Quali sono le sfide attuali dell’industria manifatturiera? La mancanza di ingegneri e tecnici esperti sul campo è solo un esempio, ma purtroppo ci sono molte altre sfide. Fortunatamente, il ricorso all’intelligenza artificiale (AI) ha aiutato molte organizzazioni manifatturiere ad affrontare e risolvere questi problemi.
Le sfide attuali dell’industria manifatturiera
Quali sono dunque le sfide che l’industria manifatturiera deve affrontare oggi? Di seguito sono riportate alcune delle principali problematiche che i produttori stanno affrontando:
- Carenza di manodopera: mancanza di ingegneri e tecnici esperti, soprattutto in loco.
- Crescenti richieste di miglioramento della qualità dei prodotti e di riduzione dei costi
- Ciclo di vita del prodotto più breve
- Intensificazione della concorrenza dovuta alla globalizzazione dell’ambiente commerciale
- Diversificazione e internazionalizzazione dei dipendenti
In questo blog daremo un’occhiata più da vicino a ciascuno di essi e a come l’IA sta aiutando a risolvere queste sfide.
Mancanza di ingegneri e tecnici esperti in loco
Non è un segreto che le competenze richieste per la progettazione e lo sviluppo dei prodotti siano difficili da apprendere e da far diventare esperti. Allo stesso modo, le competenze necessarie per eseguire ispezioni, funzionamento e manutenzione delle apparecchiature di produzione e assemblaggio dei prodotti in modo sicuro, rapido e preciso non possono essere acquisite dall’oggi al domani. Gli ingegneri e i tecnici di talento con queste competenze stanno entrando in un periodo di pensionamento di massa e, per questo motivo, la carenza di manodopera sta diventando grave. Si stanno preparando sistemi di proroga del pensionamento e di riassunzione, ma la trasmissione di queste tecniche e competenze alle nuove generazioni è un problema importante.
Crescente domanda di miglioramento della qualità dei prodotti e di riduzione dei costi
La crescente domanda di miglioramento della qualità dei prodotti e di riduzione dei costi può essere definita un “problema eterno” per l’industria manifatturiera. La maggior parte delle attività tradizionali, come le attività di piccolo gruppo e le attività di riduzione dei costi, vengono svolte per affrontare questa sfida. Tuttavia, con i rapidi cambiamenti del contesto aziendale degli ultimi anni, anziché risolvere il problema, gli ostacoli aumentano. Sono finiti i tempi in cui un nuovo prodotto veniva rilasciato e venduto in modo efficiente. È essenziale analizzare e comprendere accuratamente i comportamenti di acquisto dei consumatori nella fase di pianificazione del prodotto. In altre parole, c’è la richiesta di portare sul mercato prodotti di alta qualità e a basso costo che soddisfino le esigenze dei consumatori.
Ciclo di vita del prodotto più breve
Il ciclo di vita di un prodotto sul mercato si è accorciato, il che significa che la produzione di pezzi deve essere di massa per ottenere un rapido ritorno sull’investimento (ROI). Per questo motivo, l’ottimizzazione dell’intero processo produttivo è fondamentale.
Intensificazione della concorrenza dovuta alla globalizzazione dell’ambiente commerciale
Nell’industria manifatturiera di oggi, la produzione all’estero è diventata la norma. Siamo in un’epoca in cui i prodotti non possono essere venduti solo nei Paesi sviluppati e i mercati di riferimento per l’industria manifatturiera si stanno espandendo fino a comprendere regioni più diverse che mai, compresi i Paesi emergenti. In queste circostanze, è necessario sviluppare prodotti che soddisfino le esigenze di mercato di ciascuna regione e condurre le attività di marketing in modo più dettagliato.
Ecco un esempio che dimostra quanto sia importante progettare prodotti adatti alla regione. Non molto tempo fa, quando l’economia giapponese soffriva del “ventennio perduto”, due grandi produttori di TV LCD si contendevano le quote di mercato in India. Il prodotto di un’azienda era più economico e deteneva la quota più alta. L’altra azienda ha condotto una ricerca approfondita sui colori degli schermi televisivi preferiti dai consumatori indiani e ha scoperto che questi tendono a preferire i rossi brillanti ai rossi semplici. Fortunatamente, il prodotto dell’azienda era in grado di modificare il bilanciamento dei colori dello schermo con una leggera modifica del software, per cui quando la modifica fu apportata e il nuovo prodotto fu introdotto sul mercato, la reputazione fu “un po’ costoso, ma il colore è buono”. Un anno dopo, l’azienda riuscì a conquistare la prima quota di mercato.
Il senso del colore è sottilmente diverso per ognuno di noi e varia anche in base all’etnia e alla regione. Ad esempio, in Cina la parola “rosso” indica un colore vicino al vermiglio, mentre chi vive in Europa e in Giappone ha temperature di colore diverse, il che significa che i colori di illuminazione più diffusi sono diversi. Questi fattori devono essere presi in considerazione quando si progettano prodotti che richiedono una qualità dell’immagine, come i televisori LCD e le fotocamere digitali.
Diversificazione e internazionalizzazione dei dipendenti
L’industria manifatturiera è globale. Ciò significa che i dipendenti che lavorano per queste aziende manifatturiere globali sono geograficamente sparsi in tutto il mondo, vivono in Paesi diversi e provengono da contesti molto diversi. Le attività produttive devono essere svolte nonostante le differenze di valori, di pensiero e di lingua. Per questo motivo, i produttori devono superare le barriere linguistiche e culturali per garantire che i dipendenti e i team lavorino bene insieme.
Risolvere i problemi di produzione con l’intelligenza artificiale
Sebbene alcune di queste sfide appaiano scoraggianti, è stato dimostrato che la tecnologia dell’intelligenza artificiale può – o potrà in futuro – contribuire a mitigare i problemi sopra elencati. Vediamo come l’intelligenza artificiale può essere sfruttata nell’industria manifatturiera.
Carenza di manodopera e IA
Le aziende manifatturiere stanno affrontando la carenza di manodopera trasferendo le conoscenze e le competenze di ingegneri e tecnici di talento con l’aiuto dell’intelligenza artificiale. Ad esempio, durante il processo di apprendimento delle ispezioni, a un ispettore esperto viene mostrata una serie di schermate di ispezione e gli viene chiesto di giudicare se il prodotto è buono o cattivo. I risultati vengono poi caricati sull’IA di edge , costruita con Edge Computingper eseguire le ispezioni effettive dei prodotti. In questo modo si riduce l’onere per gli ingegneri e i tecnici più esperti e si offre un vantaggio all’azienda manifatturiera, che ora può contare su un giudizio critico salvato dall’intelligenza artificiale.
Miglioramento della qualità, riduzione dei costi e IA
Può sembrare semplice, ma per migliorare la qualità è essenziale non produrre prodotti difettosi. Per evitarlo, è importante migliorare la manutenzione delle apparecchiature e il lavoro di ispezione. Armando le apparecchiature di produzione con funzioni di autocontrollo che sfruttano l’intelligenza artificiale, è possibile scoprire e prevedere automaticamente i guasti. Negli ultimi anni questa tecnologia si è evoluta rapidamente. Di conseguenza, la manutenzione delle apparecchiature può essere eseguita da un minor numero di persone, riducendo i costi di manodopera. Inoltre, le prestazioni in tempo reale possono essere ottenute utilizzando Edge Computing.
Cicli di mercato più brevi e IA
Per rispondere alla riduzione del ciclo di vita del mercato, è necessario ridurre il lead time di produzione. L’efficienza della produzione dipende in larga misura dal lead time dei pezzi, il che rende essenziale la gestione della consegna di tali pezzi. Questo è spesso considerato un problema di ottimizzazione combinatoria, noto come il tentativo di trovare la combinazione di variabili che ottimizzi un valore tra molte opzioni sotto vari vincoli. Senza l’intelligenza artificiale, questo può essere estremamente difficile da determinare, ed è per questo che molte organizzazioni di produzione stanno sfruttando l’intelligenza artificiale per aiutare.
Globalizzazione dell’ambiente aziendale e IA
Nell’esempio del produttore di LCD citato in precedenza, non è chiaro se sia stata utilizzata l’analisi dei big data. Tuttavia, in casi simili, avere accesso a questi dati può fare una grande differenza. Attualmente, l’IA viene sfruttata da molte aziende manifatturiere che eseguono analisi dei big data per supportare un marketing mirato in vari Paesi, compresi quelli in via di sviluppo, dimostrando che l’analisi dei big data e l’IA consentono attività di marketing più intelligenti.
Diversificazione/internazionalizzazione dei dipendenti e AI
Con l’AI, la tecnologia di riconoscimento vocale e gli strumenti di traduzione automatica aiutano in modo significativo le aziende manifatturiere a supportare la comunicazione essenziale tra colleghi, che è estremamente utile per consentire ai team di collaborare in modo efficiente. Ciò è particolarmente importante in quanto molti dipendenti del settore manifatturiero sono geograficamente sparsi in tutto il mondo.
L’IA in altri campi
L’IA non viene sfruttata solo nell’industria manifatturiera. Altre applicazioni includono l’utilizzo dell’IA per la bioinformatica per la scoperta di farmaci, l’informatica dei materiali, la progettazione di leghe e la scoperta di materiali. C’è anche un esempio di utilizzo dell’IA per la progettazione ottimizzata della forma dei pneumatici.
L’intelligenza artificiale sta permeando l’industria manifatturiera
Qui sopra abbiamo presentato diversi esempi di applicazioni dell’IA nell’industria manifatturiera. L’IA è una tecnologia molto versatile e, se applicata bene, può dare ottimi risultati. Ci possono essere altre situazioni in cui si può applicare quanto detto sopra.
Per le aziende manifatturiere esistono molti processi che vanno dalla pianificazione del prodotto allo sviluppo, alla produzione e alla vendita. Poiché ogni processo è collegato, anche se in modo complicato, non è facile rispondere rapidamente ai rapidi cambiamenti del recente ambiente aziendale. L’intelligenza artificiale è uno strumento che sta aiutando ad alleviare le sfide dell’industria manifatturiera, soprattutto quando è gestita via Edge Computing.
