Gli Autonomic System, o sistemi autonomi, sono tecnologie – basate su tecniche di apprendimento automatico e Intelligenza Artificiale – che si adattano al contesto in cui operano, ottimizzando le attività produttive e riducendo al minimo l’intervento umano diretto.
Questi sistemi sono progettati per essere in grado di monitorare e gestire le proprie funzionalità, adattarsi a situazioni impreviste, e garantire prestazioni ottimali in ogni circostanza.
Abbiamo già visto in molti articoli di questo blog come sia possibile sfruttare l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning per ottenere nuove informazioni di valore.
Gli Autonomic System prendono il nome dal sistema nervoso autonomo del corpo umano, il quale regola in modo programmato le funzioni vitali dell’organismo senza che sia necessario un intervento consapevole da parte nostra.
Su questo principio, i sistemi autonomi sono progettati per operare in modo autogestito, regolando le proprie funzionalità in maniera dinamica.
Grazie ad essi possiamo andare oltre il processo di analisi dei dati, lasciando in mano al sistema anche le successive operazioni, che autonomamente si adatteranno al contesto.
Come detto, gli Autonomic System utilizzano tecniche di Intelligenza Artificiale e Machine Learning per monitorare e gestire il proprio comportamento.
Oggi i sistemi autonomi sono utilizzati in una vasta gamma di applicazioni, tra cui reti di telecomunicazioni, sistemi di gestione dell’energia, di trasporto e di produzione industriale.
In questi contesti, gli Autonomic System sono in grado di gestire in modo efficace le attività, garantendo una prestazione ottimale, una maggiore efficienza, e una riduzione dei costi operativi.
Autonomic System: pro e contro
L’integrazione degli Autonomic System in un’azienda manifatturiera può offrire numerosi vantaggi, tra cui una maggiore efficienza operativa, una riduzione dei costi, una migliore gestione delle risorse, una maggiore flessibilità e una prestazione più affidabile.
Possiamo utilizzarli per gestire e monitorare i processi di produzione, i quali si regolano in base alle variazioni della domanda di mercato, ottimizzando l’utilizzo delle risorse, prevenendo i guasti, e garantendo la qualità del prodotto.
Vediamo ora quali aspetti possiamo migliorare nelle nostre aziende grazie agli Autonomic System.
- Maggiore efficienza e produttività
Gli Autonomic System sono in grado di monitorare e gestire i processi aziendali in modo autonomo, ottimizzando l’uso delle risorse e riducendo i tempi di attesa. - Migliore qualità del prodotto
Grazie alla capacità degli Autonomic System di identificare e correggere automaticamente eventuali problemi, possiamo garantire una maggiore qualità del prodotto e una riduzione dei difetti. - Riduzione dei costi
L’implementazione di un sistema autonomo può ridurre i costi operativi, ad esempio grazie alla riduzione della manodopera necessaria per monitorare e gestire i processi aziendali, oppure ottimizzando i tempi di produzione e di consumo delle risorse. - Maggiore flessibilità
Gli Autonomic System possono adattarsi alle variazioni della domanda di mercato e alle condizioni del sistema in modo dinamico, permettendoci di essere più flessibili e di rispondere rapidamente ai cambiamenti. - Maggiore sicurezza
Grazie alla capacità degli Autonomic System di monitorare e gestire i processi in modo autonomo, possiamo ridurre il rischio di incidenti sul posto di lavoro.
Naturalmente vi sono anche alcune criticità, che dobbiamo considerare fin da subito se vogliamo integrare questi sistemi nelle nostre organizzazioni.
- Costi iniziali
L’implementazione di un sistema autonomo può richiedere un investimento iniziale significativo, soprattutto se non abbiamo mai integrato nessun sistema di apprendimento automatico. - Complessità
Gli Autonomic System possono essere complessi da implementare, soprattutto se devono essere integrati in sistemi obsoleti. - Sicurezza
L’utilizzo degli Autonomic System può presentare alcuni rischi in termini di sicurezza, ad esempio nel caso di hackeraggio o di errori di programmazione in fase di sviluppo. - Rischi di dipendenza
L’adozione di un sistema autonomo può creare una dipendenza tecnologica, che può essere problematica in caso di malfunzionamenti o problemi di compatibilità se non si dispone di adeguate competenze.
Autonomic System: un esempio pratico
Come per ogni argomento trattato in questo blog cerchiamo di essere pratici.
Immaginiamo che la nostra azienda di automobili operi in catena di montaggio.
Abbiamo deciso di introdurre un sistema autonomo che monitori e gestisca il flusso di produzione, con l’obiettivo di ottimizzare l’uso delle risorse e ridurre i tempi di attesa.
Il sistema monitora l’avanzamento della produzione e identifica eventuali problemi.
Se rileva un ritardo, attiva automaticamente le misure correttive necessarie, ad esempio aumentando la velocità di produzione o riducendo la quantità di lavoro in coda.
Ma vediamo ora cosa dobbiamo fare per implementare questo strumento tecnologico avanzato.
Come per ogni integrazione di un sistema, va innanzitutto definito un percorso ben strutturato, che ci permetta di ridurre al minimo gli errori.
La tecnologia infatti è solo una parte del nostro lavoro, il quale ha un preciso sviluppo che non può essere ignorato.
Come prima cosa dobbiamo analizzare i processi produttivi.
Questa analisi ha come obiettivo quello di identificare le aree in cui è possibile migliorare l’efficienza e ridurre i tempi di attesa.
Ad esempio, vanno individuate le inefficienze nella gestione dei materiali e nei processi di assemblaggio delle auto.
Successivamente dobbiamo identificare le soluzioni.
Una volta individuate le aree di miglioramento, vanno trovate le soluzioni tecnologiche più appropriate per automatizzare i processi.
Ad esempio, possiamo valutare l’acquisto di robot industriali per la gestione dei materiali e di sistemi di assemblaggio automatizzati già presenti sul mercato, evitando di sviluppare delle soluzioni interne che richiederebbero più tempo e risorse.
Come terzo step dobbiamo fare una selezione dei fornitori che producono questi macchinari, stilando una sorta di classifica per evidenziare gli aspetti positivi e negativi di ciascuno di loro.
In questa fase è molto importante scegliere partner affidabili e competenti, con esperienza nella realizzazione di progetti simili, al fine di ridurre al minimo il rischio di insuccesso.
Dopo aver identificato il fornitore più adeguato possiamo passare all’implementazione del sistema, che include l’installazione delle attrezzature, la programmazione dei robot e la configurazione dei software.
Il tutto, affiancando passo passo il nostro fornitore, così da acquisire informazioni utili e adattare al meglio queste nuove tecnologie ai sistemi preesistenti.
Altro step delicato ed importante riguarda la fase di test e ottimizzazione.
Una volta implementato il sistema autonomo, è necessario testarlo per verificare che funzioni correttamente, e che raggiunga gli obiettivi di efficienza e riduzione dei tempi di attesa.
In questa fase possiamo scegliere di operare su una linea di test per poter lavorare su problemi o inefficienze modificando il sistema.
Ultimo step imprescindibile è la formazione del personale.
È importante educare il personale all’utilizzo del nuovo sistema autonomo, per garantire una corretta gestione e manutenzione delle attrezzature e dei software.
Questo percorso, riportato qui in maniera semplicistica, rende l’idea di come per ogni nuova tecnologia che vogliamo integrare nella nostra organizzazione dobbiamo affrontare diverse fasi.
Nell’esempio abbiamo visto solo un aspetto di cosa possiamo fare con gli Autonomic System, ma possiamo sfruttare le loro potenzialità per molte altre cose, come ad esempio la gestione della manutenzione preventiva delle macchine.
Il sistema può monitorare lo stato delle attrezzature e prevenire i guasti prima che si verifichino, ad esempio segnalando quando un componente va sostituito o riparato.
Conclusioni
Gli Autonomic System sono sistemi avanzati che sfruttano tecniche di Intelligenza Artificiale e Machine Learning per ridurre al minimo l’intervento umano.
Come avrai capito, per implementarli dobbiamo affrontare un percorso non solo tecnico ma anche di analisi e formazione.
Noi di DataDeep possiamo affiancarti in tutte le fasi del processo.
Scegliere soluzioni standard senza una corretta analisi iniziale può farti risparmiare nel breve periodo, ma creare gravi danni a lungo termine, in quanto la soluzione non risulta adatta ai tuoi processi aziendali.
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