Perché l’intelligenza artificiale trasformerà le industrie del futuro

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L’intelligenza artificiale è un termine sempre più utilizzato nei settori della tecnologia e del business, che sono sempre più interconnessi l’uno con l’altro. Grazie alla capacità di saper dosare e utilizzare le tecnologie dell’intelligenza artificiale le imprese possono raggiungere obiettivi quali: efficienza, flessibilità, accelerazione e perfezionamento dei processi produttivi e la “messa in opera” di sistemi in grado di auto-ottimizzarsi. Da un’analisi svolta dal Boston Consulting Group (BCG) l’intelligenza artificiale (AI) sarà un elemento integrante della fabbrica del futuro, uno scenario in cui questa tecnologia sarà in grado di incrementare i livelli di flessibilità degli impianti produttivi e dei loro specifici processi.

Molte aziende in tutto il mondo, e che fanno parte di diversi settori produttivi, stanno esplorando le varie possibilità con cui l’AI può essere applicati alle loro attività e ai processi produttivi. In maniera diametralmente opposta ci sono anche coloro che non credono nel potenziale dirompente dell’intelligenza artificiale ma, anzi, sono convinti che la sua reale applicabilità a livello industriale sia sopravvalutata. Per tracciare una linea di demarcazione, e definire l’attuale stato dell’arte, BCG ha di recente portato avanti una ricerca in cui, intervistando oltre 1.000 manager e executive in tutto il mondo, e in settori tra di loro diversi, ha fatto emergere i possibili scenari futuri di adozione di questa tecnologia.

In generale, ciò che viene fuori dalla ricerca, è che l’aspettativa di molte aziende è proprio quella di vedere l’AI divenire una leva di fondamentale importanza per implementare la loro produttività. Purtroppo le implementazioni, dei processi e delle attività produttive, sino ad oggi non sono state in grado di mantenere queste promesse, ciò è accaduto soprattutto perché molte aziende non sono riuscite a lavorare bene sui quattro elementi abilitatori dell’intelligenza artificiale:

  • Una strategia – di solito comprensiva di una specifica roadmap
  • Un modello di governance per la sua implementazione
  • Competenze tecniche e specifiche dei propri dipendenti
  • Una infrastruttura IT in grado di supportarla

Durante l’intervista è emerso un aspetto molto interessante sui settori che sono più “all’avanguardia” nell’adozione dell’AI, tra questi si elencano: logistica e trasporti, automotive e aziende con un alto livello di tecnologia. Dall’altra parte della classifica si trovano invece tutte quelle imprese che si poggiano su processi industriali materiali (come le industrie chimiche ad esempio).

 

Oltre a una differenza settoriale, emerge anche una diversità geografica. Paesi come la Cina hanno un approccio molto più entusiastico nei confronti dell’adozione di tecnologie di intelligenza artificiale, e dei benefici che questa può portare. Mentre paesi più industrializzati come la Germania presentano una visione un po’ più conservativa, nonostante i tedeschi abbiamo un settore come quello dell’automotive tra i più avanzati al mondo nell’adozione di tecnologie di AI. In sostanza nazioni come gli Stati Uniti, la Cina e l’India hanno sviluppato un approccio curioso e positivo nei confronti dell’adozione di questa tecnologia, in controtendenza con paesi come il Giappone, la Francia e la Germania.

 

Come l’AI trasformerà i processi e le operazioni industriali

Ecco una serie di applicazioni che l’intelligenza artificiale può avere all’interno dei processi industriali:

  • Machine Vision: la capacità di “percepire” l’ambiente circostante grazie a sensori visivi, a raggi X o laser. Ad esempio utilizzando una videocamera per riconoscere, o classificare, prodotti o parti di essi.
  • Riconoscimento della Voce: processi di riconoscimento della voce e di altri segnali acustici, si potranno utilizzare dei sistemi simili a quelli utilizzati oggi dai più comuni e diffusi Alexa e Siri per impartire comandi alle macchine e ai loro processi, richiedere report e diagnosi delle operazioni effettuate.
  • Information Processing: la capacità di estrarre informazioni, e conoscenza, da testi e documenti già esistenti o archiviati.
  • Learning from Data: processi predittivi o attività di classificazione di valore estrapolati dall’analisi dei dati, utilizzabile per prevedere possibili eventi grazie all’analisi o l’archiviazione dei dati ottenuti.
  • Pianificazione ed Esplorazione: individuare una sequenza di azioni in grado di massimizzare uno specifico processo o azione, ad esempio istruendo un particolare veicolo a identificare il suo migliore prossimo movimento.
  • Navigazione e Movimenti: simile al punto precedente, sarà possibile ad esempio istruire una macchina affinché sia in grado di scegliere, in maniera del tutto autonoma, il percorso più semplice da compiere all’interno della fabbrica.

Quello che molti leader dell’industria si aspettano dall’AI è la capacità di trasformare tutti i processi della value chain, dall’engineering, al procurement, alla supply chain management, alla produzione, al marketing, alle vendite e al customer service.

Insomma, l’intelligenza artificiale sembra essere destinata a cambiare in maniera radicale il modo di produrre delle fabbriche del futuro, a tutti i livelli.

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