Gli ambiti di applicazione delle tecnologie di Intelligenza Artificiale
Gli ambiti di applicazione delle tecnologie di Intelligenza Artificiale

Parafrasando gli esperti di Gartner, le tecnologie di intelligenza artificiale rappresentano un’opportunità senza precedenti per risolvere le problematiche insolubili con le sole competenze umane. Il fenomeno è ormai pervasivo e infatti, secondo le stime dell’analista, entro il 2021 il 40% delle applicazioni Enterprise commercializzate dai service providers farà uso di funzionalità Ai.

Tra gli ambiti applicativi più effervescenti, il settore finanziario si servirà sempre più spesso di algoritmi e funzionalità predittive per identificare frodi o analizzare il comportamento dei clienti; l’healthcare invece sfrutterà le evidenze generate dalle tecnologie di machine learning per progredire nella ricerca, affinare le diagnosi e migliorare la somministrazione delle cure al paziente.

Industry 4.0 a tutta intelligenza

Tuttavia, un altro settore ad alto potenziale si sta imponendo come terreno di gioco per le nuove sfide dell’Artificial Intelligence, ovvero il comparto manifatturiero secondo i nuovi modelli dell’Industry 4.0.

Nelle moderne fabbriche intelligenti, l’Internet of Things ha ormai fatto il suo ingresso trionfale: i sensori e gli smart devices distribuiti capillarmente all’interno dei plants produttivi e dei centri logistici stanno drasticamente incrementando l’efficienza e creando nuove opportunità di business.

Sempre secondo le statistiche di Gartner, nel 2019 gli oggetti connessi in circolazione saranno 14,2 miliardi e raggiungeranno la fantomatica quota di 25 miliardi nel 2021.

Tra questi, molti saranno dislocati all’interno degli stabilimenti manifatturieri e apriranno la strada a interessanti applicazioni di automazione industriale, manutenzione predittiva, gestione degli asset e controllo dei consumi energetici

Le informazioni raccolte dai dispositivi intelligenti andranno ad alimentare i motori analitici, dove verranno incrociate con i dati provenienti dai sistemi gestionali (le soluzioni di Customer Relationship Management oppure di Enterprise Resource Planning), dalle fonti online (come i social network o le piattaforme di ecommerce), dalle mobile app e dagli smart products venduti ai clienti.

Ai e IoT: esempi pratici

Il patrimonio informativo sprigionato dalle tecnologie dello Smart Manufacturing rappresenta la benzina per le applicazioni di Artificial Intelligence.

Si pensi ad esempio alle applicazioni di manutenzione predittiva: i sensori permettono di effettuare il condition monitoring di macchinari e componenti, rilevando parametri di stato ed esercizio (pressione, temperatura, vibrazioni eccetera) e trasmettendoli ai sistemi analitici attraverso la rete. Il confronto di questi dati permette di identificare eventuali anomalie o malfunzionamenti, quindi di intervenire tempestivamente (con il supporto del team manutentivo oppure innescando meccanismi di autoregolazione) prima che sopraggiungano guasti o fermi produttivi.

La gestione degli asset da remoto e attraverso l’intelligenza artificiale offre vantaggi non soltanto in termini di manutenzione, ma anche per l’ottimizzazione dei workflow: ad esempio, le macchine possono essere regolate in potenza a seconda dei task e della tipologia di produzione, il tutto grazie alle informazioni rilevate dai sensori e ai modelli di calcolo.

Stessi meccanismi intelligenti possono essere utilizzati per massimizzare e tenere sotto controllo i consumi del singolo macchinario e dell’intero impianto: l’intelligenza artificiale aiuta nella definizione degli energy performance indicators, nonché nell’identificazione di eventuali scostamenti, con la possibilità di correggere la rotta.

L’intelligenza artificiale può offrire un valido contributo anche nell’intercettare le esigenze del mercato grazie all’analisi dei momenti di relazione buyer - seller, che oggi si consumano sempre più spesso attraverso i canali online e i servizi digitali abilitati dagli smart products. Le indicazioni fornite dagli analytics permettono campagne di marketing mirate (anche a mezzo di automatismi) e l’innovazione di prodotto in base alle preferenze e alle abitudini dei consumatori.

L’Ai è un salto culturale

Se la via dell’artificial intelligence sembra lastricata d’oro in virtù dei vantaggi offerti, non bisogna tuttavia immaginarla priva di ostacoli o scontata: serve innanzitutto una solida conoscenza delle dinamiche di business, la razionalizzazione dei processi aziendali e di data management, la scelta di soluzioni che garantiscano la costruzione, l’addestramento, la distribuzione e la manutenzione degli algoritmi, l’introduzione di competenza specifiche, con un ruolo di preminenza per i data scientist.

Questo perché l’intelligenza artificiale presuppone innanzitutto un salto di pensiero, una rivoluzione culturale prima che tecnologica e infrastrutturale: occorrono quindi lungimiranza a livello di dirigenza, ma anche preparazione a tutti i livelli dell’organigramma.

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