I produttori stanno rapidamente abbracciando l’era digitale, sfruttando il potere dell’Industria 4.0 e dell’interconnettività senza soluzione di continuità delle macchine. Tuttavia, il cammino verso la trasformazione digitale non è automatico. Comincia con una pianificazione completa e tattica per assimilare in modo efficace l’Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML) nei flussi di lavoro.
L’impatto trasformativo dell’AI e del ML sulle industrie di produzione è enorme, promettendo benefici come un’efficiente utilizzo delle risorse, semplificati controlli di qualità e riduzione delle emissioni. Il passaggio alla digitalizzazione porta tipicamente a un aumento dell’automazione, dando alle imprese un vantaggio competitivo e alleggerendo il peso creato dalla diffusa carenza di competenze.
Tuttavia, in mezzo a questi successi, molte imprese manifatturiere faticano nell’applicare queste tecnologie in pratica. La sfida spesso risiede nell’operazionalizzazione degli strumenti di AI e di ML, che possono presentare barriere insormontabili senza una pianificazione adeguata. Le aziende devono temperare il loro entusiasmo e assicurarsi di non mettere il carro davanti ai buoi, metaforicamente parlando.
Prima di integrare un’AI e un ML avanzati, è necessario effettuare un inventario critico dei flussi di lavoro e degli asset. Questo implica l’esame dei processi manuali esistenti eseguiti dal personale, nonché l’identificazione di eventuali silos di dati o strozzature nella comunicazione. Un’analisi olistica apre la strada allo sviluppo di una strategia digitale completa.
Una volta che le dipendenze e le interazioni a livello aziendale sono trasparenti, le organizzazioni possono iniziare a digitalizzare i singoli processi in modo metodico, end-to-end e interdipartimentale. Solo in questo modo possono individuare le aree adatte per un potenziamento da parte dell’AI o potenziale automazione. Ad esempio, sensori collocati strategicamente in un classico setup di produzione potrebbero monitorare l’usura delle linee di produzione, innescando notifiche di manutenzione tempestive.
Sebbene esistano molte possibili applicazioni, l’implementazione efficace di AI e automazione può avere successo solo se la digitalizzazione copre interi flussi di lavoro, non solo segmenti isolati.
L’adozione dell’AI nel settore manifatturiero è un passo significativo verso l’Industria 4.0, che indica la quarta rivoluzione industriale caratterizzata dall’automazione e dallo scambio dati nelle tecnologie di produzione.
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