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Intelligenza Artificiale: 5 modi per migliorare i tuoi processi

Come utilizzare l'Intelligenza Artificiale nei propri stabilimenti produttivi?

Intelligenza artificiale, Analisi dei Big Data e Visione Artificiale sono ormai sulla bocca di tutti.

Molto spesso si associa l’Intelligenza Artificiale a qualcosa di estremamente complicato (ed in effetti lo è!) e distante dalla nostra quotidianità, soprattutto se lavoriamo in contesti produttivi dove ahimè l’innovazione e le nuove tecnologie vengono implementate con una certa lentezza e inerzia.

In maniera estremamente sintetica, l’intelligenza artificiale consiste nell’implementazione di una serie di algoritmi che permettono di replicare, seppur in maniera spesso limitata, alcune funzionalità proprie dell’intelligenza umana, come ad esempio l’interpretazione di immagini, la traduzione multi-lingua o l’elaborazione e l’analisi di dati.

Tuttavia esistono ormai diverse applicazioni concrete che possono dare risultati sostanzialmente immediati con investimenti davvero minimi.

In questo post, forniremo una panoramica di 5 applicazioni di intelligenza artificiale all’interno dei sistemi produttivi.

# 1: Traduzione in tempo reale di istruzioni di lavoro

Iniziamo dall’applicazione in apparenza più semplice, ovvero la traduzione in tempo reale delle istruzioni di lavoro.

Diciamo più semplice in quanto tutti abbiamo sperimentato l’utilità di strumenti come Google Translate o Deepl che ci permettono di tradurre qualsiasi documento in maniera estremamente facile, veloce e con una qualità sempre maggiore della traduzione.

Questi algoritmi vengono integrati ormai all’interno di software e applicazioni a supporto delle operazioni di front-end all’interno delle officine.

Il vantaggio è notevole, in quanto permette di risparmiare tempo prezioso nel tradurre documentazione all’interno di siti di aziende multinazionali o di tradurre chat di supporto tra operatori di lingua diversa.
Riassumendo, tali algoritmi sono implementate nelle seguenti soluzioni:

  • Istruzioni di lavoro digitali multilingua
  • Applicazioni di assistenza remota, in cui la chat viene automaticamente tradotta in diverse lingue

# 2: Analisi dei flussi e della manodopera

Entriamo ora nel mondo dei sistemi di visione artificiale, ovvero sistemi in grado di estrapolare informazioni dalle immagini acquisite da telecamere.

Installando una semplice telecamera all’interno dell’officina, è possibile implementare algoritmi in grado di estrapolare informazioni critiche per quanto riguarda, ad esempio:

  • La gestione dei flussi produttivi, creando vere e proprie spaghetti chart in tempo reale
  • L’analisi delle attività a valore aggiunto e non a valore aggiunto della manodopera
  • Il rispetto delle istruzioni standard operative, monitorando la posizione del personale durante le fasi di lavoro

# 3: Ispezione finale

Sempre più aziende stanno offrendo soluzioni che sfruttano l’intelligenza artificiale per l’ispezione finale dei componenti, sia a fine lavorazione che a fine assemblaggio.

Ad esempio, mediante algoritmi di deep learning è possibile rilevare difetti superficiali non accettabili in base agli standard di riferimento.

Tra l’altro, questa operazione è spesso soggettiva, quindi influenzata dall’interpretazione dell’ispettore di collaudo, per quanto le procedure tentino di renderla il più possibile oggettiva.

Oppure, è possibile identificare la presenza o meno di componenti in seguito ad un’operazione di assemblaggio.

Tali soluzioni, ad esempio, sono implementate da BMW nello stabilimento di Monaco, oppure dall’Agenzia Spaziale Europea per la verifica dei componenti elettronici nei satelliti.

# 4: Manutenzione Predittiva

Attraverso l’analisi delle vibrazioni e quindi delle frequenze provenienti dai componenti meccanici critici all’interno di un macchinario (tipicamente cuscinetti) è possibile predire ormai con una certa accuratezza se ed entro quanto tempo il componente si romperà.

In termini di TPM, questo rappresenta un beneficio considerevole. Infatti, si passa dal concetto di manutenzione preventiva (ad esempio, il tagliando dell’automobile), alla manutenzione predittiva, ovvero si interviene solo prima di un fermo macchina.

Questo cambio di paradigma, infatti, fa risparmiare notevole tempo e risorse, in quanto l’usura dei componenti dipende in larga misura dal loro utilizzo, per cui è possibile che la manutenzione predittiva richieda più fermi macchina di quanto sia in realtà necessario, oppure non intervenga quando sarebbe più opportuno.

Diverse aziende sul mercato si stanno lanciando in questo settore, fornendo sia l’hardware richiesto che supporto nel loro posizionamento e nell’analisi dei dati raccolti.

# 5: Analisi in tempo reale delle cause principali di difettosità

Concludiamo la nostra serie di applicazioni di intelligenza artificiale con forse l’esempio più concreto per quanto riguarda il miglioramento qualitativo dei processi, ovvero l’utilizzo di algoritmi in grado di identificare le cause principali delle difettosità all’interno di un processo.

Chi ha familiarità con le fasi DMAIC dei processi Lean Six Sigma sa come la parte più noiosa e a maggiore dispendio di energie sia la raccolta e l’analisi dei dati mediante l’utilizzo opportuno di strumenti statistici.

L’Intelligenza Artificiale è in grado di effettuare analisi statistiche in tempo reale sulla base di un’enorme quantità di dati, i cosiddetti Big Data.

Correlando opportunamente dati provenienti da processi diversi, è possibile individuare cause altrimenti impossibili da scoprire.

In questo senso, siamo in contatto con diverse aziende che fanno proprio questo: raccolgono e analizzano I dati utilizzando gli strumenti statistici propri del Six Sigma fornendo agli ingegneri di processo risultati più accurati in una frazione di tempo rispetto all’analisi “umana” degli stessi.

Come implementare l’Intelligenza Artificiale nella tua azienda?

In questo post abbiamo descritto 5 applicazioni concrete di intelligenza artificiale all’interno di uno stabilimento produttivo.

È bene ricordare che per ognuna di queste applicazioni esistono diversi fornitori in grado di fornire la propria soluzione tecnologica a costi decisamente accessibili anche alle PMI.

Tuttavia, la soluzione va scelta sulla base di una serie di criteri precisi, principalmente l’obiettivo che si vuole raggiungere.

Nel caso vogliate cimentarvi nell’implementazione di algoritmi di intelligenza artificiale, vi consigliamo di dare un’occhiata ai corsi in inglese messi a disposizione dai nostri partner.

Se invece siete interessati al lato più applicativo delle nuove tecnologie, vi consigliamo il corso “le 9 tecnologie abilitanti dell’industria 4.0

 

A Presto

Nicola Accialini

Hi there! I am Nicola, founder and admin of SkillS4i. Aerospace Engineer, technology enthusiast and industrial expert. I live in Spain and I like travelling, cycling, hiking and reading.

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