Questo articolo è stato pubblicato anche sulla testata specializzata “AI4Business” in data 30 ottobre 2023: https://www.ai4business.it/intelligenza-artificiale/come-analisi-dati-e-ai-riducono-i-tempi-di-produzione
L’analisi dei dati e l’intelligenza artificiale sono il duo dinamico che sta rivoluzionando la gestione dei tempi produttivi aziendali.
Ogni giorno le aziende raccolgono una vasta quantità di informazioni: sfruttarle diventa perciò fondamentale per ottimizzare il lavoro e velocizzare le attività.
Minori tempi di produzione significano costi ridotti, maggiore competitività sul mercato, e aumento della soddisfazione del cliente.
Ma come si riesce a ottenere questo ambizioso obiettivo in un mondo in cui la concorrenza è spietata e i margini di errore minimi? Sfruttando l’analisi dei dati e i sistemi di apprendimento automatico, che stanno cambiando le regole del gioco.
Tempi di produzione e Big Data
Ogni volta che una macchina si avvia, un prodotto viene assemblato o una transazione effettuata, si genera un’enorme quantità di dati. Perché i dati sono così importanti?
La risposta sta nella loro capacità di rivelare informazioni nascoste.
Immaginiamo una catena di montaggio in cui una macchina si blocca periodicamente, o una fase del processo che richiede più lavoro del previsto. Prima dell’era dei Big data, individuare le cause di queste problematiche avrebbe richiesto tempo e sforzi manuali.
Ora, grazie all’analisi dei dati e alle nuove tecnologie, possiamo scoprire rapidamente e con semplicità i motivi degli intoppi.
Per farlo, dobbiamo però avere a disposizione un buon numero di informazioni su tempi di produzione, guasti delle macchine, rendimento delle apparecchiature, e molto altro.
Analizzando questi dati possiamo identificare tendenze e schemi che suggeriscono la presenza di inefficienze, facendo emergere che un determinato tipo di macchina ha la tendenza a rompersi frequentemente.
Grazie all’analisi dei Big data siamo in grado di pianificare la produzione (gestendo meglio le risorse e i materiali), e di prevedere la domanda futura dei clienti.
Ma come capiamo che abbiamo a nostra disposizione dei Big Data?
Le 5 V dei Big data
Per definire Big data le informazioni che possediamo, queste devono soddisfare 5 caratteristiche principali, spesso indicate come le “5 V”:
- Volume
Dati disponibili in grandi quantità, che non possono essere gestiti con gli strumenti tradizionali. Non esiste un volume specifico che definisca quando i dati diventano “grandi”, ma generalmente si tratta di un numero di informazioni che supera la capacità dei classici fogli di calcolo. - Varianza
Dati che provengono da diverse fonti e che possono essere strutturati (in formato tabellare), semistrutturati (file di log o documenti), e non strutturati (testo libero, immagini o video). - Velocità
Dati in continuo flusso, generati, raccolti e aggiornati a una velocità elevata, che richiedono un’analisi in tempo reale o quasi. Si possono considerare dati di questo tipo quelli provenienti dai sensori installati sulle macchine. - Veridicità
Dati accurati, affidabili, che rappresentano fedelmente la realtà o il fenomeno che stanno cercando di descrivere. - Valenza
Dati rilevanti e utili per uno scopo specifico o un obiettivo di analisi, che possono generare un valore effettivo per l’azienda.
Tempi di produzione e Intelligenza Artificiale
I dati sono spesso così numerosi che superano le nostre capacità di analisi. Ed è in questo contesto che l’intelligenza artificiale svolge il suo ruolo cruciale.
Quello che facciamo oggi quando cerchiamo di ridurre i tempi di produzione è usare una combinazione di formule statistiche, informatiche, e potenti sistemi di calcolo (hardware).
Questi strumenti ci consentono di elaborare efficacemente le enormi quantità di dati disponibili.
Oggi abbiamo la capacità di creare algoritmi in grado di condurre analisi complesse su un vasto insieme di informazioni e di identificare pattern nascosti.
Proviamo con qualche esempio a capire meglio cosa può fare la tecnologia.
Immaginiamo un’azienda che produce automobili. Uno dei principali fattori che influiscono sui tempi di produzione è la gestione della catena di approvvigionamento delle componenti necessarie per assemblare i veicoli.
In passato, l’azienda avrebbe dovuto fare affidamento su previsioni basate su dati storici e informazioni limitate per ordinare le parti e garantire che fossero disponibili in tempo per l’assemblaggio.
Come ottimizzare la Supply Chain
Oggi, con l’implementazione di sistemi basati sull’intelligenza artificiale, l’azienda è in grado di ottimizzare la propria catena di approvvigionamento.
Ecco come:
Analisi dei dati in tempo reale
L’algoritmo monitora in tempo reale i dati relativi alla domanda dei consumatori, alle scorte di magazzino, ai tempi di produzione dei componenti, e alle condizioni meteorologiche (che possono influire sulla spedizione).
Predizione della domanda
Attraverso l’analisi dei dati storici e in real time, l’algoritmo è in grado di prevedere con precisione la domanda futura di veicoli e componenti. Ciò consente all’azienda di evitare una sovrapproduzione o una sottoproduzione di automobili.
Ottimizzazione degli ordini
Tramite algoritmi di ottimizzazione vengono generati automaticamente gli ordini dei componenti in base alle previsioni della domanda e alla disponibilità delle scorte. Questi ordini vengono effettuati in modo tempestivo, con l’obiettivo di minimizzare i tempi di attesa.
Risposta rapida agli eventi
Se si verificano eventi imprevisti (come scioperi o ritardi nella consegna delle parti), l’algoritmo si adatta immediatamente alla catena di approvvigionamento e apporta modifiche agli ordini in tempo reale.
Riduzione degli sprechi
Grazie agli algoritmi viene evitato l’accumulo di scorte non necessarie, riducendo gli sprechi e i costi associati alla gestione dei componenti.
Con questo sistema basato sull’AI, l’azienda è in grado di ottimizzare la propria catena di approvvigionamento, ridurre i tempi di produzione, e rispondere in modo flessibile alle variazioni della domanda e agli eventi imprevisti.
Ciò si traduce in una produzione più efficiente e in una maggiore competitività sul mercato.
Il futuro della produzione è guidato dai dati
Il presente ci offre solo un assaggio degli infiniti vantaggi che l’uso dei dati e dell’intelligenza artificiale può portare alla produzione industriale.
Il futuro è carico di promesse e potenzialità, e l’evoluzione delle nuove tecnologie continua a definire la trasformazione del comparto manifatturiero.
Mentre ci addentriamo nel futuro, possiamo immaginare un’industria in cui i dati e l’AI saranno sempre più integrati nei processi produttivi.
Le capacità di previsione diventeranno ancora più sofisticate, consentendo alle aziende di prevedere non solo la domanda di prodotti, ma anche i problemi operativi, con giorni o settimane di anticipo.
Questo ridurrà al minimo i tempi di inattività non pianificati.
L’automazione guidata dalle nuove tecnologie si diffonderà ampiamente in tutti gli aspetti della produzione, e le fabbriche del futuro potrebbero essere popolate da robot autonomi che collaborano con i lavoratori umani per aumentare la produttività e la qualità.
Nuovi sistemi saranno in grado di rilevare difetti o anomalie nei prodotti in modo più preciso e tempestivo rispetto all’ispezione odierna, garantendo una qualità costante e una riduzione dei pezzi difettosi.
Infine, l’analisi dei dati consentirà una gestione più efficiente delle risorse, riducendo il consumo energetico, minimizzando gli sprechi, e contribuendo a ridurre l’impatto ambientale dell’industria.
Questi sviluppi futuri non solo trasformeranno le aziende, ma avranno anche un impatto significativo sull’economia nel suo complesso.
Una produzione più efficiente aumenterà la competitività, consentendo alle imprese di espandersi sui mercati globali, portando con sé una maggiore crescita economica e nuove opportunità di lavoro.
In un mondo in cui il tempo è un bene prezioso, l’analisi dei dati e l’intelligenza artificiale stanno emergendo come i veri protagonisti della produzione moderna.
Conclusioni
L’importanza di queste tecnologie nella riduzione dei tempi di lavoro non può essere sottovalutata, poiché sta rivoluzionando il settore manifatturiero in modo straordinario.
L’analisi dei dati e l’intelligenza artificiale rappresentano la chiave per sbloccare l’efficienza e la competitività nelle operazioni produttive, attraverso la raccolta e l’interpretazione di enormi quantità di dati.
Alla luce di queste trasformazioni epocali, ogni azienda e imprenditore dovrebbero considerare seriamente l’adozione di tecnologie avanzate.
L’innovazione è la chiave per rimanere competitivi in un mondo in cui la concorrenza è sempre più feroce.
