Come l’IA sta cambiando l’industria manifatturiera

Secondo un sondaggio di MIT Technology Review Insights del 2020, la manifattura è il settore con il secondo livello di adozione più alto di intelligenza artificiale. Ciò non sorprende, poiché l’IA può spostare il paradigma dell’industria e reinventare il modo in cui le aziende gestiscono tutti gli aspetti del processo di manifattura.

L’IA non è brava in tutto, quindi l’implementazione strategica è fondamentale

Nonostante stia rivoluzionando quasi ogni aspetto della nostra vita, ci sono molte cose che l’intelligenza artificiale non può fare meglio degli esseri umani. Ad esempio, mentre è meno propensa a errori della persona media, può comunque commettere errori.

I robot preprogrammati sono eccellenti nell’eseguire compiti ripetitivi con una supervisione virtuale. Tuttavia, è importante ricordare che gli esseri umani devono controllare strettamente ogni grado di autonomia per mitigare potenziali problemi. Questo è il motivo per cui, sebbene i treni senza conducente esistano da tempo, l’industria automobilistica fatica a implementare veicoli autonomi. È molto più facile controllare un treno autonomo quando è vincolato dalle rotaie; la libertà comparativa delle strade lascia attualmente troppo spazio per errori.

Nell’industria manifatturiera, la tolleranza per gli errori è estremamente bassa. Ciò significa che, sebbene l’IA possa essere utilizzata per migliorare il modo in cui il settore opera, ciò deve essere fatto strategicamente affiancato da lavoratori umani qualificati.

7 modi in cui l’IA sta cambiando la manifattura

1. Manutenzione predittiva

Prima dell’avvento dell’IA, la manutenzione delle macchine era programmata secondo una rigida tabella di marcia per minimizzare il rischio di guasti inaspettati. Ora, le aziende possono invece utilizzare sistemi di IA predittivi che possono personalizzare le esigenze di manutenzione di ogni pezzo di attrezzatura, creando una tabella di marcia ottimizzata per ogni macchina che aumenta l’efficienza senza aumentare i costi.

Gli stabilimenti di fresatura spesso hanno un problema di fusi che si rompono frequentemente, rallentando la produzione e aumentando i costi operativi. Tuttavia, integrando programmi di IA nel software, queste fabbriche possono mantenere un monitoraggio minuto per minuto per rilevare potenziali punti di guasto prima che causino problemi.

2. Controllo qualità

Utilizzare l’IA per aumentare le pratiche di controllo qualità non solo produce un risultato finale migliore, ma aiuta anche le organizzazioni a determinare le condizioni operative ottimali per il pavimento e a determinare quali variabili sono più importanti per raggiungere quegli obiettivi. Ciò riduce il tasso di difetti e minimizza anche notevolmente la quantità di rifiuti generati, risparmiando tempo e denaro.

McKinsey nota che l’aspetto più costoso dell’industria dei semiconduttori è la manifattura a causa dei lunghi cicli di produzione multi-fase che possono durare settimane o mesi. Gran parte di questo costo è attribuito ai test di controllo qualità che devono essere eseguiti in ogni fase e ai ritardi causati dai difetti.

L’IA non solo semplifica questi passaggi di controllo qualità, ma migliora anche l’efficienza generale e le perdite di resa aggregando i dati in tutte le fasi di produzione.

3. Ispezione dei difetti

È ora possibile “esternalizzare” il lavoro di individuazione delle imperfezioni grazie alla capacità dell’IA di ispezionare visivamente gli articoli molto più velocemente e più a fondo di quanto possano fare gli esseri umani.

Il sistema giusto può essere addestrato su un numero relativamente piccolo di immagini e quindi utilizzato per svolgere lo stesso lavoro che normalmente richiede dozzine o centinaia di lavoratori per completare. Inoltre, può condurre analisi di causa radice che consentono alle aziende di affrontare problemi sottostanti che altrimenti potrebbero passare inosservati, aumentando il rendimento e ottimizzando la produzione.

4. Automazione del magazzino

I consumatori stanno spostando le loro abitudini di acquisto verso il commercio elettronico, il che significa che l’efficienza del magazzino sta diventando una priorità assoluta per le aziende che necessitano di una logistica eccellente per rimanere competitive.

L’automazione del magazzino comprende tutto, dalle soluzioni di IA che elaborano le fatture, le etichette dei prodotti e i documenti dei fornitori all’utilizzo di algoritmi per ottimizzare lo spazio di scaffalatura, il che può portare a ritorni sull’investimento massicci nelle operazioni del magazzino.

5. Integrazione e ottimizzazione della linea di montaggio

Non basta semplicemente raccogliere dati dal pavimento di produzione per ottimizzare veramente la produzione e ridurre i costi. Le informazioni devono essere esaminate, pulite e strutturate in modo da consentire un’analisi funzionale. L’IA può rapidamente e facilmente ordinare e strutturare i dati aggregati dell’intero stabilimento per fornire al personale una panoramica azionabile e pratica di ciò che sta accadendo in ogni fase del processo di produzione.

Ciò consente anche un certo livello di automazione della linea di montaggio, come ad esempio la riorganizzazione delle linee di produzione se una macchina si rompe.

6. Sviluppo e progettazione di prodotti basati sull’IA

Mentre la tecnologia continua ad avanzare e migliorare, l’intelligenza artificiale è previsto che abbia l’impatto più significativo sullo sviluppo e sulla progettazione dei prodotti nei prossimi cinque anni. I produttori già la utilizzano per la progettazione generativa per creare prototipi innovativi e velocizzare compiti lunghi come la mesh e la preparazione della geometria.

La progettazione assistita da computer e la progettazione aiutano anche gli ingegneri a creare soluzioni che sono al di fuori del pensiero convenzionale, grazie all’addestramento dei programmi di IA. Non solo sono in grado di creare nuove idee, ma possono anche ridurre il numero di simulazioni e prototipi necessari prima che venga creato un prodotto valido.

7. Utilizzo da parte delle PMI

L’industria dei robot sta sviluppandosi a un ritmo rapido, quindi i robot alimentati da IA stanno diventando meno una novità e più una parte quotidiana della vita per molti settori. Ciò è una grande notizia per le piccole imprese, poiché significa che c’è un pool più ampio di opzioni disponibili a prezzi più accessibili. In precedenza, solo le grandi corporation con i budget per investire nella ricerca e sviluppo e nella tecnologia all’avanguardia potevano permettersi di fare in modo che i robot facessero parte delle loro operazioni.

Inoltre, insegnare ai robot è diventato un processo più semplice che non richiede una squadra di ingegneri per l’installazione e la manutenzione. Ciò significa che le piccole aziende non devono assumere una squadra tecnica per addestrare e mantenere i robot.

Ora, i produttori più piccoli possono ragionevolmente investire in pochi piccoli robot senza esaurire l’intero budget annuale. Ciò significa che le loro capacità di scalabilità aumenteranno notevolmente, consentendo un’espansione più rapida, una crescita dei ricavi e un vantaggio competitivo più forte contro i giocatori più grandi.

Il futuro dell’IA nella manifattura

L’IA ha il potenziale per avere un impatto significativo sull’industria manifatturiera. Sebbene ci siano ancora sfide da superare, come l’integrazione senza errori della tecnologia di IA nei sistemi esistenti e la necessità di competenze specializzate, i benefici potenziali dell’IA nella manifattura sono significativi e probabilmente guideranno la sua adozione continua negli anni a venire.

L’intelligenza artificiale non sostituirà i robot tradizionali o eliminerà la necessità di lavoratori umani. Tuttavia, può lavorare affiancata agli esseri umani per ampliare i processi operativi più velocemente e in modo più efficiente, migliorando il risultato finale.