Per le aziende, l’Intelligenza Artificiale (IA) rappresenta un enorme potenziale in termini di riduzione dei costi operativi e miglioramento di produttività e qualità. Un nuovo report del Capgemini Research Institute, dal titolo “Scaling AI in manufacturing operations: A practitioners’ perspective”, ha indagato l’implementazione dell’AI tra le 75 principali aziende a livello globale attive in quattro segmenti produttivi: Industrial Manufacturing, Automotive, Consumer Products, Aerospace & Defense.
Ciò che ne risulta è la netta leadership del mercato europeo nell’implementazione dell’AI all’interno delle operations del settore manifatturiero. In ordine troviamo Germania (69%), Francia (47%) e Regno Unito (33%). Il 51% dei principali produttori europei con presenza globale sta implementando almeno un caso d’uso sull’AI. Inoltre, su 22 casi d’uso nelle operations, i produttori si concentrano prevalentemente su tre aree per avviare il loro percorso: manutenzione intelligente, controllo della qualità del prodotto e pianificazione della domanda.
Il report integrale si trova a questo indirizzo.
L’AI nelle operations: i casi d’uso e lo scaling
Le principali società utilizzano l’AI in tutte le operations legate alla produzione. Danone è riuscita a ridurre del 20% gli errori previsionali e del 30% il numero di vendite mancate grazie all’utilizzo di sistemi di machine learning per prevedere la variabilità della domanda. Bridgestone ha introdotto un nuovo sistema di assemblaggio basato sul controllo automatico della qualità portando a un miglioramento di oltre il 15% nell’uniformità del prodotto.
Per i dirigenti intervistati, il controllo di qualità dei prodotti, la manutenzione intelligente e il demand planning sono le tre aree (rispetto ai 22 casi d’uso identificati) in cui l’AI può essere implementata più facilmente e fornire un rapido e tangibile ritorno sull’investimento. General Motors ha testato un sistema per individuare guasti ai robot prima che si verifichino evitando così di incorrere in costi legati a interruzioni non pianificate che possono raggiungere i 20.000 dollari per ogni minuto di fermo macchina.
«Con la crescita dell’efficacia dell’Intelligenza Artificiale nelle operations del manifatturiero, vedremo le grandi imprese passare da progetti pilota a un’adozione su larga scala», ha dichiarato Gerardo Ciccone, MALS & CPRD Director, Capgemini Business Unit Italy «I dirigenti intervistati ritengono che l’AI permetta di ridurre i costi, migliorare l’accuratezza della produzione e ridurre gli scarti. Tuttavia, non si concentrano esclusivamente su questi casi d’uso, bensì si preparano ad affrontare il futuro reinvestendo parte dei risparmi nella costruzione di una piattaforma digitale scalabile e flessibile, sviluppando le competenze a supporto».
Infine, Capgemini fornisce delle raccomandazioni per portare su scala l’AI nelle operations del manifatturiero, In particolare, si consiglia di:
- Implementare prototipi di intelligenza artificiale di successo in ambienti di progettazione e sviluppo reali;
- Porre solide basi in ambito data governance e talento in materia AI/dati;
- Portare su scala la soluzione AI in tutta la rete di produzione.
