AI nel manifatturiero: opportunità o illusione? Perché l’AI non funziona se mancano contesto e cultura del dato.
Progetto AI in ambito manifatturiero:
contesto e cultura del dato sono essenziali.
L’adozione di strumenti di intelligenza artificiale è un tema sempre più centrale per le aziende manifatturiere che mirano a ottimizzare i processi produttivi, migliorare l’efficienza e ridurre gli sprechi. Tuttavia, implementare un progetto di AI senza un contesto propizio e senza una cultura aziendale orientata al dato, è un’operazione destinata al fallimento. Vediamo perché.
AI nel manifatturiero: i principali ambiti di applicazione
Nel settore industriale, l’AI non si limita all’ambito della generazione di testi o immagini, ma si applica a contesti specifici come il Machine Learning per l’ottimizzazione della produzione, la manutenzione predittiva e il controllo qualità. Per funzionare correttamente, questi sistemi hanno bisogno di dati accurati e strutturati; in caso contrario, i modelli di AI rischiano di generare risultati fuorvianti o inutilizzabili.
L’AI applicata all’industria si basa principalmente su algoritmi di Machine Learning, utilizzati per:
- Migliorare l’efficienza produttiva, analizzando i parametri di lavorazione per ridurre gli sprechi e ottimizzare le performance.
- Prevedere i guasti, analizzando i dati storici dei macchinari per individuare segnali di malfunzionamento prima che si verifichi un fermo macchina.
- Supportare il controllo qualità, rilevando anomalie nei prodotti attraverso analisi predittive e modelli statistici avanzati.
Tuttavia, non esiste una soluzione standard valida per tutte le aziende. Ogni realtà ha processi, macchinari e variabili uniche, e un progetto di AI per il manifatturiero deve essere sviluppato su misura, tenendo conto del contesto produttivo e della quantità e qualità dei dati disponibili.
MaDs software per il monitoraggio della produzione: cruciale per il successo di questi progetti.
L’importanza della qualità dei dati: un caso pratico
Un esperimento che abbiamo realizzato con un’azienda partner che utilizza MaDS – Software MES, il nostro software MES, per il monitoraggio della produzione, è emblematico di quanto la gestione dei dati sia cruciale per il successo di un progetto di AI.
L’obiettivo del progetto era valutare se fosse possibile:
- Prevedere i fermi macchina, correlando i parametri di processo delle macchine saldatrici (corrente, tensione, velocità del filo) con i guasti.
- Individuare correlazioni tra i dati di produzione e gli scarti, per sviluppare un sistema di allerta, che tramite il sistema MES MaDS segnalasse il rischio di produrre pezzi non conformi.
Che cosa è successo?
Ebbene, l’esperimento non ha prodotto risultati utili. Ma attenzione: il motivo non è da ricercare nella tecnologia, bensì nel contesto. L’analisi che abbiamo svolto ha infatti evidenziato una criticità fondamentale: con una percentuale di scarti inferiore all’1%, era impossibile individuare correlazioni statisticamente significative. Semplicemente, la quantità degli scarti non rilevante dal punto di vista statistico.
Questa situazione è emblematica di una realtà che riscontriamo frequentemente: si procede all’adozione di strumenti avanzati di analisi e intelligenza artificiale, senza la consapevolezza che una base dati solida è il prerequisito per il successo del progetto. L’AI non “crea” informazioni, ma elabora ciò che le viene fornito e trae conclusioni che potrebbero essere fuorvianti. Se i dati sono insufficienti o incompleti, l’output non potrà che essere inattendibile.
Questa esperienza ha dimostrato ancora una volta che la tecnologia da sola non basta: è necessario sviluppare una cultura del dato, in cui la raccolta e l’analisi delle informazioni diventino parte integrante del processo produttivo, e analizzare attentamente lo specifico contesto aziendale. Senza questa consapevolezza, anche il miglior sistema di AI o Machine Learning rischia di rimanere un esercizio teorico senza applicazione concreta.
Ci sono tre aspetti fondamentali da considerare
nello sviluppo di un progetto AI.
Come prepararsi a un progetto di AI nel manifatturiero?
Per sfruttare appieno il potenziale dell’AI, un’azienda deve prima lavorare su tre aspetti fondamentali:
- Strutturare correttamente la raccolta dati: i dati devono essere omogenei, aggiornati e tracciati in modo automatico.
- Definire il contesto di applicazione: ogni reparto produttivo ha parametri specifici e ciò che funziona per una macchina potrebbe non essere valido per un’altra.
- Integrare i dati nei processi aziendali: l’AI deve diventare uno strumento decisionale concreto, non un esperimento isolato.
L’intelligenza artificiale può essere un potente strumento per migliorare l’efficienza e la competitività nel manifatturiero, ma solo se supportata da dati di qualità, in quantità adeguata, e da un’analisi approfondita dei processi aziendali.
Se la tua azienda sta valutando l’adozione di strumenti di AI o vuole migliorare la gestione dei dati produttivi, NEALIS può aiutarti a costruire le basi per un progetto efficace e realmente utile al business.
Contattaci per una consulenza e scopri come ottimizzare i tuoi processi grazie a un approccio strutturato alla gestione dei dati.
- Tutti
- Approfondimenti
- Case history
- News
- Senza categoria
