In che modo l'intelligenza artificiale si sta rivelando un punto di svolta nella produzione: casi d'uso ed esempi

Con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 47,9% dal 2022 al 2027, l'intelligenza artificiale mondiale nel mercato manifatturiero dovrebbe valere 16,3 miliardi di dollari, secondo un rapporto di Markets and Markets.

Inoltre, secondo un sondaggio Deloitte, la produzione sembra essere il primo settore in termini di generazione di dati. I produttori dovranno adottare l'intelligenza artificiale per analizzare questa enorme quantità di dati generati nel settore.

L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando l'industria manifatturiera con le sue capacità trasformative. Le aziende manifatturiere stanno sfruttando la potenza dell'intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza, l'accuratezza e la produttività in vari processi.

L'applicazione dell'intelligenza artificiale nella produzione comprende un'ampia gamma di casi d'uso, come la manutenzione predittiva, l'ottimizzazione della supply chain, il controllo della qualità e la previsione della domanda. Se sei un produttore, allora è giunto il momento di pensare all'uso dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero.

In questo blog, approfondiremo vari casi d'uso ed esempi che mostreranno come l'IA viene utilizzata nella produzione. L'idea è di potenziare le aziende manifatturiere con i vari casi d'uso dell'IA nella produzione e aiutarle a spingere la loro attività nell'orbita della crescita.

Come l'intelligenza artificiale sta rivoluzionando lo spazio di produzione: casi d'uso ed esempi

L'integrazione dell'intelligenza artificiale nella produzione sta guidando un cambiamento di paradigma, spingendo il settore verso progressi ed efficienze senza precedenti. Ecco i primi 9 esempi di intelligenza artificiale nella produzione e casi d'uso.

Gestione della catena di approvvigionamento

La gestione della supply chain svolge un ruolo cruciale nell'industria manifatturiera e l'intelligenza artificiale è emersa come un punto di svolta in questo campo. Sfruttando la potenza dell'intelligenza artificiale e del machine learning nella produzione, le aziende stanno rivoluzionando i processi della supply chain e ottenendo miglioramenti significativi in ​​termini di efficienza, precisione ed economicità.

L'intelligenza artificiale nella catena di approvvigionamento consente di sfruttare l'analisi predittiva, ottimizzare la gestione dell'inventario, migliorare la previsione della domanda e semplificare la logistica. Ad esempio, aziende come Amazon stanno sfruttando algoritmi basati sull'intelligenza artificiale per accelerare le consegne e ridurre la distanza tra i propri prodotti e i clienti.

Gli algoritmi ML possono analizzare i dati storici, identificare modelli e fare previsioni accurate per le fluttuazioni della domanda. Ad esempio, un produttore di componenti automobilistici può utilizzare i modelli ML per prevedere la domanda di pezzi di ricambio, consentendo loro di ottimizzare i livelli di inventario e ridurre i costi.

Le soluzioni di produzione AI possono analizzare più variabili, come i costi di trasporto, la capacità produttiva e i tempi di consegna, per ottimizzare la rete della supply chain. Ciò garantisce consegne puntuali, riduce i costi di trasporto e migliora la soddisfazione del cliente.

Automazione di fabbrica

L'automazione di fabbrica è stata notevolmente trasformata dall'integrazione dell'intelligenza artificiale nella produzione. Con l'avvento di AI e ML, le fabbriche stanno vivendo un cambiamento di paradigma in termini di efficienza, produttività ed economicità.

Un esempio importante di AI e ML nella produzione è l'uso dell'automazione robotica. I robot basati sull'intelligenza artificiale dotati di computer vision e algoritmi di apprendimento automatico possono eseguire compiti complessi con precisione e adattabilità. Questi robot possono gestire intricati processi di assemblaggio, ispezioni di controllo qualità e persino collaborare con lavoratori umani in modo continuo. Ad esempio, un produttore di elettronica può lanciare robot basati sull'intelligenza artificiale per automatizzare l'assemblaggio di circuiti stampati complessi, con una significativa riduzione degli errori e un sostanziale aumento della produzione.

Inoltre, l'uso dell'intelligenza artificiale nell'industria manifatturiera ha anche rivoluzionato la manutenzione predittiva. Analizzando i dati in tempo reale provenienti da sensori e apparecchiature, gli algoritmi di machine learning possono prevedere i guasti delle apparecchiature e consigliare azioni di manutenzione proattive. Questo approccio proattivo riduce al minimo i tempi di inattività, riduce i costi di manutenzione e garantisce prestazioni ottimali delle apparecchiature.

Un'azienda manifatturiera specializzata in macchinari pesanti può utilizzare l'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero per prevedere potenziali guasti nella propria linea di produzione e implementare una manutenzione tempestiva, con conseguente riduzione dei tempi di inattività non pianificati e sostanziali risparmi sui costi.

Gestione del magazzino

L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando anche il settore della gestione del magazzino della produzione. L'avvento delle soluzioni di produzione basate sull'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico nella produzione ha trasformato il modo in cui operano i magazzini, portando a una maggiore efficienza, precisione e risparmi sui costi.

Un caso d'uso significativo dell'IA nella produzione è la gestione dell'inventario . Gli algoritmi AI possono analizzare i dati storici sulle vendite, i livelli attuali delle scorte e le tendenze del mercato per prevedere con precisione i modelli di domanda. Ciò consente ai magazzini di ottimizzare i propri livelli di inventario, riducendo i costi di trasporto e garantendo la disponibilità del prodotto.

Ad esempio, immagina un rivenditore di abbigliamento che utilizza previsioni basate sull'intelligenza artificiale per prevedere la domanda di vari capi. Sfruttando i dati storici di vendita e fattori esterni come le previsioni meteorologiche, il rivenditore può regolare di conseguenza i propri livelli di inventario, riducendo al minimo le situazioni di esaurimento scorte e di eccesso di scorte.

Inoltre, le soluzioni di produzione AI possono migliorare i processi di evasione degli ordini nei magazzini. I sistemi basati sull'intelligenza artificiale possono analizzare gli ordini in arrivo, ottimizzare i percorsi di prelievo e allocare le risorse in modo efficiente. Ciò porta a un'elaborazione degli ordini più rapida, a una riduzione degli errori e a una maggiore soddisfazione del cliente.

Ad esempio, BMW impiega veicoli a guida automatica (AGV ) guidati dall'intelligenza artificiale nei propri magazzini di produzione per semplificare le operazioni di intralogistica. Questi AGV seguono percorsi prestabiliti, automatizzando il trasporto di forniture e prodotti finiti, migliorando così la gestione dell'inventario e la visibilità per l'azienda.

L'integrazione dell'intelligenza artificiale nel mercato manifatturiero ha apportato progressi significativi alla gestione del magazzino. Dall'ottimizzazione dell'inventario all'evasione semplificata degli ordini, la produzione basata sull'intelligenza artificiale e il machine learning nelle soluzioni di produzione stanno trasformando i magazzini, rendendoli più efficienti e convenienti.

Manutenzione predittiva

La manutenzione predittiva è emersa come un punto di svolta nel settore manifatturiero, grazie all'applicazione dell'intelligenza artificiale. Sfruttando l'analisi avanzata e gli algoritmi di apprendimento automatico, l'IA nel settore manifatturiero consente alle aziende di monitorare e prevedere in modo proattivo i guasti delle apparecchiature, riducendo al minimo i tempi di inattività e ottimizzando i programmi di manutenzione.

Un concetto chiave nella manutenzione predittiva è il gemello digitale . Un gemello digitale è una replica virtuale di un asset fisico che acquisisce dati in tempo reale e ne simula il comportamento in un ambiente virtuale. Collegando il gemello digitale con i dati dei sensori dell'apparecchiatura reale, l'intelligenza artificiale nella produzione può analizzare modelli, identificare anomalie e prevedere potenziali guasti.

Uno dei migliori esempi di manutenzione predittiva basata sull'intelligenza artificiale nella produzione è l'applicazione della tecnologia del gemello digitale nello stabilimento Ford. Per ogni modello di veicolo che produce, Ford crea diversi gemelli digitali . Ogni gemello si occupa di un'area di produzione distinta, dall'ideazione alla costruzione fino al funzionamento. Per la procedura di produzione, gli impianti di produzione e l'esperienza del cliente, utilizzano anche modelli digitali. Il gemello digitale dei loro impianti di produzione può identificare con precisione le perdite di energia e indicare i punti in cui è possibile risparmiare energia e aumentare le prestazioni complessive della linea di produzione.

L'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero si sta rivelando un punto di svolta nella manutenzione predittiva. Utilizzando i gemelli digitali e l'analisi avanzata , le aziende possono sfruttare la potenza dei dati per prevedere i guasti delle apparecchiature, ottimizzare i programmi di manutenzione e, in ultima analisi, migliorare l'efficienza operativa e l'economicità.

Sviluppo di nuovi prodotti

Lo sviluppo di nuovi prodotti nell'industria manifatturiera ha assistito a una trasformazione significativa con l'avvento dell'intelligenza artificiale. L' integrazione dell'intelligenza artificiale nell'industria manifatturiera ha portato ad approcci innovativi e processi semplificati che stanno rivoluzionando il modo in cui le aziende creano e introducono nuovi prodotti sul mercato.

Uno dei principali vantaggi dell'intelligenza artificiale nella produzione per lo sviluppo di nuovi prodotti è la capacità di analizzare grandi quantità di dati in modo rapido ed efficiente. Sfruttando gli algoritmi di apprendimento automatico, i produttori possono raccogliere informazioni dalle tendenze del mercato, dalle preferenze dei clienti e dall'analisi della concorrenza. Ciò consente loro di prendere decisioni basate sui dati e progettare prodotti in linea con le richieste del mercato.

Ad esempio, sfruttando la potenza dell'apprendimento automatico nella produzione, le aziende di semiconduttori possono identificare i guasti dei componenti, prevedere potenziali problemi nei nuovi progetti e proporre layout ottimali per migliorare la resa nella progettazione di circuiti integrati. L'analisi basata sull'intelligenza artificiale analizza le strutture dei componenti, migliorando i layout dei microchip e riducendo i costi, aumentando al contempo i rendimenti e il time-to-market.

L'uso del software di progettazione generativa per lo sviluppo di nuovi prodotti è uno dei principali esempi di intelligenza artificiale nella produzione. Con il software di progettazione generativa basato sull'intelligenza artificiale, gli ingegneri possono inserire parametri di progettazione e obiettivi prestazionali e gli algoritmi di intelligenza artificiale possono generare più opzioni di progettazione, esplorando una vasta gamma di possibilità. L' uso dell'intelligenza artificiale generativa nella produzione accelera quindi il processo di iterazione del progetto, con il risultato di progetti di prodotto ottimizzati e innovativi.

Ciò trae vantaggio sotto forma di processi decisionali basati sui dati, iterazioni di progettazione accelerate e la capacità di creare prodotti in linea con le richieste del mercato. Abbracciando l'intelligenza artificiale, le aziende manifatturiere possono migliorare il loro vantaggio competitivo e introdurre sul mercato prodotti innovativi e di successo.

Ottimizzazione delle prestazioni

L'ottimizzazione delle prestazioni è un aspetto critico della produzione e l'intelligenza artificiale si sta rivelando un punto di svolta in questo senso.

Una delle aree chiave in cui eccelle l'intelligenza artificiale per l'industria manifatturiera è l'analisi predittiva . Analizzando i dati storici, i dati dei sensori in tempo reale e altre variabili rilevanti, gli algoritmi AI possono identificare modelli, rilevare anomalie e fare previsioni basate sui dati. Ciò consente ai produttori di ottimizzare le loro operazioni, ridurre al minimo i tempi di inattività e massimizzare l'efficacia complessiva delle apparecchiature.

Prendiamo l'esempio di un impianto manifatturiero che produce beni di consumo. Implementando soluzioni di produzione AI, l'impianto può utilizzare l'analisi predittiva per ottimizzare i propri programmi di produzione. Il sistema di intelligenza artificiale analizza vari fattori, come le previsioni della domanda, i dati sulle prestazioni delle macchine e le dinamiche della supply chain, per determinare il piano di produzione più efficiente. Ciò si traduce in un migliore utilizzo delle risorse, tempi di consegna ridotti e una maggiore soddisfazione del cliente.

Inoltre, le applicazioni di intelligenza artificiale nella produzione possono ottimizzare il consumo di energia, ridurre al minimo gli sprechi e migliorare gli sforzi per la sostenibilità. I sistemi basati sull'intelligenza artificiale possono analizzare i modelli di utilizzo dell'energia, identificare le aree di inefficienza e raccomandare misure di risparmio energetico. Questo non solo riduce l'impatto ambientale, ma porta anche a risparmi sui costi per i produttori.

Garanzia di qualità

La garanzia della qualità è un aspetto critico della produzione e l'intelligenza artificiale è emersa come un punto di svolta in questo settore. Sfruttando la potenza dell'intelligenza artificiale e del machine learning nella produzione, le aziende stanno rivoluzionando il loro approccio al controllo qualità, garantendo livelli più elevati di accuratezza e coerenza.

Un notevole caso d'uso dell'intelligenza artificiale nella produzione per garantire la garanzia della qualità è l'ispezione visiva. Con l'aiuto della tecnologia, i produttori possono utilizzare algoritmi di visione artificiale per analizzare immagini o video di prodotti e componenti. Questi algoritmi possono rilevare difetti, anomalie e deviazioni dagli standard di qualità con una precisione eccezionale, superando le capacità umane.

Ad esempio, la casa automobilistica BMW utilizza l'intelligenza artificiale per ispezionare le parti dell'auto alla ricerca di difetti. Questo viene fatto utilizzando la visione artificiale per analizzare immagini o video di parti di automobili. Il software AI viene addestrato su un set di dati di immagini di parti di automobili che sono state etichettate come difettose o non difettose. Una volta che il software AI è stato addestrato, può essere utilizzato per ispezionare nuove parti di automobili e identificare eventuali difetti.

Inoltre, l'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero sta migliorando la garanzia di qualità predittiva. Analizzando i dati storici e i dati dei sensori in tempo reale, gli algoritmi ML rilevano modelli e tendenze che possono indicare potenziali problemi di qualità. Ciò consente ai produttori di affrontare in modo proattivo potenziali difetti e intraprendere azioni correttive prima che incidano sulla qualità del prodotto finale.

Documentazione semplificata

Un'applicazione di grande impatto di AI e ML nella produzione è l'uso dell'automazione dei processi robotici (RPA) per l'automazione delle pratiche burocratiche. Tradizionalmente, le operazioni di produzione comportano una pletora di documenti, come ordini di acquisto, fatture e rapporti di controllo qualità. Questi processi manuali richiedono molto tempo e sono soggetti a errori e possono causare ritardi e inefficienze.

Implementando l'intelligenza artificiale conversazionale per la produzione, le aziende possono automatizzare questi processi burocratici. I robot intelligenti dotati di funzionalità di intelligenza artificiale possono estrarre dati da documenti, classificare e categorizzare le informazioni e inserirle automaticamente nei sistemi appropriati.

Ad esempio, un produttore automobilistico può utilizzare i bot RPA per elaborare le fatture dei fornitori. I robot possono estrarre i dettagli rilevanti, convalidarli rispetto a regole predefinite e inserire i dati nel sistema contabile, eliminando la necessità di inserimento manuale dei dati.

Previsione della domanda

L'uso dell'intelligenza artificiale nella produzione per la previsione della domanda porta diversi vantaggi. Principalmente, consente alle aziende di prendere decisioni basate sui dati analizzando i dati storici di vendita, le tendenze del mercato e fattori esterni. Questo li aiuta ad anticipare le fluttuazioni della domanda e ad adeguare la produzione di conseguenza, riducendo il rischio di esaurimento scorte o scorte in eccesso.

Ad esempio, considera un produttore di prodotti di moda che utilizza l'intelligenza artificiale per prevedere la domanda di diversi capi di abbigliamento. Analizzando i dati provenienti da varie fonti, come le tendenze dei social media, le previsioni del tempo e le preferenze dei clienti, il sistema di intelligenza artificiale può fornire previsioni accurate, consentendo al rivenditore di ottimizzare i livelli di inventario e garantire la disponibilità di articoli popolari.

Inoltre, questi casi d'uso di AI e ML nella produzione consentono alle aziende di migliorare la pianificazione della produzione e l'allocazione delle risorse. Prevedendo con precisione la domanda, i produttori possono ottimizzare i propri programmi di produzione, ridurre i tempi di consegna e minimizzare i costi associati alla sovrapproduzione o alle risorse sottoutilizzate.

In che modo Appinventiv potenzia la produzione con soluzioni AI/ML personalizzate

I casi d'uso di AI e ML nella produzione discussi in tutto il blog hanno evidenziato come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico stiano rivoluzionando vari aspetti della produzione. Dalla gestione della supply chain alla manutenzione predittiva, l'integrazione di AI e ML nei processi di produzione ha portato miglioramenti significativi in ​​termini di efficienza, accuratezza ed economicità.

Per realizzare il pieno impatto dell'IA nella produzione, avrai bisogno del supporto di un'azienda esperta di servizi di sviluppo AI/ML come Appinventiv. L'esperienza di Appinventiv nello sviluppo di prodotti IA e ML all'avanguardia appositamente studiati per le aziende manifatturiere ha posizionato l'azienda come leader nel settore.

Ad esempio, il nostro cliente, un produttore globale di attrezzature pesanti per l'edilizia e l'industria mineraria, ha dovuto affrontare sfide con una catena di fornitura decentralizzata, con conseguente aumento dei costi di trasporto e risoluzione manuale dei dati. Per risolvere questo problema, abbiamo sviluppato un sistema di gestione della logistica e della catena di approvvigionamento basato sui dati utilizzando l'automazione dei processi robotizzati (RPA) e l'analisi basati sull'intelligenza artificiale. I robot RPA automatizzano i processi manuali, risolvendo gli errori e migliorando la visibilità della supply chain del 60%, migliorando in ultima analisi l'efficienza operativa del 30%.

Mentre il panorama della produzione continua a evolversi, Appinventiv continua a guidare l'innovazione e a creare soluzioni AI/ML personalizzate che ridefiniscono gli standard del settore. Collaborando con il nostro team, le aziende manifatturiere possono sfruttare tutto il potenziale dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, trasformare le loro operazioni e prosperare in un ambiente aziendale dinamico e competitivo.

Domande frequenti

D. Qual è il ruolo dell'IA nella produzione?

R. L'intelligenza artificiale sta aiutando l'industria manifatturiera migliorando l'efficienza, riducendo i costi, migliorando la qualità del prodotto, ottimizzando la gestione dell'inventario e prevedendo le esigenze di manutenzione. La tecnologia sta inoltre assistendo le imprese nel processo decisionale basato sui dati e guidando l'innovazione e la produttività lungo l'intero ciclo di vita della produzione.

D. L'intelligenza artificiale può migliorare la qualità del prodotto e ridurre i difetti di produzione?

R. L'intelligenza artificiale migliora la qualità del prodotto e riduce i difetti nella produzione attraverso l'analisi dei dati, il rilevamento delle anomalie e la manutenzione predittiva, garantendo standard coerenti e riducendo al minimo gli sprechi.

D. L'intelligenza artificiale è il futuro della produzione?

R. Il mercato dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero era fissato a 2,3 miliardi di dollari nel 2022 e si prevede che raggiungerà i 16,3 miliardi di dollari entro il 2027, espandendosi a un CAGR del 47,9% in questo periodo. Questi dati descrivono il futuro promettente dell'IA nella produzione e come sia il momento giusto per le aziende di investire nella tecnologia per ottenere risultati di business significativi.