Sono finiti i tempi delle tabelle scritte a mano. I piani di produzione sono diventati digitali e vengono gestiti attraverso applicazioni per PC e sistemi specializzati. Per questo motivo, i sistemi di controllo della produzione potenziati dall’intelligenza artificiale sono molto richiesti. Cosa porterà l’IA nella gestione della produzione? In questo blog scopriremo perché le aziende stanno introducendo l’IA nella gestione della produzione, i vantaggi che ne derivano e gli esempi di utilizzo.
Perché l’introduzione dell’IA nella gestione della produzione sta guadagnando attenzione?
Perché la tecnologia AI è sempre più utilizzata nella gestione della produzione? Consideriamo il rapporto con l’IA e lo scopo del controllo della produzione.
Scopo del controllo della produzione
Il controllo della produzione supervisiona le attività di produzione per garantire l’efficienza dei costi e la qualità. Gestisce inoltre l’ottimizzazione della “fabbricazione” e della “vendita” dei prodotti, un aspetto cruciale nell’industria manifatturiera.
Per saperne di più, leggete il nostro blog sul controllo della produzione, il controllo della fabbricazione e il controllo della qualità.
Differenze nella gestione della produzione, nella gestione della fabbricazione e nel controllo della qualità. Stratus
Le organizzazioni gestiscono una serie di operazioni di produzione, tra cui l’approvvigionamento delle materie prime, la gestione delle scorte, le informazioni sulle consegne e i metodi di trasporto. La portata di questa gestione è ampia e il lavoro è estremamente complesso.
I sistemi di gestione della produzione aiutano le aziende a svolgere queste operazioni complesse.
Per saperne di più sulle funzioni e i vantaggi dei sistemi di gestione della produzione, leggete il nostro post sul blog qui sotto.
Funzioni e vantaggi del sistema di controllo della produzione | Stratus
Vantaggi dell’utilizzo dell’IA per la gestione della produzione
L’IA viene ora utilizzata nelle operazioni di gestione della produzione. Prima dell’IA, la gestione della produzione presentava molti problemi difficili da risolvere, anche dopo l’introduzione di un sistema di gestione della produzione. Per bilanciare i pesanti carichi di lavoro di ogni reparto, le organizzazioni devono dividere il personale e coordinarsi efficacemente tra i reparti.
Inoltre, anche le materie prime, i sottomateriali, i lavori in corso e le parti in outsourcing sono soggetti alla gestione del controllo della produzione. È importante notare che esiste sempre il rischio di omissioni negli accordi e di ordini errati.
A seconda del settore, non è raro che le previsioni della domanda e le ipotesi sul tasso di difettosità siano del tutto imprevedibili o che vengano fatte sulla base dell’esperienza e dell’intuizione.
Le attività di gestione della produzione dipendevano fortemente dall’abilità della persona incaricata. La personalizzazione spesso danneggiava il contenuto del lavoro. L’utilizzo dell’IA nella gestione della produzione attira l’attenzione per risolvere questi problemi. Un migliore controllo e una maggiore accuratezza delle previsioni miglioreranno le operazioni di gestione della produzione. Per questo motivo, l’IA viene implementata per migliorare l’accuratezza della produzione.
Quindi, quali sono i vantaggi dell’utilizzo dell’IA per la gestione della produzione? Diamo un’ulteriore occhiata ai dettagli.
Eliminazione della carenza di risorse umane e della dipendenza dalle competenze individuali.
Le operazioni di controllo della produzione dipendono spesso dalle capacità del responsabile, il che può aumentare il carico di lavoro. La carenza di risorse umane, di cui soffrono molte aziende dell’industria manifatturiera, sta inoltre determinando un aumento del carico di lavoro dei responsabili della produzione.
Quando il sistema di gestione della produzione è alimentato dall’intelligenza artificiale, può ridurre la quantità di lavoro manuale necessario al responsabile. L’uso dell’IA aiuta a eliminare la dipendenza dalle competenze individuali e a ridurre l’onere per ogni persona, eliminando la carenza di risorse umane.
Previsione della domanda a partire da un’enorme elaborazione delle informazioni
Anche la produzione di piani di produzione a partire dalle previsioni della domanda è un compito importante per la gestione della produzione. È necessario un livello molto alto di abilità per fare previsioni basate sia sull’esperienza e sull’intuizione del responsabile, sia sulle informazioni accumulate fino a quel momento.
Introducendo l’IA, è possibile elaborare grandi quantità di informazioni e dati in un breve periodo di tempo, e sarà anche possibile creare modelli per parti che in precedenza si basavano sull’intuizione senza una chiara base. È possibile utilizzare più informazioni per la previsione della domanda e addestrare l’IA per migliorare ulteriormente l’accuratezza delle previsioni.
Rispondere alle esigenze con una correzione di rotta flessibile e rapida.
L’era della produzione di massa di un numero limitato di modelli è finita, e le esigenze del mercato si stanno diversificando in modo tale che solo una produzione ad alto mix e basso volume può soddisfarle.
Tuttavia, ci sono limiti alle risorse, come il personale, l’ubicazione e le attrezzature nelle fabbriche che effettuano la produzione. Non è realistico preparare linee di produzione individuali per un’ampia varietà di prodotti. Per questo motivo, è necessario condurre le attività di produzione cambiando i tipi di prodotti da realizzare attraverso un piano di produzione dettagliato e un sistema di produzione flessibile. In risposta alle esigenze in continua evoluzione, le organizzazioni devono rivedere ogni volta il piano di produzione.
Con l’introduzione dell’IA, l’onere di correggere il corso della pianificazione della produzione può essere ridotto e la precisione migliorata. Poiché le esigenze cambiano a un ritmo sempre più veloce, l’importanza dell’IA sta crescendo anche per tenere il passo.
Condivisione delle informazioni accurata e in tempo reale
Le informazioni che devono essere condivise tra gli altri reparti cambiano costantemente a causa delle mutate esigenze e delle continue correzioni di rotta nelle operazioni di gestione della produzione.
Mentre i produttori continuano a migliorare l’efficienza produttiva, i ritardi nella condivisione delle informazioni nei processi che richiedono una gestione del ciclo di produzione in unità di 0,1 secondi comportano il rischio di creare sprechi significativi. Per questo motivo, molti sistemi di controllo della produzione sono dotati di funzioni di condivisione delle informazioni e dei dati.
L’introduzione dell’IA aumenta drasticamente la quantità di informazioni e dati che possono essere elaborati. Di conseguenza, aumenterà l’importanza della condivisione delle informazioni in tempo reale.
Come utilizzare l’IA nella gestione della produzione della vostra azienda
Per utilizzare l’IA nella gestione della produzione, è necessario introdurre un sistema di gestione della produzione che incorpori l’IA.
Se non avete ancora introdotto un sistema di controllo della produzione, è importante considerare la possibilità di implementarlo. Inoltre, se avete già introdotto un sistema di gestione della produzione e non avete intenzione di utilizzare l’IA in quel sistema, dovreste prendere in considerazione la possibilità di cambiare sistema.
Ci sono diverse decisioni da prendere per implementare il nuovo sistema:
- Metodo di sviluppo
Acquistare un sistema già confezionato o svilupparne uno nuovo - Introduzione postura
È gestito sul proprio computer o server, oppure è gestito nel sito cloud? - Come passare da
Come passare dal sistema esistente
Per saperne di più su queste opzioni e su come implementarle, consultare il nostro blog linkato di seguito.
Funzioni e vantaggi del sistema di controllo della produzione | Stratus
Quando si introduce un nuovo sistema di gestione della produzione basato sull’IA, è necessario sviluppare una funzione di raccolta dei dati per migliorare l’efficienza. Per fare un buon uso dell’IA, l’integrità e l’accuratezza dei dati sono essenziali.
È inoltre importante considerare i sensori necessari per raccogliere dati altamente accurati, i tipi di dati richiesti e i meccanismi – come una piattaforma – che raccolgono e analizzano i dati. Edge Computing piattaforma – che raccolga e analizzi i dati in tempo reale.
Esempi di gestione della produzione con l’AI
Ci sono alcuni casi in cui le operazioni di gestione della produzione sono state avviate con un’IA parziale. Ad esempio, l’uso dell’IA sta progredendo nelle seguenti operazioni:
AI per la pianificazione della produzione
La stesura di un piano di produzione può rappresentare uno dei maggiori carichi di lavoro nella gestione della produzione. Sebbene i sistemi di gestione della produzione convenzionali siano in grado di organizzare, collegare, condividere e visualizzare le informazioni, la pianificazione finale della produzione doveva essere eseguita manualmente.
Ad esempio, un’importante azienda alimentare ha introdotto un sistema di gestione della produzione basato sull’IA e sfrutta l’IA per formulare i piani di produzione. Un meccanismo che consente all’IA di apprendere la pianificazione della produzione da parte degli esperti di gestione della produzione calcola un piano di produzione ottimizzato per questa azienda.
Grazie all’apprendimento dell’IA, è ora possibile creare piani di produzione con un alto grado di precisione che supera la pianificazione umana.
Ottimizzare la produzione e l’inventario con l’intelligenza artificiale
Molti responsabili della produzione tendono a mantenere una grande quantità di scorte per evitare rischi come la carenza di prodotti e di materiali. Questa mentalità avversa al rischio è anche un fattore che aumenta gradualmente i costi.
Un’azienda ha introdotto un sistema di gestione della produzione alimentato dall’intelligenza artificiale che è riuscito a ridurre le scorte in eccesso causate dalla psicologia umana. L’intelligenza artificiale individua la quantità ottimale di scorte, consentendo di determinare la quantità ottimale di produzione e i tempi di produzione.
Previsioni della domanda e modifiche del piano in risposta ai cambiamenti dell’ambiente.
Le vendite di bevande fluttuano a seconda del tempo, rendendo difficile la previsione della domanda. Questo produttore di bevande utilizza l’IA per semplificare la gestione della produzione.
In passato, la previsione della domanda, complicata da fattori esterni, tra cui il clima, non poteva essere gestita da macchine e veniva effettuata dal giudizio umano. Tuttavia, l’introduzione dell’intelligenza artificiale ha reso possibile questa operazione, consentendo al sistema di creare piani di produzione che riflettono i fattori esterni, compreso il clima.
L’ispezione della qualità da parte dell’IA migliora il livello di qualità
Nel processo di ispezione, c’è quasi sempre un lavoro che deve essere svolto manualmente. La sfida è che è difficile che gli ispettori eseguano le ispezioni esattamente con gli stessi standard. Ad esempio, nelle ispezioni visive c’è spazio per la soggettività ed è impossibile eliminare completamente le discrepanze di giudizio. Inoltre, i prodotti difettosi possono fuoriuscire a causa di una svista.
Esiste un caso d’uso riuscito di introduzione del controllo qualità basato sull’intelligenza artificiale nel processo di ispezione. L’immagine catturata dal dispositivo fotografico viene confrontata con i dati dei criteri di accettazione accumulati e l’intelligenza artificiale viene utilizzata per giudicare automaticamente. In questo modo è possibile esprimere giudizi con un’accuratezza di gran lunga superiore a quella dell’ispezione umana.
I progressi dell’IA nella gestione della produzione
In questo blog abbiamo presentato il tipo di cambiamenti che possono essere creati incorporando l’IA nella gestione della produzione e come le operazioni di gestione della produzione possono essere rese più efficienti.
La gestione della produzione è molto complessa in quanto gestisce tutto ciò che riguarda le attività produttive. È necessario gestire una grande quantità di informazioni e la capacità dei lavoratori di gestire una produzione a basso volume e ad alto mix è limitata. Per questo motivo, l’attenzione si concentra sui sistemi che combinano l’intelligenza artificiale con i sistemi di gestione della produzione, in modo che le macchine possano trovare soluzioni ottimali da una vasta quantità di informazioni.
