MecSpe 2024_RIVISTA WEB

SPECIALE MECSPE 2024 19 affrontare questo problema in modo effica- ce, l’Intelligenza Artificiale è emersa come una soluzione promettente per raggiunge- re un delicato equilibrio tra controllo della qualità e riduzione degli scarti, miglioran- do la nostra capacità di prendere decisioni cruciali, complesse e ad alto volume. Con i sistemi basati sull’AI, le aziende manifat- turiere possono ora ottimizzare le loro ope- razioni e prendere decisioni più informate, con conseguente riduzione degli sprechi e miglioramento complessivo dell’efficienza. Ad esempio, un’applicazione chiave si tro- va nel controllo qualità, dove i sistemi di vi- sione computerizzata guidati dall’intelligen- za artificiale assumono un ruolo di primo piano. Questi sistemi esaminano costante- mente i prodotti, garantendo uno standard di produzione di alta qualità e riducendo al contempo la necessità di ispezioni manuali ad alta intensità di lavoro. L’Intelligenza Arti- ficiale si estende al Product Lifecycle Mana- gement (PLM), influenzando l’intero ciclo di vita dei prodotti, guidando la progettazione e i processi di produzione per ottenere miglio- ramenti iterativi e risultati di qualità superiore. Il monitoraggio dei processi (Process Mo- nitoring) è un altro ambito che si presta all’applicazione dell’AI, offrendo una super- visione in tempo reale dei processi produt- tivi. Grazie a una sorveglianza costante e a regolazioni tempestive, l’Intelligenza Ar- tificiale garantisce l’integrità della qualità e un’ottimizzazione continua dell’efficienza. Questo controllo dinamico e in tempo reale migliora l’intero processo produttivo. Nel campo del rilevamento delle anomalie (anomaly detection), l’AI generativa si di- stingue come ‘sentinella self-learning’. Ana- lizza continuamente i flussi di dati, identifica gli schemi normali e affina la sua compren- sione di ciò che costituisce un’anomalia. Questa capacità di autoapprendimento le consente di rilevare e segnalare in modo proattivo agli operatori eventuali problema- tiche emergenti, consentendo ai produttori di adottare misure correttive prima che ab- biano un impatto sulla produzione. L’AI NELL’ORGANIZZAZIONE Innanzitutto, riconoscendo l’importanza dei dati di qualità, fondamentali per prendere decisioni informate, ottimizzare i processi e garantire la qualità dei prodotti. Implemen- tare misure per mantenere l’accuratezza dei dati è pertanto cruciale. Successivamente, una valutazione dei processi seguita dalla creazione di un piano strategico è essen- ziale, con particolare attenzione ai settori con il massimo potenziale di ritorno sugli investimenti derivante dall’integrazione dell’AI. Infine, individuare i colli di bottiglia e i punti critici nei processi più adatti al mo- nitoraggio delle anomalie tramite l’AI. Tale monitoraggio fornisce insight preziosi sulle cause principali dei problemi, facilitandone la riduzione. In sintesi, il percorso inizia con dati di qualità, procede con una pianifica- zione strategica, e si conclude con il moni- toraggio attivo per migliorare continuamen- te l’efficienza aziendale. Andrew Burton è IFS Industry Director for Manufacturing .