dove sono stati prodotti.

Il valore di un codice di dati variabili può estendersi ben oltre la linea di produzione, mentre i prodotti si spostano attraverso la più ampia catena di approvvigionamento e nelle mani dei consumatori. Un codice scansionabile con un numero seriale unico può essere utilizzato per raccogliere i feedback dei clienti e associarli alla storia di produzione del prodotto; questo non solo aiuta ad identificare dove sorgono problemi, ma può anche aiutare i brand a raccogliere dati sulle preferenze dei consumatori, tendenze e per sviluppare prodotti esistenti o nuovi.

Raccogliere queste informazioni durante la produzione e al di là delle porte della fabbrica è l’altra parte di un complesso set di strumenti per aiutare le aziende a raggiungere un punto in cui i loro dati siano sufficientemente solidi per essere elaborati da dei sistemi intelligenza artificiale.

I dati sono il primo passo in qualsiasi percorso di utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale, la parte più importante del processo senza la quale ogni tentativo sarà destinato a fallire.

Per le aziende manifatturiere utilizzare l’intelligenza artificiale sulla linea di produzione comporterà anche un’importante allocazione di risorse per implementare nuovi sistemi, sviluppare set di dati, addestrare modelli di IA e monitorare e analizzare i progressi.

Se il dibattito pubblico, comprensibilmente, solleva preoccupazioni sulla sostituzione dei lavoratori umani con sistemi di intelligenza artificiale, al momento sembra vero il contrario.

Secondo la rivista Forbes l’utilizzo dell’IA consentirà ai lavoratori di concentrarsi su attività più significative e ad alto valore, mentre sia l’MIT che Statista suggeriscono che le collaborazioni tra umani e robot (che possono essere fino all’85% più produttive rispetto a team composti solo da umani o solo da robot) saranno il futuro delle aziende manifatturiere.

Preparare la forza lavoro per l’IA sarà un processo di ampio respiro, man mano che le tecnologie evolvono, le aziende dovranno investire in formazione e sviluppo per garantire che i dipendenti siano in grado di acquisire nuove competenze per restare al passo.

L’impatto dell’intelligenza artificiale sull’industria manifatturiera sarà probabilmente importante, ma non essite una strada sicura verso il successo senza un piano strategico che inizi con dei metodi affidabili di raccolta dati.

Le aziende dovrebbero discutere delle proprie necessità con i fornitori per scoprire quali dati sono già disponibili e quali soluzioni possono facilitare una raccolta dati semplice ed efficace.