L’industria manifatturiera è una delle principali fonti di ricchezza e occupazione in tutto il mondo, tuttavia sta affrontando oggi sfide sempre maggiori in un mondo che è in continua evoluzione e sempre più complesso.
Per mantenere la competitività, le aziende devono essere in grado di produrre prodotti di alta qualità a un costo sostenibile, garantendo al contempo la massima efficienza e la massima produttività.
In questa direzione sono sempre più numerose quelle aziende che stanno adottando nella loro produzione soluzioni di automazione avanzate che comportano una stretta integrazione e cogestione di AI (intelligenza artificiale) e Edge Computing.
Questa integrazione con l’AI permette alle aziende la possibilità di migliorare notevolmente la loro produzione, ottimizzando i processi produttivi e aumentando l’efficienza operativa.
L’applicazione dell’AI consente di fatto alle aziende di analizzare grandi quantità di dati generati dai sistemi di produzione e dalle macchine in tempo reale, consentendo loro di identificare rapidamente eventuali problemi, o anomalie che possono causare ritardi o fermi nella produzione. L’Edge Computing, invece, consente alle aziende di elaborare i dati direttamente sulle macchine, senza doverli trasmettere a un server centrale, migliorando la velocità di elaborazione dei dati e riducendo al minimo il tempo di latenza.
L’integrazione di AI ed Edge Computing offre anche ai tecnici di produzione la possibilità di monitorare costantemente le macchine e le linee di produzione in tempo reale, raccogliendo dati e analizzandoli per identificare eventuali problemi o anomalie in maniera predittiva.
L’AI può essere utilizzata, ad esempio proprio per anticipare eventuali guasti alle macchine, permettendo alle aziende di eseguire la manutenzione preventiva per ridurre i tempi di fermo della produzione.
La stima predittiva permette quindi di prendere decisioni immediate, tempestive, puntuali e assolutamente risolutive sull’intera linea produttiva.
In questa maniera le aziende manifatturiere possono vantare una maggiore flessibilità, efficienza e competitività nella produzione, adattandosi per altro alla rapida evoluzione del mercato e delle esigenze dei consumatori.
Il contesto in cui l’industria manifatturiera si trova oggi
L’industria manifatturiera si trova attualmente in un contesto in continua e rapidissima mutazione, caratterizzata da una serie di fattori sia interni che esterni all’ambito produttivo.
Da un lato, la crescente globalizzazione e l’intensificarsi della concorrenza internazionale hanno imposto alle imprese manifatturiere la necessità di essere sempre più competitive, efficienti e flessibili, a vantaggio della loro stessa sopravvivenza; dall’altro lato, l’avvento delle nuove tecnologie sta portando ad una rivoluzione nell’industria manifatturiera, attraverso l’adozione di soluzioni di automazione avanzate, robotica, intelligenza artificiale e Internet of Things (IoT).
Queste tecnologie stanno indubbiamente portando a una maggiore efficienza produttiva e a una riduzione dei costi, ma richiedono al contempo una continua formazione e aggiornamento del personale, nonché un’adeguata infrastruttura tecnologica.
A tutto questo si fa sempre più pregnante l’attenzione crescente verso la sostenibilità ambientale e la riduzione delle emissioni di carbonio, cosa che riversa non poche responsabilità alle imprese manifatturiere, sollecitate di continuo ad abbracciare stili e modelli produttivi più eco-sostenibili e materiali meno inquinanti, al fine di ridurre l’impatto ambientale delle loro attività.
AI ed Edge Computing: le caratteristiche principali e le applicazioni nell’industria manifatturiera
Quando parliamo di intelligenza artificiale (AI) facciamo chiaramente riferimento a quella tecnologia che consente ai computer di apprendere da dati, identificare modelli e prendere decisioni autonome senza essere esplicitamente programmati. Ciò significa che l’AI può analizzare enormi quantità di dati in tempo reale, identificare rapidamente eventuali problemi e fornire soluzioni efficaci. L’AI può essere utilizzata per migliorare la qualità dei prodotti, aumentare l’efficienza della produzione, ridurre i tempi di fermo della produzione e i costi complessivi della produzione, anticipare pure i possibili guasti delle macchine.
E tutto questo senza un intervento umano costante e continuo ed una ricaduta notevole sui tempi delle risorse umane e sui costi di produzione.
Quando l’AI viene integrata con l’Edge Computing, che riesce ad elaborare una considerevole mole di dati direttamente sulle macchine, invece di trasferirli a un server centrale per l’elaborazione, è chiaro come si possa amplificare la potenza dell’interpretazione dei dati. Ma non solo. L’Edge Computing, infatti, non prevedendo trasmissione dei dati ad un server centrale, non solo riduce al minimo il tempo di latenza e migliora la velocità di elaborazione, ma riduce anche il carico di rete e migliora la sicurezza dei dati.
Nell’industria manifatturiera, quindi, l’AI ed Edge Computing possono essere utilizzati per migliorare la produttività, la qualità dei prodotti e persino la sicurezza sul lavoro. L’AI può essere utilizzata per monitorare costantemente i dati provenienti dalle macchine, identificare rapidamente eventuali problemi e fornire soluzioni efficaci. L’Edge Computing consente di elaborare i dati direttamente sulle macchine, riducendo al minimo il tempo di latenza e migliorando la velocità di elaborazione dei dati.
L’integrazione tra AI ed Edge Computing crea i presupposti affinché le aziende del settore manifatturiero possano restare competitive in un mercato altamente mutevole.
Come AI ed Edge Computing possono migliorare la produzione
Come già qui abbiamo visto, l’Intelligenza Artificiale e l’Edge Computing possono apportare significativi miglioramenti alla produzione industriale, grazie alle loro capacità di gestire dati ed elaborare analisi, indicando anche soluzioni e fattori che causano inefficienze, errori di produzione e il downtime delle macchine.
Il loro intervento diventa allora strategico anche per ottimizzare la produzione, attraverso la previsione della domanda e la pianificazione della produzione in base ai trend di mercato e alle previsioni di vendita.
L’utilizzo di tecnologie di AI e Edge Computing può contribuire anche all’eliminazione degli errori di produzione, attraverso la realizzazione di sistemi di controllo automatici che monitorano costantemente i processi produttivi e identificano eventuali deviazioni dai parametri stabiliti sui macchinari e sugli output produttivi.
In sintesi, l’AI e l’Edge Computing rappresentano un’opportunità concreta per migliorare la produzione industriale, ma per sfruttare appieno le potenzialità di queste tecnologie, è necessario che le aziende investano in formazione e infrastrutture tecnologiche all’avanguardia, al fine di garantire la massima efficienza dei sistemi di produzione.
Come implementare AI ed Edge Computing e quali sono i benefici per l’industria manifatturiera
Per implementare l’AI ed Edge Computing nell’industria manifatturiera, il primo passo necessario da compiere è quello di iniziare con l’identificazione degli obiettivi di business specifici che si vogliono raggiungere. Solo dopo capre i termini e le modalità di questa integrazione di sistemi avanzati.
L’implementazione dell’AI ed Edge Computing richiede comunque alla base l’integrazione di sensori e dispositivi intelligenti per raccogliere i dati necessari su cui costruire tutti i modelli produttivi. Solo in questo modo si rendono fattibili una maggiore automazione dei processi di produzione e una maggiore precisione nelle operazioni, riducendo il lavoro manuale e migliorando l’efficienza e la qualità dei prodotti. i.
Inoltre queste due tecnologie congiunte possono aiutare a identificare le cause principali dei problemi di produzione, fornendo soluzioni rapide ed efficaci, analizzando schemi e modalità attraverso cui le macchine operano, rispettando o meno standard operativi di efficienza.
L’integrazione di queste tecnologie richiede una pianificazione attenta e una strategia chiara per massimizzare i benefici dell’implementazione, ma questa implementazione resta ad ogni modo un passo fondamentale, per le aziende che desiderano rimanere competitive.
Considerazioni che le aziende dovrebbero fare prima di implementare AI ed Edge Computing nella produzione
Prima di implementare l’AI e l’Edge Computing nella produzione, le aziende devono considerare diversi fattori critici, tra cui la qualità e l’accuratezza dei dati utilizzati dall’AI, la scalabilità dei sistemi di elaborazione dei dati, la sicurezza dei dati, la gestione del cambiamento organizzativo e la formazione dei dipendenti.
Questo perché l’AI e l’Edge Computing richiedono dati di alta qualità e accurati per fornire risultati affidabili, cosa che implica la necessità di acquisire, elaborare e archiviare dati in modo corretto e coerente, garantendo anche la disponibilità e l’affidabilità dei dati in tempo reale.
Bisogna anche considerare la scalabilità dei sistemi di elaborazione dei dati, in modo che possano gestire grandi quantità di dati in modo efficiente e affidabile, senza compromettere le prestazioni.
Un altro aspetto su cui dover riflettere è poi la sicurezza dei dati, un fattore critico, quando si utilizzano tecnologie di AI ed Edge Computing, poiché i dati possono essere vulnerabili ed esposti maggiormente ad attacchi informatici e violazioni della privacy.
L’azienda deve poi essere pronta alla gestione del cambiamento organizzativo, un fattore importante da considerare, poiché l’implementazione di tecnologie di AI ed Edge Computing richiede un cambiamento culturale significativo, che può influire anche sulle pratiche di lavoro e sulle responsabilità dei dipendenti.
La formazione dei dipendenti è quindi un elemento cardine fondamentale, affinché si possa garantire che operatori di produzione e addetti alla manutenzione siano in grado di utilizzare e interpretare correttamente i dati generati dai sistemi di AI ed Edge Computing.
Mancanza di competenze interne, complessità dei sistemi, resistenza al cambiamento organizzativo e assenza di protocolli di sicurezza e privacy dei dati possono rappresentare, infatti, uno scoglio all’adeguatezza delle infrastrutture tecnologiche.
Proprio per questo, e al di fuori di ogni evidente vantaggio per il settore manifatturiero, l’implementazione di tecnologie di AI ed Edge Computing nella produzione industriale richiede una valutazione accurata dei fattori critici e delle sfide potenziali.
Le innovative tecnologie IoT, unite alla potenzialità dell’Intelligenza Artificiale e dell’Edge Computing come quelle fornite da MOXA, sono reali ausili per quelle aziende che desiderano adottare soluzioni efficaci in grado di garantire il successo di questa loro implementazione industriale.
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