Choosing between building your own AI solution or buying a proven one can define your success in predictive maintenance. But without a clear strategy, companies risk high costs, long development times, and missed opportunities.
In this guide you will discover:
✅ How to make informed Make-or-buy decisions in an industrial environment
✅ The specific decision criteria for software and AI applications
✅ If standardised AI Apps are a solution for OEMs and End Users
Download now and take the first step toward smarter, AI-powered maintenance decisions
A differenza dell'IA generale, l'IA nel settore manifatturiero si concentra su aree applicative specifiche come il controllo qualità, la manutenzione predittiva, l'ottimizzazione dei processi e la robotica. L'IA nel settore manifatturiero si riferisce all'uso di algoritmi e apprendimento automatico per automatizzare attività complesse, identificare modelli e fare previsioni. Ciò include l'analisi e l'elaborazione di grandi volumi di dati provenienti da macchine e impianti.
Ma perché le aziende dovrebbero sfruttare l'IA nella produzione?
Un esempio: le anomalie di una macchina possono essere rilevate in tempo reale analizzandone i dati. Utilizzando l'IA nel settore, può effettuare la manutenzione predittiva, garantire la qualità dei prodotti (qualità predittiva) e impiegare le risorse in modo più efficiente (energia predittiva).
L'apprendimento automatico (Machine learning, ML) è la spina dorsale tecnologica dell'IA nel settore manifatturiero. A differenza dei sistemi basati su regole, i modelli ML apprendono dai dati di produzione storici e in tempo reale e migliorano continuamente le loro previsioni. Ciò li rende particolarmente preziosi in ambienti dinamici, dove i processi e le condizioni cambiano di frequente.
Le applicazioni tipiche includono la manutenzione predittiva, in cui gli algoritmi rilevano i modelli di usura delle macchine prima che si verifichino i guasti, e il controllo qualità, in cui i sistemi di visione computerizzata identificano i difetti in modo più rapido e affidabile rispetto alle ispezioni manuali. La ML viene utilizzata anche per l'ottimizzazione dei processi, ad esempio regolando i parametri in tempo reale allo scopo di ridurre il consumo energetico o stabilizzare la qualità della produzione. Un altro campo promettente è quello dell'ottimizzazione della catena di fornitura, in cui la ML analizza le fluttuazioni della domanda, i tempi di consegna e la disponibilità dei materiali per creare processi più resilienti ed efficienti dal punto di vista dei costi.
La forza dell'apprendimento automatico risiede nella sua scalabilità: una volta addestrati, i modelli possono essere applicati a più impianti o linee di produzione, consentendo alle aziende di standardizzare le migliori pratiche a livello globale. Allo stesso tempo, gli algoritmi si adattano alle condizioni locali e continuano ad apprendere con ogni nuovo set di dati.
Per le aziende, ciò significa non solo tempi di inattività minori e costi inferiori, ma anche maggiore flessibilità e competitività. L'integrazione della ML negli impianti produttivi è quindi un passo decisivo verso una produzione realmente guidata dai dati.
Ecco perché le aziende dovrebbero utilizzare il software di intelligenza artificiale:
I vantaggi dell'IA nella produzione sono molteplici. Ad esempio, le soluzioni di intelligenza artificiale come la manutenzione predittiva possono essere utilizzate per identificare i malfunzionamenti prima che causino guasti costosi. In caso di problemi, è possibile adottare immediatamente misure di manutenzione. Ciò evita guasti non programmati, riduce i costi di manutenzione e incrementa la produttività dell'azienda. Inoltre, i dati contribuiscono alla sicurezza sul lavoro, in quanto è possibile individuare, in una certa misura, l'affaticamento dei materiali, prevenendo così situazioni pericolose.
Un altro grande vantaggio dell'IA nell'industria è il miglioramento della qualità dei prodotti. Utilizzando l'intelligenza artificiale, le aziende sono in grado di rilevare e correggere difetti ed errori in una fase iniziale, riducendo così gli scarti e le rilavorazioni. Ciò determina una maggiore soddisfazione dei clienti e un'immagine aziendale positiva.
Ecco perché la capacità predittiva è un altro aspetto importante dell'IA. Analizzando grandi quantità di dati, gli algoritmi di IA possono identificare tendenze e modelli che altri esperti normalmente non noterebbero. Ciò consente alle aziende di prendere decisioni informate e di gestire meglio le sfide future.
L'uso dell'IA nell'industria richiede un'attenta pianificazione e preparazione. È importante selezionare la giusta tecnologia di IA che corrisponda ai requisiti specifici dell'azienda. Occorre tenere conto di aspetti quali la scalabilità, la flessibilità e la compatibilità dei dati. Grazie al gran numero di progetti di IA che abbiamo portato a termine nel settore, siamo in grado di fornire indicazioni preziose e di mostrare quali sono gli aspetti da considerare quando si utilizza l'IA nell'industria.
1. Decidere se realizzare o acquistare:
Prima di poter utilizzare una soluzione di IA, le aziende devono decidere se svilupparla internamente o acquistarla all'esterno. Durante il processo decisionale, devono tenere conto delle proprie esigenze specifiche, delle risorse e dei budget. Quanto vogliamo spendere per una soluzione? Abbiamo un numero sufficiente di specialisti con competenze in AI, data science, IT e produzione, ecc.?
Trovare la risposta non è sempre facile. La nostra guida make or buy alle soluzioni di IA, fornisce maggiori informazioni in merito e una check list per determinare l'opzione migliore tra una soluzione interna o l'acquisto di una esterna.
2. Acquisizione dei dati:
È necessario identificare le fonti di dati rilevanti nella produzione, ad esempio sensori, registri delle macchine e dati del controllo qualità. La connettività dei dati deve essere garantita.
3. Elaborazione e analisi dei dati:
Per utilizzare l'IA in modo efficace, è importante disporre di dati sufficienti e di alta qualità. Questi devono essere ripuliti, strutturati e preparati in modo da poter essere elaborati dagli algoritmi di intelligenza artificiale. L'obiettivo è identificare modelli e correlazioni nei dati.
4. Integrazione:
La soluzione IA deve essere integrata negli impianti di produzione esistenti. Vengono eseguiti test completi per garantire che tutto funzioni senza problemi e che i dati possano essere elaborati in tempo reale.
5. Training:
I modelli di IA vengono "addestrati" con tutti i dati raccolti. È importante rivedere e adattare regolarmente il processo di addestramento per migliorare l'accuratezza e le prestazioni dei modelli di IA. In questo modo è possibile ottenere sempre i migliori risultati.
Questa guida dettagliata fornisce una solida base per l'implementazione dell'IA nei suoi processi produttivi. L'intelligenza artificiale offre un enorme potenziale per ottimizzare la produzione e aumentare la competitività.
Per illustrare come l'IA può essere utilizzata nell'industria, esamineremo ora alcuni esempi specifici di vita reale. Queste aziende hanno deciso di acquistare una soluzione di intelligenza artificiale e hanno ottenuto dei vantaggi.
L'utilizzo dell'intelligenza artificiale nell'industria può sbloccare un enorme potenziale. Fornisce alle aziende un'ampia gamma di vantaggi, come una maggiore efficienza, una riduzione dei costi e una migliore base per il processo decisionale.
Il futuro dell'IA nell'industria è promettente. Mentre le tecnologie di IA sono in continuo sviluppo e la consapevolezza del loro potenziale cresce, l'uso dell'IA nell'industria continuerà ad aumentare. Le aziende dovrebbero affrontare la tematica fin da subito e sfruttare le opportunità offerte dall'IA per sviluppare soluzioni innovative e rimanere competitive. Esistono già sul mercato soluzioni di intelligenza artificiale standardizzate per varie applicazioni, come la manutenzione predittiva dei cilindri. Questi possono essere collegati, rendendo l'introduzione dell'IA nell'industria facile e conveniente.
Gli esempi reali mostrano come le aziende stiano già beneficiando dell'IA nella produzione. Occorre riflettere attentamente se acquistare una soluzione di IA o svilupparne una propria. L'acquisto di una soluzione di intelligenza artificiale da parte di esperti fornisce vantaggi quali una rapida implementazione, algoritmi collaudati e un'interfaccia di facile utilizzo. È importante ponderare attentamente la decisione "make or buy" e considerare i requisiti e le risorse specifiche dell'azienda.