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L'intelligenza artificiale aiuta a potenziare le capacità di produzione

Boost Manufacturing with AI Large

Per decenni, l'automazione che utilizza la visione industriale ha costituito uno dei modi più popolari per i produttori per aumentare i propri margini. Oggi, l'automazione che sfrutta la tecnologia dell'Intelligenza Artificiale (IA) sta trasformando la capacità della produzione di migliorare le proprie operazioni aziendali e acquisire nuovi clienti.

Nella sua forma più elementare, l'intelligenza artificiale consente ai sistemi di macchine e informatici di apprendere da dati ed esempi per poter prevedere i risultati. Secondo Forrester Research, uno stupefacente 53% dei responsabili delle decisioni in ambito tecnologico sta implementando o espandendo il proprio uso dell'intelligenza artificiale, mentre un altro 20% prevede di implementare l'intelligenza artificiale nei prossimi 12 mesi. La produzione è uno dei settori di maggiori dimensioni ad adottare l'intelligenza artificiale, insieme alla sanità e alla vendita al dettaglio, con previsioni di spesa per l'intelligenza artificiale nella produzione in crescita di quasi il 50% l'anno, che dovrebbero raggiungere 17,2 miliardi di USD entro il 2025.

L'intelligenza artificiale può essere sfruttata per ambiti estremamente diversi tra loro quali la gestione della catena di fornitura, i test e le ispezioni di qualità oppure la manutenzione predittiva delle apparecchiature. L'intelligenza artificiale presenta effettivamente il potere di trasformare il modo in cui i produttori pensano a tutte le loro operazioni. Ma anche mentre questa tecnologia che cambia le regole del gioco progredisce e diventa più facile da utilizzare, molti produttori fanno ancora fatica a sfruttarla appieno, in gran parte in ragione delle sfide percepite che comportano costi, tempi di avvio, competenze richieste e affidabilità dei risultati.

Ridefinendo le loro aspettative in termini di prestazioni, tanto che si tratti di difetti rilevati quanto di falsi scarti evitati oppure di tempo risparmiato, i produttori che adottano l'intelligenza artificiale, e in particolare le applicazioni basate sul deep learning, come parte della loro strategia di automazione delle ispezioni possono godere di importanti vantaggi economici e materiali.

 

Un progetto di deep learning riuscito è in grado di generare risparmi sui costi, oltre a incrementi nella reddittività e una migliore comprensione del proprio processo di produzione. Sebbene vi siano costi iniziali diretti associati all'implementazione di una soluzione di deep learning (comprese le spese per software e hardware, i costi di sviluppo per il personale di ingegneria e il tempo necessario per raccogliere i dati di input), i benefici diretti e indiretti sono sostanziali.

In questa sede esaminiamo tre dei benefici attesi e non dell'intelligenza artificiale al di là del calcolo del ROI finanziario diretto.

Taglio dei costi e riduzione dei costi generali

I produttori disposti a correre il rischio di sostituire le pratiche di lavoro obsolete, in particolare le ispezioni manuali per le quali la visione industriale è troppo difficile da implementare, saranno ricompensati con meno spese generali. L'ispezione manuale è dominata dai costi della manodopera, sostenuti annualmente, e include l'avvicendamento del personale e le spese di ri-addestramento. Spesso gli ispettori umani sono superiori alle soluzioni automatizzate se prestano la massima attenzione. Tuttavia la maggior parte degli operatori è in grado di concentrarsi soltanto per 15-20 minuti e ciò determina incoerenze durante un turno o tra linee di produzione. Quando si calcola il recupero dell'investimento di un progetto di intelligenza artificiale, molti produttori sono sorpresi di apprendere la rapidità con cui il loro rendimento e la loro produttività migliorano.

Accelerazione dell'attuazione

Questo aspetto può sembrare sorprendente, dal momento che molte persone pensano che il tempo di avvio comportato dallo scoping di un'applicazione di intelligenza artificiale sia significativo. Tuttavia il nuovo software di intelligenza artificiale di facile utilizzo, progettato per l'automazione dello stabilimento può effettivamente accelerare il tempo di immissione sul mercato. Pensiamo al tempo e agli sforzi necessari per programmare e manutenere in maniera accurata complicate applicazioni di visione industriale che presentano un elemento di giudizio umano: le librerie di difetti, le eccezioni da tenere in considerazione e i filtri possono diventare immensi nel corso del tempo. Anziché scrivere algoritmi o programmare regole complicate per un computer, l'intelligenza artificiale insegna al sistema stesso ad apprendere dagli insiemi di dati e a prendere decisioni basate su tali esempi. Con l'aiuto di pochi ingegneri della qualità e da qualche centinaio a qualche migliaio di immagini di addestramento, è possibile implementare, testare e perfezionare un'applicazione di intelligenza artificiale in poche settimane.

Miglioramento delle analisi e del controllo dei processi a monte

Una soluzione di intelligenza artificiale che documenta i risultati d'ispezione rassicura il suo utente così come la possibilità di verificare retroattivamente le immagini e le decisioni di ispezione in caso di guasti futuri. Quando una stazione di ispezione finale è stata automatizzata con successo, è spesso possibile migrare le fasi di ispezione a monte fino all'ispezione in linea. Ciò riduce i costi individuando i difetti anticipatamente, prima di dedicare tempo o apportare valore aggiunto a componenti difettosi. Infine, la visione industriale basata sul deep learning può essere collegata alle iniziative generali di miglioramento dei processi attuate in azienda, ad esempio correlando i dati concreti di visione ad altre metriche quali ricette di processo, fornitori di componenti, differenze di attrezzatura, ubicazione degli stabilimenti e altro ancora.

L'intelligenza artificiale è la nuova tecnologia di automazione che consente risparmi di manodopera e aiuta i produttori a raggiungere margini aggiuntivi e a godere di vantaggi indiretti lungo tutta la catena di fornitura. Considerando l'intelligenza artificiale come parte delle operazioni e del piano strategico globale di automazione di un'organizzazione, questa tecnologia può aiutare le aziende manifatturiere a raggiungere nuovi livelli di prestazioni, aumentare il valore per gli azionisti e acquisire un vantaggio sulla concorrenza.

Per saperne di più, scarica il White paper gratuito di Cognex, "Il deep learning per l'automazione dello stabilimento".

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