La nuova ricerca di Capgemini evidenzia la diffusione sul mercato europeo dell’implementazione dell’Intelligenza Artificiale (IA) all’interno delle operations del settore manifatturiero. Più della metà dei principali produttori europei con presenza globale sta infatti implementando almeno un caso d’uso sull’IA. Dalla ricerca si evince che i produttori si possono concentrare su tre aree per avviare il loro percorso in ambito IA: manutenzione intelligente, controllo della qualità del prodotto e pianificazione della domanda.
Il report di Capgemini, dal titolo “Scaling AI in manufacturing operations: A practitioners’ perspective” ha analizzato l’implementazione dell’IA tra le 75 principali aziende a livello globale attive in quattro segmenti produttivi: Industrial Manufacturing, Automotive, Consumer Products, Aerospace & Defense. Dallo studio emerge che l’IA presenta un enorme potenziale in termini di riduzione dei costi operativi e miglioramento di produttività e qualità. Secondo la ricerca, i principali produttori mondiali in Germania, Francia e Regno Unito presentano il grado più avanzato di implementazione dell’IA nelle operazioni di produzione.
Dal report emergono anche alcune altre evidenze, come la differenza che può fare l’IA nella catena del valore delle operations. Alcune tra le aziende che ne hanno giovato troviamo Danone, che è riuscita a ridurre gli errori previsionali e il numero di vendite mancate grazie all’utilizzo di sistemi di machine learning per prevedere la variabilità della domanda; e Bridgestone, che ha introdotto un nuovo sistema di assemblaggio basato sul controllo automatico della qualità portando a un miglioramento nell’uniformità del prodotto.
In oltre i produttori iniziano a integrare l’IA nelle operations concentrandosi su tre casi d’uso, in quanto possiedono un mix ottimale di caratteristiche che li rendono un punto di partenza ideale: tra le altre, chiaro valore commerciale, relativa facilità di implementazione e disponibilità di dati e competenze in materia di IA. Per i dirigenti intervistati da Capgemini, il controllo di qualità dei prodotti, la manutenzione intelligente e il demand planning sono le aree in cui l’IA può essere implementata più facilmente e fornire il miglior ritorno sull’investimento. General Motors ha testato un sistema per individuare guasti ai robot ancor prima che si verifichino. Questo aiuta l’azienda a evitare di incorrere in costi legati a interruzioni non pianificate che possono raggiungere i 20.000 dollari di danno per ogni minuto di fermo macchina. Se da un lato c’è un consenso su quali siano i migliori casi d’uso per iniziare a inserire l’IA nelle operations, dall’altro il report evidenzia che è necessario non fermarsi alle prime implementazioni e raccogliere sistematicamente il potenziale dell’IA racchiuso negli altri casi d’uso.
«Con la crescita dell’efficacia dell’Intelligenza Artificiale nelle operations del manifatturiero, vedremo le grandi imprese passare da progetti pilota a un’adozione su larga scala di tale tecnologia», ha dichiarato Gerardo Ciccone, MALS & CPRD Director, Capgemini Business Unit Italy. «Giustamente, le organizzazioni concentrano inizialmente i propri sforzi su ambiti di applicazione che offrono un ritorno sugli investimenti più rapido e tangibile: in particolare nel controllo della qualità di processo e nella manutenzione intelligente.»
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