Artificial Intelligence: l’innovazione nel settore manifatturiero

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Machine learning e Intelligenza artificiale sono due temi molto trattati negli ultimi tempi. Questo perché caratterizzano e abilitano nuovi percorsi di business per la digitalizzazione delle aziende. Il machine learning può essere visto come una branca dell’intelligenza artificiale (quest’ultima intesa come la summa delle discipline che permettono alle macchine di avvicinarsi al comportamento umano) e riguarda appunto la capacità di apprendere dall’analisi delle situazioni o dai dati.

Il machine learning, con tutte le semplificazioni del caso, è l’applicazione software di una serie di tecniche di statistica computazionale che permette alle macchine di modificare il proprio comportamento in base agli stati e ai dati che hanno analizzato in passato e che analizzano nel presente.

Le applicazioni reali del machine learning

Ma quali sono le applicazioni reali di machine learning che potranno modificare il mondo della manifattura nei prossimi anni? Ecco alcuni esempi:

  • Migliorare del 30% la produttività delle fabbriche di semiconduttori, grazie alla riduzione degli scarti di produzione, applicando algoritmi di machine learning, e all’analisi delle cause di difformità, riducendo la necessità di controlli di qualità.
  • Asset management, supply chain management, inventory management sono tre delle aree in cui il machine learning potrà avere un maggior impatto. Assieme alle tecnologie IoT potranno infatti permettere di tracciare gli asset accuratamente, avere visibilità sulla supply chain, e ottimizzare il livello di scorte.
  • Applicazioni di manutenzione predittiva, basata su algorimi di machine learning sono previsti in rapida crescita nei prossimi anni 5 anni (35% secondo PWC).
  • Riduzione degli errori di previsione della supply chain, che permetteranno di ridurre costi relativi ai trasporti e costi di magazzino, riuscendo a ridurre il livello di scorte, e quindi la loro immobilizzazione finanziaria dal 20 al 50%.

Questi sono alcuni esempi degli scenari di sviluppo che si stanno aprendo per il prossimo futuro. Le previsioni sono tratte da studi e ricerche scientifiche sull’argomento. Tutto ciò è possibile grazie a due grandi pilastri tecnologici che sorreggono il tutto: la connettività, sempre più estesa e sempre più ubiqua, e la capacità di calcolo delle macchine sempre maggiore che permette di pensare ad applicazioni così sofisticate eppure diffuse ed accessibili.

Per ulteriori chiarimenti non esitare a contattarci.

Leggi anche Artificial Intelligence: tecnologie digitali in ambito energy

 

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