I produttori stanno portando i progetti di intelligenza artificiale oltre la fase dimostrativa, per applicarli direttamente agli ambienti di produzione. La manutenzione predittiva, la visione artificiale, il rilevamento delle anomalie, l’ottimizzazione della produzione, la previsione della domanda, la gestione energetica e l’automazione intelligente dei flussi di lavoro stanno diventando iniziative ingegneristiche concrete con innumerevoli applicazioni in ambito industriale.
Questo progresso pone una scelta strategica: è meglio sviluppare internamente una capacità di IA, collaborare con un’azienda specializzata in ingegneria dell’IA o combinare entrambi gli approcci?
Per la maggior parte delle aziende manifatturiere, la risposta non dovrebbe basarsi sull’entusiasmo per l’intelligenza artificiale o sul preventivo iniziale più basso. Dovrebbe invece basarsi sul problema aziendale, sulla disponibilità dei dati, sulla complessità dell’integrazione, sulle competenze interne e sul livello di competenza tecnica, sui requisiti di sicurezza, sull’ambiente di implementazione e su chi gestirà la soluzione dopo il lancio.
Questa guida completa mette a confronto le tre opzioni e offre un quadro di riferimento pratico per scegliere la strada giusta.
La risposta breve: ricorri a un modello ibrido quando le prestazioni contano, ma anche la velocità è importante
Le aziende dovrebbero sviluppare l'intelligenza artificiale internamente quando questa rappresenta un vantaggio competitivo a lungo termine, l'organizzazione dispone già di solidi team dedicati al software e ai dati ed è in grado di supportare nel tempo gli algoritmi di apprendimento automatico e il funzionamento dei modelli.
La collaborazione con un’azienda specializzata in ingegneria dell’intelligenza artificiale risulta spesso più vantaggiosa quando il produttore necessita di competenze specialistiche, di integrazioni industriali complesse o di un percorso più rapido per passare da un caso d’uso convalidato a un sistema di produzione.
Un modello ibrido rappresenta spesso la soluzione più efficace. Il produttore mantiene la responsabilità della problematica aziendale, della governance dei dati, delle decisioni operative e della roadmap a lungo termine. Un partner tecnico apporta competenze specialistiche quali pipeline di dati, machine learning, visione artificiale, implementazione su cloud o edge, analisi avanzate e integrazione con i sistemi di impianto.
La domanda fondamentale non è semplicemente: «Chi elabora il modello?», bensì: «Chi è in grado di trasformare questo caso d’uso, partendo da dati affidabili, in un risultato operativo misurabile?».
Perché l'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero richiede qualcosa di più di un semplice modello di apprendimento automatico
L'IA applicata alla produzione viene utilizzata nei processi fisici, nelle attrezzature, nei prodotti e nelle decisioni operative. Ciò la distingue da un semplice esperimento di analisi dei dati o da un chatbot collegato a una libreria di documenti.
Una soluzione di intelligenza artificiale industriale potrebbe dover gestire dati provenienti da sensori, controllori logici programmabili, sistemi di esecuzione della produzione, piattaforme di pianificazione delle risorse aziendali (ERP) come SAP, registrazioni relative alla qualità, documenti tecnici, cronologie di manutenzione e flussi di lavoro degli operatori. Potrebbe inoltre essere necessario che operi in ambiente edge, poiché una decisione relativa alla produzione non può sempre attendere il completamento di un ciclo di comunicazione con il cloud.
Il Panoramica di IBM sull’intelligenza artificiale nel settore manifatturiero individua applicazioni quali la manutenzione predittiva, i gemelli digitali, la visione artificiale, l’ottimizzazione della catena di approvvigionamento, la gestione delle scorte, la gestione energetica e la ricerca di documenti. Questi casi d’uso hanno in comune un elemento fondamentale: l’IA deve collegarsi ai dati e al flusso di lavoro in cui viene presa la decisione operativa.
Ecco perché un'iniziativa di IA applicata alla produzione, pronta per l'implementazione, di solito non si limita allo sviluppo dei modelli:
- Definizione dei problemi aziendali e definizione delle priorità dei casi d'uso
- Individuazione, preparazione e valutazione della qualità dei dati
- Ingegneria dei dati e sviluppo di pipeline
- Sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico o di visione artificiale
- Sviluppo di software e API
- Integrazione con sistemi ERP, MES, SCADA, PLM, IoT o di manutenzione
- Implementazione su cloud, edge o ibrida
- Sicurezza, controllo degli accessi e governance dei dati sensibili
- Test e validazione del modello
- Monitoraggio, aggiornamento professionale e supporto continuo
- Adozione da parte degli utenti e progettazione dei flussi di lavoro
Monarch Innovation’s servizi di sviluppo software comprendono soluzioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, integrazione di sistemi, sviluppo cloud, software embedded, IoT e applicazioni per il settore manifatturiero. Queste competenze sono fondamentali quando un’iniziativa di intelligenza artificiale deve diventare parte integrante di un sistema operativo più ampio, anziché rimanere un semplice proof of concept isolato.
Casi d’uso comuni dell’intelligenza artificiale nel settore manifatturiero
L'intelligenza artificiale può supportare le attività produttive in tutto lo stabilimento, nella catena di approvvigionamento, nella logistica, nel ciclo di vita del prodotto e nell'organizzazione ingegneristica. Il punto di partenza migliore è solitamente un problema operativo chiaramente definito, con una decisione identificabile, un responsabile e un indicatore di successo.
Manutenzione predittiva
Un sistema di manutenzione predittiva analizza i dati delle apparecchiature per individuare modelli ricorrenti associati a guasti o al deterioramento delle prestazioni. Il risultato può essere un punteggio di rischio, una raccomandazione di manutenzione, un avviso o l'attivazione di un ordine di lavoro.
La parte difficile raramente consiste nella scelta di un modello. Il progetto deve mettere in relazione le letture dei sensori, le gerarchie delle risorse, i registri di manutenzione, i codici di guasto, le condizioni operative e i flussi di lavoro dei tecnici. Se tali fonti non sono coerenti, potrebbe essere necessario standardizzare i dati prima di iniziare lo sviluppo del modello. Anche l’analisi delle cause alla radice può aiutare i team a comprendere perché si verificano i guasti e a migliorare le decisioni relative alla manutenzione.
Ispezione visiva automatizzata
La visione artificiale può aiutare gli ispettori a individuare difetti superficiali, componenti mancanti, discrepanze dimensionali o errori di assemblaggio. Un sistema efficace deve tenere conto dell’illuminazione, della posizione della telecamera, delle variazioni del prodotto, delle tolleranze accettabili, dei falsi positivi e di ciò che accade dopo che il sistema ha segnalato un possibile difetto.
Anche la scelta dell’implementazione è importante. Alcuni sistemi di ispezione richiedono un’elaborazione periferica a bassa latenza in prossimità della linea di produzione, mentre altri possono avvalersi di un’infrastruttura centralizzata e di telecamere collegate alle reti dello stabilimento.
Ottimizzazione della produzione e dei processi
L'intelligenza artificiale può aiutare a identificare le relazioni tra i parametri di processo e i risultati, quali resa, tempo di ciclo, scarti, consumo energetico o produttività. Il sistema può suggerire adeguamenti, simulare scenari o supportare gli operatori durante la produzione con un feedback in tempo reale.
L'ottimizzazione diventa rischiosa quando il modello opera senza vincoli chiari. I produttori dovrebbero definire limiti di sicurezza, flussi di lavoro per l'approvazione, procedure di ripristino e supervisione umana prima di consentire a un sistema di influenzare le impostazioni di produzione. Ciò è particolarmente importante per i processi ad alto volume o a lotti.
Supporto per la gestione della domanda, delle scorte e della pianificazione
L'apprendimento automatico è in grado di analizzare la cronologia degli ordini, la stagionalità, le scorte, le prestazioni dei fornitori, la capacità produttiva, i dati di vendita, i dati esterni e altre variabili a supporto delle previsioni e della pianificazione. Questi sistemi risultano particolarmente utili quando le previsioni si integrano con la pianificazione effettiva della produzione e con i flussi di lavoro logistici, anziché diventare l'ennesimo dashboard che i responsabili della pianificazione devono interpretare manualmente.
Flussi di lavoro ingegneristici e di conoscenza
L'IA generativa può aiutare gli ingegneri a cercare documentazione tecnica, sintetizzare i registri di manutenzione, confrontare le specifiche, recuperare informazioni progettuali precedenti e preparare prime bozze di relazioni o istruzioni di lavoro. Queste applicazioni possono supportare il processo di sviluppo del prodotto e spesso offrono un punto di partenza meno rischioso, poiché assistono le persone anziché controllare direttamente le apparecchiature.
Gestione dell'energia e delle risorse
L'intelligenza artificiale è in grado di analizzare i consumi energetici, le modalità operative, i programmi di produzione e il comportamento delle apparecchiature per individuare eventuali inefficienze o suggerire modifiche. I potenziali vantaggi includono una riduzione dei costi energetici, un miglioramento dell'utilizzo delle risorse e operazioni più sostenibili. Il valore aggiunto dipende dall'affidabilità delle misurazioni e dalla capacità di integrare i suggerimenti nelle operazioni dell'impianto.
Per ulteriori informazioni sul contesto dell’automazione della produzione, consultare il sito di Monarch Innovation Approfondimenti sull'automazione della produzione, che comprendono le fabbriche intelligenti, l’intelligenza artificiale industriale, le operazioni predittive, i gemelli digitali e i sistemi di produzione connessi. Queste tecnologie sostengono le iniziative 4.0 e lo sviluppo di fabbriche efficienti del futuro.
Opzione uno: sviluppare internamente le competenze nel campo dell’intelligenza artificiale
Sviluppare internamente significa assumere o formare il personale, definire i processi, implementare la tecnologia e mettere a punto il modello operativo necessari per realizzare e mantenere un sistema di IA applicato alla produzione.
Vantaggi della realizzazione interna
Possesso a lungo termine: Il vostro team sviluppa competenze istituzionali relative al processo produttivo, ai dati, ai sistemi e alle priorità aziendali.
Collaborazione diretta: Gli specialisti interni in intelligenza artificiale possono lavorare a stretto contatto con i team addetti alle operazioni di stabilimento, all’ingegneria, alla qualità, alla manutenzione, all’IT e alla direzione.
Capacità strategica: Se l’intelligenza artificiale sarà in grado di supportare numerosi prodotti, impianti o processi, una competenza interna potrà diventare una componente duratura del modello ingegneristico e del portafoglio ERP dell’organizzazione.
Controllo sull'architettura e sulla roadmap: I team interni possono prendere decisioni in materia di tecnologia sulla base delle esigenze a lungo termine dell'azienda, delle politiche di sicurezza e della strategia di prodotto.
Accesso più rapido al contesto aziendale: I dipendenti che conoscono bene il processo possono individuare segnali utili e limitazioni che un team esterno impiegherebbe del tempo a comprendere.
Le sfide legate allo sviluppo interno
Un programma di produzione basato sull'intelligenza artificiale può richiedere diverse figure professionali, tra cui ingegneri dei dati, ingegneri di apprendimento automatico, sviluppatori software, specialisti del cloud o dell'edge, professionisti della sicurezza informatica, responsabili di prodotto o di progetto ed esperti nel settore manifatturiero.
La sfida legata alle assunzioni è solo l'inizio. L'organizzazione deve inoltre gestire:
- Assunzione e fidelizzazione di talenti specializzati
- Costi relativi alla piattaforma dati e all’infrastruttura
- Integrazione con apparecchiature e applicazioni preesistenti
- Monitoraggio e riaddestramento dei modelli
- Sicurezza e controlli degli accessi
- Documentazione e continuità delle conoscenze
- Prove in condizioni di produzione variabili
- Assistenza dopo che il team di progetto originario ha terminato il proprio incarico
Un team interno può sviluppare competenze solide, ma ha bisogno di un volume di progetti sufficiente e del sostegno dei vertici aziendali per giustificare il modello operativo in atto. Assumere alcuni specialisti senza il supporto necessario in termini di dati, software e produzione può portare alla creazione di un team in grado di realizzare prototipi in modo efficace, ma che incontra difficoltà nella fase di implementazione.
Opzione n. 2: stringere una partnership con un’azienda specializzata in ingegneria dell’intelligenza artificiale
Un partner specializzato in ingegneria dell’intelligenza artificiale consente di avvalersi di un team multidisciplinare senza che il produttore debba sviluppare l’intera capacità prima dell’avvio del primo progetto.
I vantaggi della collaborazione
Accesso più rapido a competenze specialistiche: Un team consolidato potrebbe già comprendere data engineer, ingegneri di machine learning, sviluppatori software, specialisti dell’IoT ed esperti di implementazione.
Minore carico iniziale in termini di personale: Si può iniziare con un team di progetto dedicato, invece di costituire un’intera organizzazione dedicata all’intelligenza artificiale.
Una copertura più ampia nel settore ingegneristico: Il partner giusto è in grado di integrare l’intelligenza artificiale con applicazioni, dispositivi, API, infrastrutture cloud, ambienti edge e flussi di lavoro industriali.
Capacità flessibile: Il team può adattarsi alle esigenze in base alla fase del progetto, dalla fase di analisi e valutazione della fattibilità fino all'implementazione e all'assistenza.
Riduzione del rischio di consegna: Un partner con esperienza nel settore è in grado di individuare tempestivamente eventuali problemi relativi ai dati, all’integrazione, alla convalida e all’implementazione.
Trasferimento delle conoscenze: Un progetto ben strutturato può fornire al produttore la documentazione, le procedure operative e il personale interno adeguatamente formato.
Possibili difficoltà legate alla collaborazione
L'esternalizzazione non elimina la necessità di una responsabilità interna. I produttori dovrebbero definire in che modo il partner gestirà:
- Proprietà dei dati e accesso agli stessi
- Diritti di proprietà intellettuale
- Sicurezza informatica e gestione delle identità
- Proprietà della documentazione e del codice sorgente
- Spiegabilità e validazione dei modelli
- Assistenza e aspettative relative ai livelli di servizio
- Richieste di modifica e miglioramenti futuri
- Trasferimento di conoscenze e pianificazione dell'uscita dall'azienda
- Responsabilità relativa al monitoraggio del modello dopo il lancio
Il criterio di selezione più importante non è se un'azienda sia in grado di presentare un modello di grande effetto, bensì se sia in grado di integrare tale modello in un flusso di lavoro produttivo reale e di fornirne il supporto dopo l'implementazione.
Sviluppo interno o tramite partner: quali aspetti occorre mettere a confronto?
Fattore determinante
Realizzazione interna
Partner tecnico nel campo dell'intelligenza artificiale
Organico iniziale
Richiede un’assunzione o un’assegnazione interna
Si avvale di un team multidisciplinare già esistente
Inizio del progetto
Potrebbe essere più lento mentre si definiscono i ruoli e l'architettura
Spesso è più veloce quando l'ambito e i dati sono già pronti
Possesso a lungo termine
Proprietà interna diretta
Può essere definito tramite contratti e trasferimento di conoscenze
Competenze specialistiche
Deve essere formato o assunto
Disponibile in base alle capacità dei partner
Contesto produttivo
È un punto di forza se i team interni conoscono i processi
Dipende dall'esperienza nel settore del partner
Scalabilità
Dipende dalle assunzioni e dal carico di lavoro
Può essere adattato in base alla fase del progetto e alle esigenze
Manutenzione
Responsabilità interamente interna
Può essere condiviso, trasferito o affidato a terzi
Compatibilità strategica
Un punto di forza per un centro di eccellenza nell’IA a lungo termine
Ideale per l'accelerazione, i lavori specializzati o per colmare le carenze di capacità
Un modello ibrido combina la titolarità interna dell'azienda con le competenze ingegneristiche esterne. Esso può offrire tre vantaggi fondamentali: maggiore rapidità nell'esecuzione, un trasferimento di conoscenze più efficace e un migliore allineamento tra la realizzazione tecnica e le priorità operative.
Ad esempio, il produttore può occuparsi della roadmap dei casi d’uso, delle politiche sui dati, delle definizioni dei processi e delle decisioni operative. Il partner può sviluppare la pipeline di dati, il sistema di machine learning, l’applicazione utente, il livello di integrazione e l’architettura di implementazione. I dipendenti interni possono partecipare a tutte le fasi del progetto e assumere gradualmente le responsabilità definite.
Un approccio ibrido pratico potrebbe seguire questa sequenza:
- Definire il problema operativo. Indicare la decisione che il sistema dovrebbe migliorare e la persona incaricata di dare seguito all’esito.
- Valutare lo stato di preparazione dei dati. Esaminare le fonti dei dati, la cronologia, la qualità, l'etichettatura, l'accessibilità, la latenza e la titolarità.
- Verificare la fattibilità. Verifica se i dati disponibili consentono di ottenere una previsione, una classificazione, una raccomandazione o un’esperienza di ricerca utili.
- Creare un percorso produttivo mirato. Sviluppare il sistema completo più piccolo possibile che includa dati, modello, integrazione, flusso di lavoro dell'utente, strumenti e validazione.
- Implementare con i controlli adeguati. Decidere se il sistema debba funzionare nel cloud, all’edge o tramite un’architettura ibrida. Definire le procedure di approvazione da parte del personale e di rollback.
- Trasferisci le conoscenze in modo mirato. Architettura dei documenti, flussi di dati, comportamento dei modelli, monitoraggio, processi di supporto e limitazioni note.
- Agire solo sulla base di prove concrete. Estendere il sistema a ulteriori linee, impianti, prodotti o casi d’uso una volta che la prima soluzione abbia dimostrato il proprio valore operativo e prestazioni all’avanguardia nel settore.
Questo approccio consente di evitare due errori comuni. Il primo consiste nell’assumere un team costoso prima che l’organizzazione abbia individuato quali casi d’uso meritino un investimento. Il secondo consiste nell’esternalizzare l’intera iniziativa senza sviluppare un senso di appartenenza interno al processo e ai dati.
Quando un produttore dovrebbe sviluppare l'intelligenza artificiale internamente?
Sviluppare internamente può avere senso quando la maggior parte delle seguenti condizioni è soddisfatta:
- L'intelligenza artificiale è fondamentale per il vostro prodotto o per il vostro vantaggio competitivo a lungo termine.
- Ci si aspetta un flusso costante di progetti nel campo dell'intelligenza artificiale.
- Disponete già di team competenti nei settori del software, dei dati, della sicurezza e dell'ingegneria.
- È possibile reclutare e fidelizzare talenti specializzati.
- È possibile fornire supporto alle operazioni relative al modello dopo la distribuzione.
- I vostri dati e sistemi sono sufficientemente consolidati da poter supportare uno sviluppo continuo.
- È necessario avere il controllo diretto sull'architettura, sulla roadmap e sulla proprietà intellettuale.
- Avete il tempo e il budget necessari per sviluppare adeguatamente questa capacità.
- Vuoi utilizzare l'intelligenza artificiale in ogni aspetto del mondo degli affari legato alla produzione.
Se l'organizzazione presenta un solo caso d'uso incerto e non dispone di un modello operativo interno per l'IA, costituire immediatamente un team completo potrebbe comportare più rischi che vantaggi.
Quando un produttore dovrebbe collaborare con un’azienda specializzata in ingegneria dell’intelligenza artificiale?
La collaborazione rappresenta spesso il punto di partenza migliore quando si verifica una o più delle seguenti condizioni:
- È necessario passare rapidamente dall'idea alla fase pilota.
- Il vostro team interno non ha esperienza nei settori del machine learning, del data engineering, della visione artificiale o dell'implementazione.
- Il progetto richiede l'integrazione con sistemi IoT, ERP, MES, SCADA, PLM, SAP o sistemi legacy.
- È necessario disporre sia di competenze nel settore manifatturiero che nell'ingegneria del software.
- State testando un caso d’uso dell’intelligenza artificiale prima di effettuare un investimento più consistente.
- È necessaria una capacità flessibile per un progetto o una fase di consegna ben definiti.
- Vuoi ridurre l'onere iniziale legato alle assunzioni e alle infrastrutture.
- Hai bisogno di aiuto per definire una roadmap e un'architettura di produzione.
- Vuoi confrontare diversi modi di applicare l'intelligenza artificiale a diversi tipi di impianti e processi.
Un partner dovrebbe rafforzare le vostre capacità interne, non rendere la vostra organizzazione permanentemente dipendente da conoscenze esterne non documentate.
Come scegliere un partner di ingegneria dell'intelligenza artificiale per il settore manifatturiero
Valutate il partner in cinque ambiti, anziché limitarvi ad analizzare solo il suo portafoglio di soluzioni di machine learning.
1. Esperienza nel settore manifatturiero e ingegneristico
Verificate se il team comprenda i vincoli di produzione, i dati relativi agli asset, i processi di qualità, i flussi di lavoro di manutenzione, la connettività industriale e le conseguenze dei falsi positivi o dei falsi negativi. Esperienza con le catene di approvvigionamento: Tecnomatix e strumenti di produzione simili possono rivelarsi utili quando la pianificazione digitale della produzione rientra nell’ambito dell’incarico.
2. Capacità di implementazione full-stack
Una soluzione di produzione può richiedere attività di data engineering, sviluppo di modelli, servizi backend, applicazioni frontend, API, infrastrutture cloud o edge, sistemi embedded e integrazione. Verificate chi sarà responsabile di ciascun livello e in che modo i componenti interagiranno con altre tecnologie.
3. Disciplina nella gestione dei dati e nell'implementazione
Chiedete in che modo il partner valuta la qualità dei dati, gestisce l'etichettatura, tratta i dati mancanti, convalida i modelli, monitora la deriva e supporta il riaddestramento. Chiedete inoltre in quali casi raccomanda un’implementazione su cloud, edge o ibrida, in particolare quando lo stato attuale della connettività dell’impianto è disomogeneo.
4. Governance e proprietà
Chiarire gli aspetti relativi all’accesso ai dati, alla proprietà intellettuale, al codice sorgente, alla titolarità dei modelli, alla documentazione, ai test di sicurezza, alla verificabilità e alla procedura per la cessazione o il trasferimento dell’incarico. Ciò è particolarmente importante quando i sistemi trattano dati sensibili o sono collegati a controlli operativi.
5. Assistenza post-implementazione
Un modello può perdere di efficacia quando cambiano le attrezzature, i materiali, i fornitori, le condizioni operative o la progettazione dei prodotti. Chiedetevi chi si occupa di monitorare le prestazioni, indagare sui guasti, aggiornare il sistema e fornire assistenza agli utenti dopo il lancio.
Domande a cui rispondere prima di avviare un progetto di produzione basato sull’intelligenza artificiale
Utilizzate queste domande per verificare se l'iniziativa è pronta per essere attuata:
- Quale decisione o processo produttivo specifico stiamo migliorando?
- A chi spetta la responsabilità dei risultati operativi?
- Quali sono le fonti di dati disponibili e quanto sono affidabili?
- Abbiamo abbastanza esempi storici e risultati contrassegnati?
- La soluzione è in grado di integrarsi con gli attuali sistemi dell'impianto e dell'azienda?
- Il sistema richiede un'implementazione cloud, edge o ibrida?
- Qual è il livello di approvazione umana richiesto?
- Come verranno misurati l’accuratezza, i falsi positivi, i tempi di risposta e l’impatto operativo?
- Chi si occuperà della manutenzione della soluzione quando cambieranno le condizioni di produzione?
- Come verranno gestiti la sicurezza informatica, il controllo degli accessi e la governance dei dati?
- Cosa deve dimostrare un pilota di successo?
- Quali documenti e quali conoscenze devono rimanere in possesso del produttore?
- Quali fonti di dati esterne, dati di vendita e indicatori di produzione potrebbero migliorare le decisioni basate sui dati?
Il Linee guida del NIST sulla governance delle informazioni per la produzione intelligente sottolinea che un’IA applicata alla produzione affidabile dipende da pratiche di gestione dei dati coerenti, ripetibili e affidabili. La preparazione dei dati dovrebbe quindi essere considerata come un flusso di lavoro del progetto, non come un presupposto.
In che modo Monarch Innovation può supportare le iniziative di IA nel settore manifatturiero
Monarch Innovation combina l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico con lo sviluppo di software personalizzato, i sistemi embedded, l'IoT, l'automazione industriale e i servizi di ingegneria. La sua competenze nello sviluppo di sistemi embedded e IoT può supportare progetti che richiedono di collegare dispositivi e dati operativi ad applicazioni cloud, strumenti di analisi o flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale.
Questo modello multidisciplinare risulta utile quando l’iniziativa va oltre un modello a sé stante. L’intelligenza artificiale applicata alla produzione può richiedere integrazione dei dati, connettività industriale, sviluppo di applicazioni, architettura di implementazione, competenze ingegneristiche e supporto alla produzione per garantire risultati affidabili. Può inoltre supportare applicazioni emergenti che coinvolgono veicoli autonomi, tecnologie per la casa intelligente e altri sistemi connessi, laddove questi si intersecano con le operazioni industriali.
Monarch Innovation offre inoltre sviluppo di software personalizzato per applicazioni nel settore manifatturiero, comprese le soluzioni relative ai processi produttivi, alla gestione della catena di approvvigionamento e al controllo qualità. Il modello di collaborazione più appropriato dipende dal caso d'uso, dal team interno, dall'ambiente dei dati e dai requisiti di gestione a lungo termine.
Scegliere il percorso giusto per la propria strategia di IA nel settore manifatturiero
Sviluppare l'IA internamente garantisce il pieno controllo e può creare una capacità strategica duratura. Richiede inoltre un investimento costante in talenti, infrastrutture, governance, integrazione e gestione dei modelli.
La collaborazione con un’azienda specializzata in ingegneria dell’intelligenza artificiale può consentire un accesso più rapido a competenze specialistiche e ridurre l’onere iniziale legato alla costituzione di un team completo. Ciò richiede accordi accurati in materia di sicurezza, titolarità, documentazione, assistenza e trasferimento di conoscenze.
Per molti produttori, un modello ibrido graduale offre il miglior equilibrio. È opportuno mantenere all’interno dell’organizzazione la definizione dei problemi aziendali, la conoscenza dei processi, la governance dei dati e le decisioni strategiche. È invece consigliabile avvalersi di un partner ingegneristico per accelerare la valutazione di fattibilità, lo sviluppo del sistema, l’integrazione industriale e l’implementazione. Successivamente, man mano che le capacità interne maturano, è possibile trasferire o ampliare le responsabilità.
Se state valutando un caso d'uso dell'intelligenza artificiale, Contatta Monarch Innovation per discutere delle vostre esigenze in materia di produzione, software, IoT o ingegneria. Un primo colloquio proficuo dovrebbe concentrarsi sul problema operativo, sui dati disponibili, sui sistemi esistenti e sui risultati che desiderate ottenere per migliorare la situazione.
Domande frequenti
I produttori dovrebbero sviluppare l'intelligenza artificiale internamente o collaborare con un'azienda specializzata in ingegneria dell'intelligenza artificiale?
La scelta giusta dipende dall’importanza strategica, dalle competenze interne, dalla maturità dei dati, dalla complessità dell’integrazione, dai tempi e dalla gestione a lungo termine. Sviluppate internamente quando l’IA rappresenta una capacità competitiva duratura e siete in grado di supportarla in modo continuativo. Affidatevi a partner quando avete bisogno di competenze specialistiche o di un’esecuzione più rapida. Un modello ibrido spesso combina la gestione interna con la capacità di erogazione esterna.
Qual è il miglior caso d'uso iniziale dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero?
Il miglior caso d'uso iniziale presenta un responsabile operativo ben definito, dati affidabili, un risultato misurabile e un flusso di lavoro che consenta alle persone di agire in base al risultato ottenuto. La manutenzione predittiva, l'ispezione visiva, la ricerca di documenti, il rilevamento delle anomalie e l'analisi ingegneristica possono rappresentare ottime opzioni. Evitate di scegliere un caso d'uso solo perché è tecnicamente interessante o di tendenza.
Quali competenze sono necessarie per sviluppare internamente soluzioni di intelligenza artificiale per il settore manifatturiero?
Un team di produzione può aver bisogno di competenze in materia di ingegneria dei dati, machine learning, sviluppo software, infrastrutture cloud o edge, sicurezza informatica, integrazione, gestione dei progetti e competenze specifiche nel settore manifatturiero. La combinazione esatta dipende dal caso d’uso. Un sistema di ispezione basato sulla visione artificiale può richiedere competenze diverse rispetto a una piattaforma di previsione della domanda o a un assistente basato sull’intelligenza artificiale per la documentazione tecnica.
Cosa dovrebbero chiedere i produttori a un partner specializzato in ingegneria dell'IA?
Chiedete informazioni sull’esperienza nel settore manifatturiero, su casi d’uso simili, sulla preparazione dei dati, sulla convalida dei modelli, sull’integrazione industriale, sull’implementazione nel cloud e in edge, sulla sicurezza informatica, sulla proprietà intellettuale, sulla documentazione, sul trasferimento di conoscenze, sul monitoraggio e sul supporto post-implementazione. Chiedete inoltre chi detiene la proprietà del codice sorgente, dei modelli, delle pipeline di dati e delle procedure operative al termine del progetto.
Un partner di ingegneria specializzata in intelligenza artificiale è in grado di integrarsi con i sistemi di produzione esistenti?
Un partner potrebbe essere in grado di integrare l'intelligenza artificiale con i sistemi esistenti tramite API, database, sistemi di archiviazione storica, middleware, gateway periferici, sistemi di scambio di file o altre interfacce approvate. La fattibilità dipende dai sistemi, dalla documentazione, dai controlli di accesso, dalla qualità dei dati e dai requisiti di latenza. Una fase di analisi tecnica dovrebbe identificare i vincoli di integrazione prima dell'inizio dello sviluppo.
L'intelligenza artificiale applicata alla produzione deve necessariamente essere eseguita nel cloud?
No. Il modello di implementazione più adatto può essere il cloud, l’edge, l’on-premises o un modello ibrido. L’infrastruttura cloud è in grado di supportare l’elaborazione centralizzata dei dati e la gestione dei modelli. L’implementazione edge o on-premises può risultare più indicata quando la latenza, la connettività, la sensibilità dei dati o i requisiti di controllo dell’impianto sono fattori importanti. L’architettura dovrebbe adeguarsi alle esigenze operative.
In che modo i produttori possono ridurre i rischi legati ai progetti di intelligenza artificiale?
Iniziare da un problema operativo ben definito, valutare tempestivamente la disponibilità dei dati, stabilire criteri di successo misurabili, coinvolgere i soggetti interessati dello stabilimento e del reparto tecnico e convalidare l’intero flusso di lavoro anziché limitarsi al solo modello. Definire le modalità di supervisione umana, sicurezza, responsabilità, monitoraggio e assistenza prima dell’implementazione. Procedere alla scalabilità dopo che la prima implementazione abbia dimostrato il valore operativo.
