Perché le aziende industriali si affideranno sempre più al machine learning nel 2023

L'apprendimento automatico è stato pubblicizzato in passato nel settore. Tuttavia, la realtà è stata finora inferiore alle aspettative. La tecnologia è certamente utilizzata nella produzione, ma la sua diffusione è molto ritardata. Secondo LeanBI, azienda svizzera specializzata in applicazioni di data science che sviluppa soluzioni personalizzate di analisi dei dati basate sull'intelligenza artificiale, questa situazione è destinata a cambiare. Sono quattro i motivi principali per cui le aziende industriali si affideranno sempre più al machine learning nel 2023.

1. Fattori ambientali volatili. Le crisi globali causano ritardi nelle consegne dei materiali di produzione e rendono difficili le previsioni di vendita. Se le aziende industriali vogliono tenere conto di tutti i fattori di influenza, la loro pianificazione aziendale diventa molto complessa. Questa complessità può essere gestita solo con l'aiuto di sistemi di apprendimento automatico. Possono aiutare in modo significativo le aziende a prevedere gli sviluppi e a tenere conto di un'ampia varietà di scenari, garantendo così una consegna affidabile ai clienti finali.
2. Produzione personalizzata. I lotti delle aziende industriali stanno diventando sempre più piccoli perché i clienti si aspettano sempre più soluzioni di prodotto individuali. Per far fronte a questo sviluppo, devono aumentare le prestazioni dei loro processi produttivi. Pertanto, le aziende industriali implementeranno sempre più applicazioni di manutenzione predittiva e di qualità predittiva. Permettono di evitare fermi macchina non programmati e la creazione di scarti grazie a interventi tempestivi, ottimizzando così l'efficienza complessiva delle apparecchiature.
3. Scarsità di energia e ESG. L'attuale carenza di energia rimarrà la normalità per il prossimo futuro. Le aziende industriali sono quindi costrette a rendere le loro produzioni il più possibile efficienti dal punto di vista energetico. I sistemi di apprendimento automatico consentono di misurare e analizzare il consumo energetico online e di tenerne conto nella pianificazione della produzione. La raccolta di dati energetici consente inoltre di soddisfare i crescenti requisiti ESG (Environment, Social, Governance). Possono, ad esempio, dotare i loro prodotti di etichette ambientali ed energetiche o, storicizzando i dati, fornire in qualsiasi momento una prova tracciabile della conformità ESG.
4. Cambiamento demografico. La forza lavoro sta invecchiando, molti dipendenti andranno presto in pensione e non potranno essere adeguatamente sostituiti a causa della carenza di lavoratori qualificati. Le aziende industriali stanno quindi perdendo un prezioso know-how per la gestione delle macchine. In molti processi produttivi, i fattori di influenza come i materiali sono soggetti a forti fluttuazioni che non possono essere assorbite da una ricetta. Pertanto, gli operatori delle macchine livellano queste fluttuazioni attraverso interventi di processo basati su anni di esperienza. Per evitare che questo know-how vada perso, le aziende cercheranno di portarlo direttamente alle macchine. Gli approcci speciali di apprendimento automatico basati sulle ontologie, come le reti bayesiane, sono i più adatti a questo scopo.

"L'apprendimento automatico può fornire la risposta migliore a molte sfide che le aziende industriali devono affrontare", spiega Marc Tesch, proprietario e CEO di LeanBI. "Le condizioni sono favorevoli, perché negli ultimi anni molte aziende hanno già lavorato per dotare le loro macchine di sensori per la raccolta dei dati attraverso il retrofitting digitale, mettendo in rete le macchine e portando i dati nel cloud. Ora possono fare il passo successivo e analizzare con profitto i loro dati con algoritmi di apprendimento automatico".

Fonte: LeanBI