La produzione è un settore ad alta intensità di dati. Finora la maggior parte di questi dati è stata gestita su un piano diverso rispetto a processi come l’assemblaggio. L’AI è ora in grado di elaborare abbastanza velocemente le informazioni da essere immediatamente utile agli ingegneri in linea. PTC ha sviluppato diversi strumenti per assistere gli utenti nell’utilizzo della tecnologia AI.
L’Intelligenza Artificiale è una delle tecnologie emergenti più coinvolgenti di oggi. L’AI ha il potenziale di avere un impatto su quasi tutti gli aspetti della società umana.
Oltre all’AI per i consumatori, la tecnologia è promettente anche per la produzione. Ci sono molti casi d’uso per le tecnologie AI, come la computer vision, che sono utili negli ambienti quotidiani. Questo articolo esamina diversi casi d’uso e applicazioni specifiche dell’IA nel settore manifatturiero.
Perché l’AI nel settore manifatturiero?
L’AI ha diversi casi d’uso potenziali nel settore manifatturiero, compresa l’automazione completa di alcuni processi lavorativi. Al momento, la maggior parte dei ruoli assunti dall’AI consiste nell’aiutare i lavoratori umani ad accedere a più informazioni in modo più efficiente.
Questo utilizzo dell’AI aiuta i lavoratori esperti a lavorare meglio. Inoltre, aiuta i lavoratori a passare a nuovi ruoli o ad aiutare i nuovi lavoratori a imparare più velocemente. Lungi dal togliere il lavoro agli umani, l’AI sta potenziando i lavoratori umani. Si sta assicurando che possano entrare in posizioni che le aziende cercano attivamente di occupare.
Qual è l’impatto dell’AI sull’industria manifatturiera?
Migliorare l’efficienza e la produttività è sempre stato un incentivo importante per la raccolta e l’analisi dei dati. In passato, questo significava prendere i dati dal piano, analizzarli negli uffici e comunicare i risultati ai lavoratori del piano.
L’intelligenza artificiale industriale – con una sufficiente supervisione umana – può svolgere l’intero processo sul posto. Può fornire approfondimenti agli ingegneri in tempo reale, quando e dove ne hanno bisogno. Questo comprime il flusso di informazioni da un giorno o più a frazioni di secondo. Alcuni processi, come ordinare altri pezzi e materiali prima che si esauriscano, sono già stati automatizzati da sistemi AI relativamente semplici.
L’intelligenza artificiale viene già utilizzata nell’industria manifatturiera per riconoscere i potenziali rischi sul posto di lavoro, automatizzare l’ordine dei componenti e guidare i lavoratori. L’intelligenza artificiale industriale viene utilizzata anche per aiutare ad analizzare le informazioni e a trasmetterle in documenti e comunicazioni attuabili.
Questi casi d’uso esistenti non andranno da nessuna parte. Tuttavia, i progressi dell’intelligenza artificiale stanno introducendo casi d’uso emergenti e rendendo quelli esistenti ancora più efficienti.
Quali sono i vantaggi dell’AI nella produzione?
1/ Ispezione visiva potenziata dall’AI
Il controllo qualità e l’ispezione visiva hanno già visto enormi miglioramenti grazie all’AI. Vuforia Step Check di PTC accompagna i supervisori nel processo di formazione di un’intelligenza artificiale su modelli digitali e fisici, per creare un programma che aiuti gli ingegneri addetti all’ispezione a identificare e persino a risolvere i potenziali problemi del prodotto. Step Check automatizza poi il processo di documentazione, aumentando l’efficienza dei lavoratori.
2/ L’intelligenza artificiale nella manutenzione delle apparecchiature e nella gestione delle strutture
L’IA nella produzione può anche utilizzare le informazioni provenienti da Internet industriale delle cose per generare strategie di manutenzione predittiva. Queste strategie possono ottimizzare la produzione mantenendo le macchine in condizioni di lavoro ottimali. In questo modo si evitano anche costosi tempi di inattività, programmando la manutenzione invece di aspettare la riparazione. Kepware di PTC consente agli operatori umani di collegare i dispositivi intelligenti e di vedere la loro diagnostica in tempo reale con una sola occhiata.
I produttori stanno anche inserendo sistemi di intelligenza artificiale industriale negli inventari per automatizzare l’ordine di parti e forniture essenziali prima che si esauriscano. Poiché le catene di approvvigionamento sono già sensibili, l’AI può evitare ritardi dovuti al semplice errore di non ordinare i componenti in tempo.
3/ CAD assistito dall’AI
IA generativa si sta dimostrando sempre più capace di creare contenuti utilizzabili a partire da suggerimenti, anche nell’antico campo del CAD. Strumenti come Creo di PTC si troveranno probabilmente ad essere sempre più aumentati dagli input dell’intelligenza artificiale specializzata nella progettazione dei prodotti.
4/ Abilitare un nuovo tipo di forza lavoro
Inoltre, la prevalenza e l’utilità dei processi completamente automatizzati stanno aumentando vertiginosamente, così come il numero di “cobot” nella produzione.
L’espansione del loro utilizzo nel settore manifatturiero, in concomitanza con la crescita esplosiva nei campi dei LLM e dell’elaborazione del linguaggio naturale, contribuisce a far sognare robot completamente intelligenti e interattivi, che comunicano organicamente con i colleghi umani. Tuttavia, per il momento, questo rimane un sogno del futuro.
AI e AR
1/ Un duo potente nella produzione
Realtà aumentata è un’altra tecnologia emergente che ha già diversi casi d’uso consolidati nella produzione. I modelli AR stanno sempre più sostituendo i mockup fisici nelle prime fasi di progettazione, dove si risparmiano i costi dei materiali e i tempi di iterazione. Questi modelli possono essere utilizzati anche nei programmi di collaborazione a distanza per risparmiare sui costi di viaggio, oltre che per i moduli di formazione. Questi modelli possono anche essere generati da programmi CAD che le aziende già utilizzano nel flusso di progettazione convenzionale.
Abbiamo già accennato all’interazione tra intelligenza artificiale industriale e AR nella produzione. Quando l’intelligenza artificiale alimenta le applicazioni di realtà aumentata, i vantaggi di ciascuna tecnologia si moltiplicano.
Ad esempio, la filiale di Magna International Nascote Le industrie hanno sfruttato Vuforia Step Check sia per la formazione dei nuovi assunti che per migliorare il processo di ispezione visiva. Il software è stato persino in grado di identificare una “connessione morbida” che spesso sfuggiva ai tecnici di ispezione, ma che alla fine si sarebbe allentata.
L’AI viene inizialmente addestrata dalle immagini di un prodotto fisico o da modelli esistenti. Tuttavia, le AI più potenti possono poi generare immagini e modelli propri, simulando situazioni e condizioni diverse. Il processo di generazione di dati sintetici può aiutare a ottimizzare il design del prodotto. Può anche preparare un sistema di intelligenza artificiale industriale a situazioni che non sono ancora state incontrate. Questo è simile al modo in cui un essere umano può immaginare cosa potrebbe fare in una situazione futura.
La realtà aumentata, presentando le informazioni spaziali in modo intuitivo, è anche un ottimo modo per trasmettere informazioni complesse in modo efficiente. Potrebbe far sì che i lavoratori sfruttino in modo efficace il volume di informazioni che l’AI mette a disposizione. In questo modo, l’AR diventa un’interfaccia attraverso la quale gli esseri umani possono interagire e l’AI diventa un aiuto pratico al lavoro.
2/ AI per AR: il futuro delle istruzioni e della documentazione di lavoro
Step Check può fare di più della scansione dei difetti. Incorpora istruzioni di lavoro che guidano il tecnico di ispezione attraverso un intero flusso di lavoro di ispezione visiva. Il programma li aiuta a navigare intorno all’oggetto nello spazio e persino a risolvere i problemi comuni, se possibile. Inoltre, genera un rapporto su ogni ispezione, compresi i problemi riscontrati in ogni unità.
Questi ultimi processi – istruzioni di lavoro e soluzioni di documentazione alimentate dall’AI – hanno un futuro come progetto a sé stante. Gli ingegneri di ispezione non sono gli unici tipi di lavoratori che attualmente seguono istruzioni di lavoro fisiche e gestiscono la propria documentazione. I lavoratori in tutti i tipi di ruoli sono attualmente alle prese con le istruzioni di lavoro e si allontanano dal loro lavoro reale per archiviare i rapporti. Questi problemi sono inefficienti.
Inoltre, le soluzioni AR possono essere coinvolgenti in un modo in cui i processi standard non lo sono. Pur non essendo esplicitamente gamificate, queste soluzioni offrono una stimolazione mentale e forniscono una pausa rinfrescante dai compiti ripetitivi durante i turni lunghi. Questo può contribuire a migliorare la soddisfazione sul lavoro.
L’AI industriale aiuterà anche i nuovi lavoratori a recuperare e a trasferire le conoscenze. L’addestramento dell’IA da parte di esperti umani trasforma l’IA in un esperto a sé stante. Inoltre, come un ingegnere umano, l’IA continua ad apprendere da ogni utilizzo. Questa conoscenza viene poi trasmessa ai nuovi ingegneri umani, che vedono la conoscenza accumulata dall’IA attraverso display AR intuitivi. Con l’avanzamento dei modelli di linguaggio naturale, potremmo anche vedere presto delle IA in grado di formare i lavoratori in modo più efficiente rispetto ai metodi di formazione convenzionali.
3/ AI e AR in servizio
L’AI nella produzione non è la fine della storia. Applicazioni simili a quelle che abbiamo esplorato in sala di montaggio possono essere implementate anche dopo la spedizione di un prodotto, in modo che il personale dell’assistenza possa eseguire la manutenzione dei prodotti senza rispedirli al produttore. Un giorno, questi strumenti potrebbero essere estesi al cliente medio.
Sebbene il potenziale dell’AI nell’assistenza post-vendita sia enorme, ci sono ancora alcune domande prima che questa pratica diventi comune. Ad esempio, un’IA addestrata su informazioni di prodotto potenzialmente proprietarie costituirà un rischio per la sicurezza delle aziende che la adattano all’uso pubblico? Ci sarà una barriera linguistica da superare quando un programma destinato agli ingegneri inizierà a comunicare con persone non specializzate? Chi potrebbe essere responsabile di eventuali conseguenze?
Siamo ancora in un momento definito da aziende e individui che si sentono a proprio agio nell’utilizzare l’IA per un numero sempre maggiore di compiti. Le domande non dovrebbero impedirci di esplorare queste possibilità. Dovrebbero guidarci mentre procediamo con nuove implementazioni dell’AI.
Quali sono le sfide nell’adozione dell’IA?
Alcune delle preoccupazioni sopra menzionate riguardano la privacy e la sicurezza aziendale. Si tratta di una preoccupazione reale per le aziende. In molti casi, le aziende hanno norme di sicurezza molto severe per i servizi che prevedono l’uso di una telecamera. Spesso questi problemi possono essere risolti con soluzioni on-premise che non sempre si prestano bene all’intelligenza artificiale. Tuttavia, queste preoccupazioni sono sempre più spesso risolte da infrastrutture cloud private o dall’edge computing che mantengono le informazioni sul dispositivo.
Un mito dell’adozione dell’AI riguarda la sostituzione dei lavoratori umani. Il fatto è che il crescente divario di competenze nel settore manifatturiero promette di lasciare milioni di posti di lavoro critici non occupati nel prossimo decennio. L’implementazione dell’AI in ruoli che supportano i lavoratori umani offre alle persone le risorse necessarie per entrare in ruoli che sono già disponibili.
In molte situazioni, l’IA cambia i lavori che gli esseri umani svolgono. Invece di svolgere un compito fisico pericoloso o estenuante, ora devono supervisionare una macchina che svolge quel compito. L’AI nel settore manifatturiero non elimina gli esseri umani dal lavoro, anche se potrebbe metterli al riparo.
Tuttavia, l’AI è una potente tecnologia di transizione. Sfruttarla al meglio significa creare fiducia nei sistemi di IA e garantire la conformità normativa. Una regolamentazione attenta può mantenere gli esseri umani e le aziende al sicuro durante l’utilizzo dell’IA.
Per esempio, regolamento potrebbe richiedere che le decisioni critiche siano prese da esseri umani piuttosto che da macchine. Oppure che il denaro speso per l’infrastruttura AI sia accompagnato da un budget per la formazione degli esseri umani a lavorare con i dispositivi e i sistemi alimentati dall’AI (upskilling) o per il passaggio a lavori che non possono essere occupati dalla tecnologia emergente (reskilling).
Qual è il futuro dell’AI nel settore manifatturiero?
Siamo in un momento esplosivo per l’IA. Tuttavia, l’AI diventerà più pratica nell’industria manifatturiera solo grazie all’adozione di tecnologie di accompagnamento come l’AR e i sistemi di dati avanzati. Queste tecnologie consentono all’IA di lavorare attraverso l’infrastruttura esistente, in modi accessibili ai lavoratori esistenti, favorendo l’efficienza della forza lavoro.
Il futuro dell’AI industriale non è solo il futuro della tecnologia. È anche il futuro delle persone che la utilizzano e ne beneficiano. Le aziende che utilizzano l’AI vedranno diminuire i costi di produzione e ambientali, poiché risparmieranno sui materiali, sui viaggi, sui tempi di inattività e sulle rilavorazioni.
I lavoratori che lavorano a fianco dell’IA vedranno aumentare la soddisfazione sul lavoro, in quanto l’IA automatizzerà sia gli elementi più banali che quelli più pericolosi del loro lavoro. I clienti beneficeranno di prodotti più convenienti e più affidabili. Avranno una maggiore capacità di mantenere e riparare questi prodotti quando necessario.
L’AI è già stata coinvolta nel settore in termini di gestione e interpretazione dei dati. Solo ora stiamo iniziando a vedere il cambiamento sismico che si verifica quando l’AI trova la sua strada verso la produzione attraverso i robot, i cobot, l’AI generativa e l’AR.
Questo è un momento entusiasmante per le aziende lungimiranti, che devono iniziare a integrare l’AI nei loro flussi di lavoro esistenti e a collegare l’infrastruttura esistente.