Un’analisi recente condotta dall’Osservatorio sull’Intelligenza Artificiale ha posto enfasi su come l’invecchiamento della popolazione porterà a uno squilibrio tra la popolazione attiva e quella in pensione in un orizzonte di dieci anni. Queste cifre suggeriscono che un aumento della produttività non è solo una questione di competizione, ma anche di sopravvivenza per molte aziende. Ciò è particolarmente rilevante per le aziende che operano verticalmente in nicchie di mercato altamente specializzate, impiegando elevate competenze costruite e consolidate dai team tecnici in anni di esperienza sui progetti.
Nel mondo dinamico dell’ingegneria, il concetto di design-by-reuse è un approccio chiave per perseguire efficienza e innovazione.
Utilizzando progetti e componenti esistenti, questo approccio semplifica il processo di ingegneria e riduce anche i tempi e i costi di sviluppo – fattori chiave nei settori Make-to-Order (MTO) e Engineer-to-Order (ETO).
Come può l’IA sfruttare l’esperienza passata per aumentare la flessibilità e la produttività delle aziende nel contesto MTO/ETO?
Vediamo alcuni esempi di casi d’uso che Intellico Solutions ha implementato in aziende MTO/ETO nel campo delle macchine e dei componenti di macchinari.
Better design faster
Nel nostro articolo precedente (link) abbiamo descritto come il design-by-reuse consenta di ottenere riduzioni significative nel time-to-market. Analizzando i progetti passati, i sistemi di AI possono confrontare i disegni tecnici e identificare progetti passati simili.
Le aziende ETO/MTO nel settore manifatturiero possono elaborare centinaia di progetti CAD alla settimana. Scoprire quali prodotti o componenti esistono già e possono essere riutilizzati o adattati nella fase iniziale di una nuova generazione o variante di prodotto è un fattore chiave per ottimizzare il time-to-market. È una sfida comune per molte aziende manifatturiere che dispongono di un ampio database di modelli di prodotti CAD, basato su anni di esperienza ingegneristica. Tuttavia, spesso è difficile eseguire query per recuperare esperienze passate, rendendo difficile il riutilizzo dei componenti esistenti e quindi rallentando il processo di progettazione.
Razionalizzazione del portafoglio prodotti
L’analisi di similarità tra progetti può anche supportare la corretta classificazione dei progetti in famiglie di prodotto con caratteristiche simili, migliorando il sistema di archiviazione esistente e facilitando la gestione efficiente e il recupero dei progetti. Inoltre, l’AI gioca un ruolo chiave nell’identificare le varianti di design più rilevanti (“piattaforma”) per ridurre la variabilità nell’offerta presente nel portafoglio aziendale, garantendo una strategia di prodotto più focalizzata ed efficiente. Sfruttare l’AI in questo modo permette alle aziende ETO di migliorare la gestione del prodotto e, in ultima analisi, di organizzare meglio le operations e la delivery al cliente.
Smart configuration
Per le aziende che operano nei settori ETO/MTO, la capacità di personalizzare i prodotti a seconda delle esigenze dei clienti, delle specificità dei processi di produzione e dei relativi impianti è cruciale. I motori di raccomandazione basati su AI consentono di configurare offerte su misura suggerendo intelligentemente la combinazione ottimale di componenti. Ciò viene realizzato combinando informazioni provenienti da preventivi passati di successo e analisi su preferenze e requisiti dei clienti. In questo modo si migliora sia il processo di personalizzazione, ma anche l’accuratezza delle offerte.
Pianificazione dinamica
La variabilità intrinseca nei processi di produzione delle aziende MTO/ETO spesso mette alla prova l’efficacia dei software di pianificazione deterministici tradizionali. Questi sistemi possono avere difficoltà ad adattarsi alla dinamicità e alla flessibilità richieste negli ambienti MTO/ETO. Al contrario, l’AI offre una soluzione dinamica sfruttando i dati storici di produzione come base per guidare le scelte di pianificazione. Gli algoritmi di AI possono analizzare i cicli di produzione passati e, riconoscendo pattern e similarità nel design del prodotto, possono prevedere con precisione la durata delle fasi di produzione o determinare la sequenza di operazioni più efficiente. Il suo vero potenziale, tuttavia, risiede nella sua capacità di adattarsi rapidamente a cambiamenti imprevisti nelle priorità, riorganizzando senza soluzione di continuità i programmi per mantenere l’efficienza operativa e rispettare le scadenze dei clienti, anche di fronte ad imprevisti.
E che dire sull’AI Generativa?
Finora abbiamo presentato alcuni casi d’uso di intelligenza artificiale predittiva. Tuttavia, l’intelligenza artificiale generativa valorizza ulteriormente il potenziale del knowledge sharing all’interno delle aziende. Migliora significativamente l’accessibilità dei manuali di manutenzione e altre fonti interne, offrendo un potente strumento per le aziende che dipendono da macchinari e sistemi complessi. Attraverso l’elaborazione del linguaggio naturale e l’apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale generativa può elaborare il contenuto di estesi manuali di manutenzione, rendendo più facile per i tecnici trovare rapidamente informazioni specifiche.
Ad esempio, quando un tecnico si imbatte in un problema sconosciuto, può descrivere il problema in linguaggio naturale e il sistema di intelligenza artificiale generativa può individuare istantaneamente le sezioni pertinenti del manuale, suggerire possibili soluzioni e persino offrire una guida passo dopo passo. Inoltre, l’intelligenza artificiale generativa può continuamente aggiornare e arricchire i manuali tecnici con il feedback dei tecnici e le best practice in evoluzione. Questo garantisce che i manuali rimangano una risorsa all’avanguardia, adattandosi dinamicamente alle ultime tecnologie e procedure.
Di fronte al rapido avanzamento della tecnologia, l’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle operations di aziende ETO e MTO è fondamentale per coloro che mirano a cavalcare il processo di innovazione continua.
Adottare l’AI per migliorare la progettazione, ottimizzare la pianificazione della produzione e le operations, sfruttando tutto il know-how aziendale costruito nel tempo. Intellico Solutions ha collaborato con aziende manifatturiere altamente specializzate e le ha supportate nella definizione e nell’implementazione dell’ “AI Journey” anche con programmi di ricerca avanzata (vedi: link).
L’AI sta trasformando il modo di lavorare di progettisti e team tecnici, consentendo loro di concentrarsi su compiti complessi e portare innovazione attraverso la collaborazione uomo-macchina. Questa sinergia aumenta creatività e precisione, guidando l’innovazione e consentendo l’esplorazione di nuove frontiere nel design e nello sviluppo di nuovo prodotto.
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Vuoi saperne di più sulla differenza tra intelligenza artificiale predittiva e generativa? Consulta il nostro articolo: https://intellico.ai/it/blog/verso-il-futuro-quali-domande-porsi-per-adottare-lia/
