L'IA nell'industria: cosa devono considerare le aziende

Cosa significa IA nell'industria?

A differenza dell'IA generale, l'IA nell'industria si concentra su aree specifiche di applicazione, quali controllo qualità, manutenzione predittiva, ottimizzazione dei processi e robotica. L'IA nell'industria si riferisce all'uso di algoritmi e di apprendimento automatico, al fine di automatizzare attività complesse, riconoscere modelli e fare previsioni. Ciò comporta l'analisi e l'elaborazione di grandi volumi di dati provenienti da macchine e impianti.

Ma perché le aziende dovrebbero affidarsi all'IA nell'industria?

Ad esempio, mediante l'analisi è possibile rilevare i guasti di una macchina in tempo reale. L'impiego dell'IA nell'industria rende possibile la manutenzione predittiva (Predictive Maintenance), garantisce la qualità dei prodotti (Predictive Quality) e utilizza le risorse in modo più efficiente (Predictive Energy).

Quali vantaggi offre l'IA nell'industria?

Ecco perché le aziende dovrebbero utilizzare il software di intelligenza artificiale:

• Incremento della produttività e dell'OEE
• Trasformazione della strategia di manutenzione verso la manutenzione basata sulle condizioni
• Riduzione dei costi, ad esempio per energia e produzione
• Aumento della sicurezza sul lavoro
• Vantaggio competitivo grazie alla differenziazione dalla concorrenza
• Miglioramento della qualità
• Minori tempi di inattività non programmati

I vantaggi dell'IA nella produzione sono molteplici. Ad esempio, le soluzioni di intelligenza artificiale, come la manutenzione predittiva, possono rilevare i guasti prima che causino danni costosi. In caso di problemi, le misure di manutenzione possono essere avviate immediatamente: si evitano i tempi di fermo non programmati, si riducono i costi di manutenzione e si aumenta la produttività dell'azienda. In questo contesto, i dati contribuiscono alla sicurezza sul lavoro: l'affaticamento dei materiali può essere rilevato in una certa misura prevenendo 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. Gli scarti e le rilavorazioni si riducono. Ciò determina una maggiore soddisfazione dei clienti e un'immagine positiva dell'azienda.

La capacità predittiva è quindi un ulteriore 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 ponderate e di gestire meglio le sfide future.

L'impiego dell'IA nell'industria: una guida passo dopo passo

L'utilizzo dell'IA nell'industria richiede un'attenta pianificazione e preparazione. È fondamentale selezionare la giusta tecnologia IA per i 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 nell'industria, siamo in grado di fornire indicazioni preziose su ciò che bisogna considerare quando si utilizza l'IA nelle aziende.

1. Decisione Make or buy:
Prima di poter utilizzare una soluzione di IA, le aziende devono decidere se svilupparla internamente o acquistarla esternamente. Nel farlo, devono tenere conto delle proprie specifiche esigenze, risorse e del budget. Quanto può essere costosa la soluzione programmata? Disponiamo di un numero sufficiente di specialisti con competenze in IA, Data Science, IT e produzione?

Trovare la risposta non è sempre facile. Scopra di più nella nostra guida Make or buy per le soluzioni di IA e utilizzi una checklist per capire quando la produzione interna o esterna è l'opzione migliore.

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 qualità. Questi devono essere ripuliti, strutturati e preparati per l'elaborazione attraverso algoritmi di intelligenza artificiale. L'obiettivo è riconoscere modelli e correlazioni nei dati.

4. Integrazione:
La soluzione IA viene integrata nei sistemi di produzione esistenti. Test completi assicurano che tutto funzioni correttamente e che i dati possano essere elaborati in tempo reale.

5. Formazione:
I modelli di intelligenza artificiale vengono "addestrati" con tutti i dati raccolti. È importante rivedere e adattare regolarmente il processo di formazione, per migliorare l'accuratezza e la resa dei modelli di intelligenza artificiale. In questo modo è possibile ottenere sempre i risultati migliori.

Con questa guida passo passo, avrà una solida base per implementare l'IA nella sua produzione. L'intelligenza artificiale offre un enorme potenziale per ottimizzare la produzione e incrementare la competitività.

Esempi: uso dell'IA nell'industria

Per illustrare l'applicazione pratica dell'IA nell'industria, esamineremo ora alcuni esempi specifici. Queste aziende hanno deciso di acquistare una soluzione di intelligenza artificiale e hanno beneficiato dei vantaggi.

• Un'azienda del settore automobilistico ha utilizzato Festo AX Industrial Intelligence per migliorare la disponibilità delle macchine e la garanzia di qualità nella produzione di carrozzerie. L'utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale ha permesso di rilevare in tempo reale problemi come la perdita di aria compressa, e di intervenire immediatamente. Ciò ha ridotto in modo significativo gli scarti e le rilavorazioni, con un notevole risparmio sui costi. I tempi di inattività non programmati sono stati ridotti del 25% e il Mean Time To Repair (MTTR) del 20%.

• Un'altra azienda del settore dei semiconduttori ha utilizzato Festo AX Industrial Intelligence per massimizzare la qualità dei propri wafer. L'analisi con l'intelligenza artificiale ha permesso di rilevare in anticipo le fonti di errore tipiche del processo di segatura (ad esempio le superfici ruvide). Su questa base, sono state avviate tempestivamente misure di garanzia della qualità. L'azienda ha risparmiato 100.000 euro all'anno grazie alla riduzione degli scarti per ogni linea.

Conclusioni e prospettive

L'utilizzo dell'intelligenza artificiale nell'industria ha un enorme potenziale. Offre alle aziende un'ampia gamma di vantaggi, come maggiore efficienza, riduzione dei costi e migliore base per il processo decisionale.

Il futuro dell'IA nell'industria è promettente. Con il perfezionamento continuo delle tecnologie di IA e la crescente consapevolezza del relativo potenziale, l'uso dell'intelligenza artificiale nell'industria continuerà ad aumentare. Le aziende dovrebbero affrontare l'argomento in una fase iniziale e sfruttare le opportunità offerte dall'IA per rimanere competitive e sviluppare soluzioni innovative. Esistono già sul mercato soluzioni di intelligenza artificiale standardizzate per varie applicazioni, come la manutenzione predittiva dei cilindri. Queste possono essere collegate tra loro, consentendo quindi un ingresso semplice ed economico all'IA nel settore.

Gli esempi pratici mostrano come le aziende stiano già beneficiando dell'IA nella produzione. La scelta di sviluppare internamente questa soluzione di IA o di acquistarla deve essere valutata con attenzione. L'acquisto di una soluzione di intelligenza artificiale da parte di esperti fornisce vantaggi quali un'implementazione rapida, algoritmi collaudati e un'interfaccia utente di facile utilizzo. È importante ponderare attentamente la decisione Make or buy. considerando i requisiti e le risorse specifiche dell'azienda.