Questo sito web utilizza cookie tecnici e, previo Suo consenso, cookie di profilazione, nostri e di terze parti. Chiudendo questo banner, scorrendo questa pagina o cliccando qualunque suo elemento acconsente all'uso dei cookie. Leggi la nostra Cookie Policy per esteso.OK

TREND

Intelligenza artificiale, Europa apripista nel manifatturiero

Report Capgemini: il 51% dei produttori europei sta adottando sistemi AI nelle operation del settore. Focus su manutenzione intelligente, controllo qualità del prodotto e pianificazione della domanda

12 Dic 2019

L. O.

Intelligenza artificiale, è europea la leadership nell’applicazione al manifatturiero. Lo evidenzia il report del Capgemini Research Institute secondo cui il 51% dei principali produttori europei con presenza globale sta implementando almeno un caso d’uso sull’AI. Dalla ricerca emerge che i produttori si possono concentrare su tre aree per avviare il loro percorso in ambito AI: manutenzione intelligente, controllo della qualità del prodotto e pianificazione della domanda.

Quattro i segmenti analizzati dal report – Industrial Manufacturing, Automotive, Consumer Products, Aerospace & Defense – da cui emerge che, per le aziende, l’IA presenta un enorme potenziale in termini di riduzione dei costi operativi e miglioramento di produttività e qualità. I principali produttori mondiali in Germania (69%), Francia (47%) e Regno Unito (33%) presentano il grado più avanzato di implementazione dell’IA nelle operazioni di produzione.

Aree privilegiate per sistemi di AI

Fra le best practice Danone, che è riuscita a ridurre del 20% gli errori previsionali e del 30% 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 di oltre il 15% nell’uniformità del prodotto.

Controllo di qualità dei prodotti, manutenzione intelligente e demand planning le aree in cui l’IA può essere implementata più facilmente e fornire il miglior ritorno sull’investimento, secondo i dirigenti intervistati. In questo senso General Motors ha testato un sistema che individua guasti ai robot 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 per ogni minuto di fermo macchina. Il report evidenzia anche 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 della tecnologia – dice 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”.

Tuttavia i business leader non si concentrano esclusivamente su questi casi d’uso perché, dice ancora Ciccone, “parallelamente alla loro implementazione, si preparano ad affrontare il futuro reinvestendo parte dei risparmi nella costruzione di una piattaforma digitale scalabile e flessibile, sviluppando le competenze a supporto”.

@RIPRODUZIONE RISERVATA

Articolo 1 di 4