L’industria manifatturiera ha sempre puntato alla massima produttività. Pertanto, non sorprende che le innovazioni promettenti in questo ambito trovino terreno fertile. Questo è stato il caso dell’automazione, successivamente della robotica, e infine della trasformazione digitale avviata dall’Industria 4.0. Attualmente, il trend dominante è indubbiamente quello dell’Intelligenza Artificiale Generativa, nota anche come AI generativa o IA generativa. Ma quale impatto può avere sul settore manifatturiero? Cerchiamo di scoprirlo.
AI generativa: qualche definizione per una maggiore comprensione
Quando si discute di intelligenza artificiale applicata alle aziende, è necessario fare alcune precisazioni importanti, soprattutto perché il concetto non è nuovo. Ad esempio, il Machine Learning, un ramo dell’intelligenza artificiale, è noto e consolidato nel contesto aziendale da tempo, così come l’uso di determinati strumenti di AI per l’analisi dei dati.
L’intelligenza artificiale generativa è un sottoinsieme di strumenti che, anziché concentrarsi sulla gestione, classificazione e sfruttamento dei dati, ne crea di nuovi. Nel mercato consumer, ha guadagnato popolarità per la generazione di testi e immagini, ma può essere impiegata per creare qualsiasi tipo di contenuto, dalle risposte automatizzate nelle chat dei clienti ai design, fino alla generazione di set di dati sintetici.
Le potenziali applicazioni sono numerose e, nonostante si tratti ancora di un ambito relativamente pionieristico, il mercato è in forte espansione: si stima¹ una crescita annuale del 42% fino al 2032.
Le applicazioni dell’AI generativa nel settore manifatturiero
L’AI generativa ha un notevole potenziale, ma identificare le applicazioni pratiche può essere complesso, data la sua versatilità. Di seguito, alcune delle possibili applicazioni già attuabili oggi nel settore manifatturiero.
Riduzione del time to market
Uno dei campi in cui l’IA generativa può dare un maggiore supporto al manufacturing è nella velocità con cui un prodotto può raggiungere il mercato. L’AI generativa, infatti, può supportare la prototipazione accelerata, permettendo la creazione rapida di numerosi modelli preliminari. Inoltre, può velocizzare la fase di test grazie alla sua capacità di simulare scenari operativi con efficienza.
Simulazioni attraverso Digital Twin
L’utilizzo dell’AI generativa nel campo dei digital twin, ovvero la creazione di modelli digitali per analisi e test, permette la generazione di dati sintetici per testare i modelli senza limitarsi ai dati storici o all’inventiva dei tester. Questo amplia le possibilità di analisi e contribuisce a prodotti più efficaci.
Trasformazione dei dati in valore
Un aspetto interessante dell’AI generativa, soprattutto nella sua componente conversazionale, è la capacità di fornire analisi dettagliate o sintesi a partire da serie di dati complessi. Collegando questo sistema al data-lake aziendale, si arricchisce notevolmente il livello di analisi, rendendo i dati accessibili anche a chi non ha una formazione specifica, permettendone la fruizione da parte di tutte le figure aziendali.
Gestione della conoscenza aziendale
Oltre agli aspetti produttivi, l’AI generativa può avere un grande valore nella gestione della conoscenza aziendale. A partire dagli strumenti di office automation per semplificare il lavoro burocratico e amministrativo fino ad arrivare all’accesso storico all’elenco delle riparazioni effettuate su un macchinario, la possibilità di accedere in modo naturale, con semplici domande alla conoscenza aziendale è senza dubbio facilitante per l’efficienza e l’efficacia.
Design e sviluppo dei prodotti
Nonostante i dubbi sulla qualità del contenuto creativo generato dall’AI, la sua capacità di produrre in quantità è indiscutibile. L’AI generativa può quindi supportare la creazione di variazioni su modelli precedenti o lo sviluppo di nuovi prodotti.
Pianificazione della produzione e gestione dell’inventario
I modelli di intelligenza artificiale generativa possono creare diversi scenari di produzione, supportare la previsione della domanda e aiutare la logistica a trovare i livelli di inventario ideali. Per esempio, è possibile utilizzare i dati storici dei clienti per anticipare la domanda: questo aiuta a creare piani di produzione più precisi e a gestire meglio scorte e approvvigionamenti. I modelli generativi possono generare scenari diversi tenendo conto di fattori come la fluttuazione della domanda, l’accessibilità di risorse e materie prime, eventuali indicatori critici nella supply chain.
Supporto alle gestione della supply chain
Il fenomeno noto come Supply Chain Disruption ha creato una situazione senza precedenti per l’industria manifatturiera. Inoltre, temi come etica e sostenibilità stanno rendendo sempre più complesse le scelte per quanto riguarda le forniture e, in generale, la catena del valore.
Oggi più che mai, insomma, è necessario avere visibilità complessiva su tutto l’ecosistema di approvvigionamento, cosa in cui l’AI generativa può essere di aiuto, gestendo la complessità e permettendo una scelta alla luce di un numero di fattori più elevato, dalla qualità della fornitura fino ai criteri di sostenibilità utilizzati.
AI generativa nel manifatturiero: quali possono essere le strategie migliori per la tua azienda?
Abbiamo esplorato alcuni dei principali vantaggi che l’utilizzo dell’AI generativa può portare al settore manifatturiero, ma quali sono le tecnologie adeguate alle tue esigenze aziendali?
Partecipa al nostro evento “Scegli la giusta AI per la tua azienda” il 9 aprile 2024 in Regesta e scopri le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale Generativa e le strategie migliori per integrarla nei processi industriali.
Prenota ora il tuo posto gratuito e approfondisci dalla voce degli esperti casi di successo e best practices.
Nota ¹: scoop.market.us, Generative AI In Manufacturing Market