Grazie ai recenti sviluppi del cloud computing e della memorizzazione e analisi di grandi quantità di dati, l’intelligenza artificiale sta facendo grandi passi avanti nel migliorare l’efficienza negli ambienti di produzione. I possibili incrementi di produttività secpondo quanto individuato dagli analisti di McKinsey
L’intelligenza artificiale(AI) sembrerebbe essere una vera e propria panacea per l’Information Technology. La logica algoritmica di nuova derivazione può essere associata a molteplici contesti elaborativi con l’obiettivo di rendere più autonomi e intelligenti “sistemi” e “oggetti”; possiede virtualmente il pregio di essere potenzialmente un vettore di aumento della produttività e, insieme, uno strumento attraverso il quale poter individuare informazioni abiltanti processi decisionali più smart. L’AI, in definitiva, in forma più o meno accentuata, tende a diventare una logica embedded che si estende ad ogni tipologia di industry. Non è quindi un caso che, secondo un recente rapporto di Research and Markets, il tasso di crescita medio anno (CAGR) previsto tra il 2017 e il 2025 sia superiore al 50%
In ambito industriale l’AI serve in buona sostanza ad elavere il livello di automazione attuale, rendeno la produzione più rapida ed efficiente, fornendo al tempo stesso informazioni critiche per aiutare le aziende a prendere decisioni più consapevoli. Il tutto rende implicita una raccolta di grandi volumi di dati sia dall’ambiente di produzione sia dall’ambiente di back office. Tuttavia non tutti hanno chiaro quali posssano essere i reali benefici.
Nel seguito si evidenziano alcune best practice o driver applicativi dell’Intelligenza Artificiale
- Previsione più accurata della domanda. Grazie ai sistemi di apprendimento automatico è possibile testare centinaia di modelli matematici che permettono di rendere più flessibile e adattabile la dimensione business a contesti caratterizzati da alta dinamicità. Significa avere maggiori capacità di indtrodurre sul mercato nuovi prodotti così come gestire al meglio la discontinuità della domanda tanto è vero che McKinsey ipotizza che, grazie all’apprendimento automatico, sia possibile ridurre l’inventario dal 20% al 50%.
- Manutenzione predittiva. Le aziende stanno iniziando a rendersi conto che investire in soluzioni di manutenzione predittiva migliora l’efficienza operativa realizzando un impatto quasi immediato sulla redditività. La manutenzione predittiva utilizza sensori per tracciare le condizioni delle apparecchiature e analizza i dati su base continuativa, consentendo alle organizzazioni di fornire assistenza alle apparecchiature quando ne hanno effettivamente bisogno, anziché a orari prestabiliti, riducendo al minimo i tempi di fermo. Le macchine possono anche essere configurate in modo da valutare le proprie condizioni, ordinare le proprie parti di ricambio e programmare un intervento tecnico quando necessario. È anche possibile utilizzare algoritmi basati su big data per prevedere futuri guasti alle apparecchiature. McKinsey ha stimato la possibilità di beneficiare di una riduzione del 10% dei costi di manutenzione annuale, fino a una riduzione del tempo di fermo del 20% e una riduzione del 25% dei costi di ispezione.
- Produzione iper-personalizzata. I progressi nell’intelligenza artificiale consentono alle aziende di portare la personalizzazione a un livello impensabile, realizzando prodotti e servizi altamente adattabili ai singoli consumatori, incrementando le vendite e fidelizzando la clientela. In un recente sondaggio, il 20% dei consumatori ha dichiarato che sarebbe disposto a pagare una maggiorazione del 20% per un prodotto o un servizio personalizzato. Secondo Accenture, l’83% dei consumatori negli Stati Uniti e nel Regno Unito è disposto a consentire l’utilizzo dei propri dati personali in cambio di prodotti, suggerimenti e offerte personalizzati.
- Ottimizzazione dei processi produttivi. Sono sempre di più le macchine con motori intelligenti in grado di migliorare autonomamente l’efficienza dei processi di produzione. I sistemi d’intelligenza artificiale monitorano le quantità utilizzate, i tempi di ciclo, le temperature, i tempi di consegna, gli errori e i tempi di fermo macchina per ottimizzare la produzione. Inizialmente i sistemi di IA opereranno in “aiuto dell’operatore”, modalità in cui l’IA funziona in background e suggerisce all’operatore. I sistemi di IA useranno le decisioni degli operatori per imparare come si comporta la mente umana in modo da poter essere utilizzati in “sostituzione dell’operatore”. In futuro, l’intelligenza artificiale consentirà di trasformare i dati in informazioni intelligenti indipendentemente dal fornitore, e tutte le apparecchiature parleranno la stessa lingua, aumentando l’efficienza produttiva complessiva.
- Approvvigionamento automatico di materiale. Le analisi combinate con l’apprendimento automatico registreranno tutte le informazioni, comprese le fasi iniziali di quotazione e impostazione della catena di approvvigionamento. McKinsey prevede che l’apprendimento automatico ridurrà gli errori di previsione del 50% e i costi relativi al trasporto, stoccaggio e gestione dal 5% al 10% e dal 25% al 40%, rispettivamente.
