Nel settore manifatturiero, l'ottimizzazione è fondamentale per ogni aspetto del business: dalla massimizzazione della produttività applicando un rigoroso controllo qualità, alla minimizzazione dei costi e dei rischi di compliance, garantendo al contempo processi produttivi fluidi e ininterrotti. Per avere successo in questi ambiti e rimanere competitivi, le aziende manifatturiere si avvalgono dell'automazione e di altre soluzioni innovative per la produzione. L'intelligenza artificiale (AI) può essere impiegata per potenziare entrambe le cose, motivo per cui sempre più aziende la utilizzano nella produzione.

In questa guida completa scoprirai casi di utilizzo pratici, sfide e vantaggi dell'AI, nonché come iniziare a sfruttarla nel settore manifatturiero.

Perché le aziende utilizzano l'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero?

Sebbene l'intelligenza artificiale possa essere utilizzata in quasi tutti gli aspetti della vita e del lavoro, l'AI e il settore manifatturiero sono particolarmente compatibili grazie a un importante elemento condiviso: i dati. Le aziende manifatturiere generano e possiedono grandi volumi di dati, tra cui le performance delle macchine, la logistica, i processi e i dati esterni; le tecnologie di AI necessitano di dati per addestrare gli algoritmi di machine learning e fornire risultati accurati specifici per ogni business. Ciò significa che l'AI può aiutare queste aziende a sfruttare al meglio i propri dati strutturati e non strutturati. Quindi, come viene utilizzata l'AI nel settore manifatturiero?

La versatilità dell'AI è uno dei motivi per cui svolge un ruolo così importante nel mondo aziendale: i leader di tutti i settori trovano innumerevoli utilizzi per l'AI, e il settore manifatturiero non fa eccezione. Aiuta a snellire i processi di produzione, massimizzare l'efficienza, ridurre gli errori, migliorare la qualità dei prodotti, rendere più autonomi i dipendenti, sostenere l'eccellenza operativa e, in ultima analisi, ottenere un vantaggio competitivo.

Come sfruttare l'AI nel settore manifatturiero: esempi e casi di utilizzo

I casi di utilizzo dell'AI nel settore manifatturiero sono molto vari e si applicano in modi diversi a diversi tipi di produzione: da quella di prodotti ad alto volume o personalizzabili nell'industria e nell'automotive a quella a processo continuo nei settori della chimica e dell'energia, o ai processi discontinui nella produzione farmaceutica e alimentare.

Perciò, anziché cercare di stilare un elenco esaustivo di tutti i casi d'uso dell'AI, analizziamo alcune delle applicazioni principali:

Manutenzione predittiva e controllo qualità assistito dall'AI

Grazie alla visione artificiale, alle telecamere e agli strumenti che monitorano i processi di produzione e ai modelli di AI utilizzati per l'analitica avanzata, l'intelligenza artificiale può:

• Contribuire a prevedere la manutenzione necessaria di asset e attrezzature, che consente ai lavoratori umani di evitare i problemi anziché rispondere in modo reattivo una volta che si presentano (ecco perché viene chiamata "manutenzione predittiva")
• Identificare più rapidamente le anomalie e i problemi di controllo qualità, attivando automaticamente gli avvisi o intraprendendo le azioni prescritte per prevenire i difetti
• Anticipare i potenziali guasti delle attrezzature utilizzando digital twin
• Ottimizzare i processi di manutenzione per ridurre i costi e prolungare la vita utile delle apparecchiature
• Assistere nell'ispezione visiva e nell'automazione del controllo qualità

Cos'è un digital twin?

Nel settore manifatturiero, un digital twin è una rappresentazione virtuale di un prodotto fisico, di un'attrezzatura o di una macchina. Utilizzando dati in tempo reale provenienti da sensori e altri dispositivi di monitoraggio che tracciano lo stato e le performance dell'asset fisico, il digital twin lo simula in un ambiente digitale. Questo modello virtuale può aiutare a ottimizzare la produttività degli asset e a prevedere potenziali problemi, quali il guasto dell'attrezzatura, motivo per cui i digital twin sono ideali per la manutenzione predittiva.

Gestione della supply chain e algoritmi di machine learning

Gli algoritmi di machine learning possono analizzare grandi volumi di dati della supply chain e identificare schemi che consentono all'AI di:

• Fornire insight in tempo reale per migliorare la previsione della domanda e la gestione dello stock
• Segnalare tempestivamente i rischi potenziali e le interruzioni della supply chain, il che aiuta le aziende a mitigare i rischi apportando rapidamente le modifiche necessarie
• Contribuire a valutare la qualità e l'affidabilità dei fornitori
• Identificare le opportunità per ridurre l'impronta ecologica dei materiali utilizzati e delle consegne
• Ottimizzare la gestione del magazzino e la logistica, riducendo i tempi di inattività

Ottimizzazione dei processi guidata dai dati

Analizzando le performance e i dati in tempo reale provenienti dai sensori dell'area di produzione, le tecnologie di AI possono identificare aree di miglioramento nei processi di produzione e nella configurazione delle attrezzature esistenti, che consentono alle aziende di:

• Individuare colli di bottiglia e inefficienze e ottenere raccomandazioni per il miglioramento
• Monitorare e analizzare l'utilizzo delle risorse, nonché gli schemi di occupazione e produzione, per opportunità di riduzione dell'impronta di carbonio e risparmio energetico
• Ottimizzare l'allocazione delle risorse per migliorare la produzione e ridurre i costi e i tempi di inattività

Automazione di compiti e processi

Molte soluzioni innovative per la produzione sono state progettate per automatizzare le attività di produzione ripetitive, e anche in questo caso l'intelligenza artificiale può essere d'aiuto. L'AI può:

• Fare risparmiare tempo nei processi amministrativi e aumentare la produttività automatizzando le attività di routine
• Consentire ai dipendenti di concentrarsi su attività più strategiche e dipendenti dalle competenze, occupandosi di compiti ad alta intensità di lavoro
• Ottimizzare l'utilizzo delle risorse modificando automaticamente la produzione in risposta alle fluttuazioni della domanda

Sviluppo e personalizzazione dei prodotti

L'AI è in grado di analizzare i dati interni ed esterni, tra cui le tendenze di mercato, i dati di vendita e le preferenze dei clienti. Grazie a queste funzionalità di prototipazione rapida, l'AI può:

• Aiutare a sviluppare o personalizzare i prodotti per soddisfare le richieste e i gusti dei clienti
• Accelerare lo sviluppo generando e valutando rapidamente iterazioni di progettazione basate su parametri e vincoli di input
• Eseguire test virtuali per garantire performance ottimali del prodotto simulando varie condizioni, il che consente alle aziende del settore di risolvere eventuali difetti di progettazione prima ancora di produrre prototipi fisici

Capacità d'azione dei dipendenti

L'uso dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero può essere vantaggioso anche per i dipendenti delle aziende:

• L'AI è in grado di monitorare e analizzare i dati provenienti dai sensori per migliorare la sicurezza sul posto di lavoro, individuando potenziali pericoli e avvisando i dipendenti affinché adottino le misure appropriate
• L'apprendimento assistito dall'AI può aiutare i dipendenti ad acquisire nuove competenze per adattarsi al cambiamento dei ruoli lavorativi e delle tecnologie
• L'ispezione visiva migliorata dall'AI aiuta gli specialisti del controllo qualità a individuare problemi e difetti di produzione, alleviando il carico di responsabilità e riducendo la possibilità di errore umano
• L'AI può fornire ai dipendenti insight e raccomandazioni che aiutano a prendere decisioni basate sui dati, per esempio in materia di pianificazione e previsione della produzione
• Grazie agli sviluppi dell''AI generativa, molte tecnologie di intelligenza artificiale ora supportano le capacità di conversazione, consentendo ai dipendenti a vari livelli di competenza tecnica di trarre vantaggio dall'uso dell'AI nel settore manifatturiero (i copilot AI, come Joule, ne sono un ottimo esempio)

I vantaggi dell'AI nel settore manifatturiero

I tre vantaggi chiave dell'utilizzo dell'AI nel settore manifatturiero sono rappresentati dal fatto che essa funge da catalizzatore per la produttività, l'efficienza e l'eccellenza operativa. In altre parole, grazie all'intelligenza artificiale le aziende manifatturiere possono fare di più, meglio e in meno tempo. Per le aziende che producono beni, in particolare quelle nel campo della manifattura industriale, questa opportunità vale da sola la pena di utilizzare l'AI. Ma i casi di utilizzo descritti sopra chiariscono che i vantaggi di incorporare l'AI in qualsiasi strategia di fabbrica intelligente sono ancora maggiori:

Migliore qualità del prodotto

Il controllo qualità assistito dall'AI aiuta le aziende del settore a ridurre il numero di prodotti difettosi e fornisce feedback in tempo reale per l'analisi delle cause all'origine, mentre la prototipazione rapida semplifica l'individuazione di difetti di progettazione nelle prime fasi del processo di sviluppo del prodotto.

Miglioramento del processo decisionale

Fornendo analisi avanzate e insight derivati dai dati, l'AI aiuta i lavoratori umani a prendere decisioni informate in modo più rapido e sicuro, semplificando la loro vita e, in ultima analisi, portando a risultati aziendali migliori.

Smart manufacturing e produttività

Grazie all'automazione e all'ottimizzazione basate sull'AI, le aziende possono essere più efficienti nell'utilizzo di risorse e tempo. Questo approccio di smart manufacturing, a sua volta, aumenta la produttività, consentendo alle aziende di produrre beni a un tasso più rapido senza compromettere la qualità.

Riduzione dei costi

L'AI può migliorare l'efficienza in termini di costi non solo attraverso l'automazione. La tecnologia digital twin e la manutenzione predittiva basata sull'AI possono prolungare la vita delle attrezzature, il che si traduce in risparmi nel lungo periodo, così come il risparmio di energia, tempo, acqua e altre risorse. Lo stesso vale per la gestione ottimizzata della supply chain: l'analisi dei dati assistita dall'AI contribuisce a rendere la pianificazione della domanda e la gestione dello stock più efficienti in termini di costi e più resilienti ai rischi.

Sostenibilità ambientale

Grazie alla gestione ottimizzata dall'AI di risorse, logistica e magazzini, le aziende manifatturiere possono ridurre gli sprechi di energia e materiali, riducendo l'impronta ecologica. Questo impatto ambientale positivo è importante per una produzione sostenibile.

Lo stato attuale e il futuro dell'AI nel settore manifatturiero

Considerati i potenziali vantaggi dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero, non è difficile comprendere l'interesse delle aziende. Ma per quanto riguarda l'effettiva adozione dell'AI nel settore manifatturiero, c'è ancora margine di miglioramento. Per esempio, non tutte le strategie AI delle aziende sono collegate agli obiettivi aziendali e supportate da un approccio di misurazione per valutare il successo con l'ERP.

L'ERP è essenziale nelle soluzioni innovative per la produzione, pertanto le aziende manifatturiere devono garantire la compatibilità e la sinergia dell'infrastruttura IT e del portfolio per l'ERP esistenti con le funzionalità di AI che desiderano incorporare. Tuttavia, nonostante il ritardo nell'adozione, è probabile che il settore continui ad abbracciare l'utilizzo dell'intelligenza artificiale.

Due fattori si sono combinati per rendere l'uso dell'AI nel settore manifatturiero più praticabile che mai, il che ci fa pensare che questa tendenza sia destinata a continuare:

I processi di fabbrica intelligente generano dati preziosi

L’uso sempre più diffuso di telecamere, sensori e altre tecnologie che tracciano i processi di produzione 24/7, avviato con le iniziative di fabbrica intelligente e di Industry 4.0, consente alle aziende del settore di fornire all'AI vaste quantità di dati in tempo reale. Questo contribuisce a massimizzare il valore che le aziende ottengono dai loro dati e supporta alcuni casi di utilizzo dell'AI. Senza questi dati, infatti, alcune delle applicazioni chiave dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero, come la manutenzione predittiva, la tecnologia digital twin e l'ispezione visiva assistita dall'AI, sono impossibili. Inoltre, collegando questa abbondanza di dati con l'AI impiegata per obiettivi aziendali specifici, le aziende possono incrementare il valore per i clienti e consentire ai dipendenti di acquisire più rapidamente esperienza e competenze, attenuando la carenza di talenti.

L'AI conversazionale rende l'intelligenza artificiale più accessibile

Allo stesso tempo, grazie ai recenti progressi nel machine learning (come le innovazioni nell'AI generativa), l'AI conversazionale è ora una realtà. Cosa significa? Significa che gli esseri umani possono comunicare, e lavorare, con l'intelligenza artificiale adoperando il linguaggio naturale invece del codice. Questo è importante perché rende l'AI accessibile ai dipendenti a vari livelli di competenza tecnica: tutti i membri dell'azienda, dalle attività operative e dalla gestione della supply chain all'area di produzione, possono usufruire degli strumenti di AI per essere più efficaci e produttivi. Ciò aumenta esponenzialmente il valore dell'AI come catalizzatore del potenziale umano e dell'efficienza operativa.

Adozione dell'AI nel settore manifatturiero: sfide e preoccupazioni

Nonostante i vantaggi, alcune aziende nutrono ancora preoccupazioni sull'implementazione dell'AI nei processi di produzione, per esempio:

Carenza di manodopera qualificata

Per implementare e gestire funzionalità assistite dall'AI, le aziende necessitano di talenti con le giuste competenze. Fortunatamente, la stessa AI può essere parte della soluzione.

• L'AI può aiutare ad assumere persone con le giuste competenze
• I dipendenti esistenti possono utilizzare soluzioni HR basate sull'AI, come software di formazione e sviluppo, per acquisire nuove competenze
• Le tecnologie assistive possono contribuire a migliorare la sicurezza dei lavoratori nell'area di produzione, fornendo istruzioni e aiutando le aziende a garantire la compliance e le procedure di sicurezza necessarie
• L'AI generativa consente agli assistenti e ai copilot AI di comprendere i prompt in linguaggio naturale, il che rende più facile per tutti i dipendenti, non solo per il personale IT, l'accesso alle funzionalità di AI che aiutano, per esempio, a configurare soluzioni complesse per i clienti senza bisogno di anni di esperienza
• Molti fornitori di software integrano l'AI nella loro offerta di soluzioni aziendali. Per esempio, in SAP abbiamo incorporato l'AI su più livelli in tutte le nostre soluzioni, per cui i clienti che utilizzano, poniamo, il portfolio SAP Cloud ERP hanno già accesso alle funzionalità di intelligenza artificiale

Sicurezza, protezione e uso responsabile dell'AI

Come per molte soluzioni innovative per la produzione, l'uso dell'intelligenza artificiale richiede regole e barriere, soprattutto perché l'AI gestisce dati potenzialmente sensibili. Per affrontare questo problema ci sono due fasi importanti.

In primo luogo, le aziende manifatturiere devono dare priorità all'implementazione di pratiche di AI etiche e responsabili e optare per la selezione di fornitori di software di terze parti che fanno lo stesso. In secondo luogo, per garantire la protezione dei dati aziendali e dei clienti, è opportuno collaborare con fornitori di soluzioni di AI che si impegnano a gestire i dati in modo etico, trasparente, conforme e sicuro. Ciò è particolarmente importante, visti i rischi di cybersecurity, il sabotaggio e il furto di proprietà intellettuale che minacciano le aziende del settore.

Ecco alcuni segnali positivi da ricercare nella scelta di un fornitore attento alla sicurezza:

• Il fornitore di AI non condivide i tuoi dati con terze parti per l'addestramento dei propri modelli di AI
• Le soluzioni di AI sono sviluppate responsabilmente con standard rigorosi
• Il fornitore di AI adotta misure di sicurezza avanzate per proteggere in qualsiasi momento i tuoi dati
• Il fornitore di AI si impegna a garantire trasparenza e spiegabilità

Trasformazione aziendale su larga scala per un'architettura d'impresa complessa

Lo smart manufacturing spesso coinvolge vaste infrastrutture IT. Ma dopo aver affrontato diverse fusioni e acquisizioni, molte aziende si ritrovano con un mosaico di sistemi legacy. Un'adozione dell'AI su larga scala in un'architettura d'impresa così complessa può sembrare impegnativa. La buona notizia è che le aziende non devono affrontare questa sfida da sole: possono collaborare con un fornitore di software per sviluppare una strategia clean core e un'architettura d'impresa pronta per l'AI.

Muovi i primi passi con l'AI nel settore manifatturiero

Gli stessi passi ragionevoli che si applicano alla maggior parte delle soluzioni innovative per la produzione valgono anche per l'introduzione dell'AI nel settore manifatturiero:

• Informati. Esplora lo stato e le funzionalità dell'intelligenza artificiale, ottieni familiarità con i casi di utilizzo e osserva i risultati già ottenuti da altri.
• Valuta i vantaggi. Considera la natura specifica della tua attività di produzione: quali sono le sfide che la tua azienda deve affrontare e che possono essere superate con l'AI? Disponi di un grande volume di dati sottoutilizzati? In che modo l'AI gioverebbe ai tuoi processi di produzione?
• Formula gli obiettivi. Come molti strumenti, l'AI ha un impatto maggiore quando viene utilizzata in modo mirato e strategico. Lavorando in base ai tuoi obiettivi aziendali, crea una strategia di adozione dell'AI che delinei chiaramente quali vantaggi ti aspetti di ottenere e come.
• Fai una ricerca sui fornitori. Sicurezza, compliance e protezione dei dati devono essere al centro delle soluzioni di AI utilizzate. Per proteggere te stesso e i tuoi clienti, valuta attentamente i potenziali fornitori di AI: assicurati che le loro pratiche in materia di sicurezza dei dati siano trasparenti e conformi agli standard.
• Richiedi il contributo di professionisti. Molti fornitori di software, soprattutto nell'ambito dell'ERP e dell'ottimizzazione aziendale, sono già aggiornati su tutto ciò che riguarda l'AI: possono aiutare a elaborare una strategia e persino a realizzare l'introduzione dell'AI nelle aziende manifatturiere. Se stai già utilizzando un portfolio per l'ERP che supporta le funzionalità di AI, l'introduzione dell'intelligenza artificiale nella tua azienda potrebbe essere ancora più facile di quanto possa sembrare. L'AI incorporata consente alle aziende manifatturiere di trarre vantaggio dall'intelligenza artificiale senza la necessità di creare, mantenere e iterare i propri modelli.