Il settore manifatturiero è sempre fra i più rapidi a recepire le novità tecnologiche, come l’intelligenza artificiale ed il machine learning.
L’utilizzo di questi strumenti può contribuire in modo rilevante a migliorare competitività e produttività. Portando a livello impensabili fino a pochi anni fa, secondo quando suggerisce Alan Brumley, CTO, Dell Technologies OEM Solutions sul blog della società.
L’intelligenza artificiale è fondamentale per la sopravvivenza sul mercato
Entro il 2022, Idc prevede che il 75% delle imprese integrerà l’automazione intelligente nella tecnologia e nello sviluppo dei processi. Utilizzando software basati sull’intelligenza artificiale per guidare l’innovazione.
Ciò ha implicazioni per i costruttori di soluzioni industriali, che hanno bisogno di ripensare in fretta i loro prodotti e servizi. Il rischio è venire surclassati da concorrenti più dinamici e agili. La tecnologia e le strategie devono evolversi rapidamente per supportare questa trasformazione.
Il ruolo centrale di cloud e edge computing
Le organizzazioni sono consapevoli che è sempre più difficile gestire, elaborare e proteggere il crescente volume di dati. Le aziende più evolute stanno rispondendo elaborando i dati all’edge computing e spostando solo quelli più rilevanti nel cloud per ulteriori analisi. Oltre a trarre vantaggio dal processo decisionale in tempo reale e dal calcolo periferico, ciò riduce i costi di trasporto e stoccaggio.
Prendere decisioni più rapide con l’intelligenza artificiale
Stiamo entrando in un’era in cui l’intelligenza artificiale è diventata la tecnologia principale per l’innovazione basata sui dati.
Senza dubbio, l’IA ha il potenziale per fornire vantaggi tangibili, migliorando in modo significativo tutti gli aspetti della produzione.
Questo comprende il controllo di qualità, identificando potenziali problemi nelle prime fasi del processo.
Ad esempio, l’applicazione dell’intelligenza artificiale alle immagini e alle misurazioni effettuate durante le varie fasi di un processo di produzione può aiutare a identificare i problemi con un prodotto mentre viene assemblato e prima che sia finito.
Se l’IA è in grado di identificare in anticipo che il prodotto non è più realizzabile, è possibile risparmiare molti ulteriori passaggi.
Secondo Forbes, l’intelligenza artificiale ha già aumentato il rilevamento dei difetti nel controllo di qualità fino al 90%.
L’intelligenza artificiale permette la manutenzione predittiva
L’intelligenza artificiale sta inoltre trasformando la manutenzione predittiva. Brumley porta l’esempio di un motore in una linea di fabbrica che produce continuamente dati di telemetria mentre funziona e ruota.
Questo motore crea modelli di vibrazione su tre assi e può essere misurato dal computer. In passato, un riepilogo dei dati, comprese medie o valori anomali, sarebbe stato inviato al data center o al cloud per l’analisi.
Con le tecnologie edge, il calcolo risiede proprio nel motore, dove un algoritmo di inferenza AI può monitorare e inviare istantaneamente avvisi.
Avere questo accesso immediato a dati grezzi è la chiave per identificare le sottili differenze che possono indicare o prevedere un guasto.
Senza dubbio, i dati continueranno ad essere importanti anche nel cloud.
Il cloud rimane il luogo principale per analisi approfondite e la creazione di nuovi modelli di elaborazione da applicale all’edge.
Il manager di Dell ritiene che questa combinazione di una cultura “data first”, supportata da intuizioni AI e livelli di automazione senza precedenti, trasformerà tutto.
Dalla supply chain e alla selezione dei materiali, fino ai processi di produzione, manutenzione della fabbrica, evasione degli ordini, logistica e servizi.
