Le condizioni di mercato fluttuanti, i vincoli della catena di approvvigionamento, la carenza di manodopera e un'industria globale frenetica stanno costringendo i produttori di tutte le dimensioni a rivalutare il modo in cui operano. Molti produttori hanno iniziato ad adottare la tecnologia per mantenere un vantaggio competitivo e affrontare le sfide aziendali di lunga data. Dall'automazione alle tecnologie digitali, all'IoT industriale e altro, le aziende possono sfruttare queste innovazioni per catturare i dati da diversi sistemi, processi e persone per fornire le intuizioni strategiche necessarie per prendere decisioni migliori.
Non c'è dubbio che queste aziende abbiano molti dati con cui lavorare. Secondo uno studio McKinsey, la produzione genera 1,9 petabyte o 1.900, 000 terabyte di dati ogni anno. Il problema era che avevano bisogno di un modo migliore per acquisire e analizzare i dati e trasformarli in informazioni utilizzabili, e dovevano farlo rapidamente. Di conseguenza, molte aziende si stanno rivolgendo all'intelligenza artificiale (AI) per trovare opportunità con i loro dati per migliorare le loro operazioni.
Perché l'IA è perfetta per l'analisi dei dati?
Dal miglioramento dei rendimenti di produzione e del tempo di attività, alla previsione accurata della domanda e al monitoraggio a distanza di macchine e persino al controllo delle risorse e al miglioramento della qualità del prodotto, l'IA può essere sfruttata per migliorare significativamente le metriche complessive di efficienza e produttività.
Non è magico, ma un insieme complesso di algoritmi che analizzano grandi quantità di dati, correlano o apprendono i modelli in varie variabili e applicano tale conoscenza alle condizioni attuali per aiutare a prevedere gli stati futuri. Questo non vuol dire che gli umani non possano svolgere questi compiti, ma che AL può farli più velocemente ed elaborare più dati con maggiore precisione, migliorando i risultati aziendali.
Ad esempio, in qualsiasi ambiente di produzione, ci sono tradizionalmente diversi gruppi di lavoro e macchine che raccolgono tutti i propri dati. Le informazioni di ciascun dispositivo possono variare in termini di qualità, formato e tempistica, che possono creare ostacoli e rendere difficile analizzare e tracciare eventuali intuizioni significative dai dati.
Con l'aiuto della tecnologia AI, grandi quantità di dati possono essere elaborate rapidamente, consentendo alle aziende di combinare rapidamente e accuratamente le informazioni operative, prevedere i risultati basati su alternative e consentire ai produttori di prendere decisioni agili e informate. Questa capacità predittiva preventiva è dove si trova la forza dell'IA e può aumentare notevolmente i rendimenti del prodotto.
Identificando la causa principale dei problemi di qualità del prodotto, l'intelligenza artificiale può aiutare a ridurre i difetti del prodotto e i tassi di rottami e aumentare i rendimenti di produzione. Con informazioni e analisi dettagliate, i produttori possono affrontare i problemi di controllo di qualità prima di avere un impatto diretto sui profitti dell'azienda. Diamo un'occhiata a uno di questi esempio.
Usa l'intelligenza artificiale per migliorare la qualità del motore
Un produttore globale di motori produce grandi motori diesel per set di generatori, applicazioni navali e marine e veicoli militari. Dopo l'assemblaggio, ogni motore è sottoposto a test rigorosi. Durante i test, anche gli operatori più esperti non riescono a rilevare sottili segni di un problema, portando a guasti catastrofici durante i test o una volta che il motore è in servizio. Questi fallimenti hanno causato perdite significative, spedizioni ritardate, creato aree di test retrogne e produzione a monte, costano all'azienda milioni di dollari all'anno e hanno avuto un impatto negativo sulle consegne puntuali.
Il problema non è la mancanza di dati, ma come vengono utilizzati. In effetti, l'impianto raccoglieva i dati di processo per anni, ma li ha utilizzati solo per il lavoro di follow-up dopo che si è verificato un fallimento. Osservando i dati in questo modo reattivo, il team non è in grado di capire perché questi fallimenti si stiano verificando o affrontano in modo proattivo. In definitiva, questi problemi sono visti come un costo per fare affari fino a quando la società non considera l'uso dell'IA sui dati esistenti per prevedere i guasti delle attività critiche prima che si verifichino.
Il produttore ha iniziato con un programma pilota per gettare la fondazione dati necessaria per l'IA per avere un impatto. Data la necessità di utilizzare i dati storici, la società ha condotto per la prima volta la pulizia e l'analisi dei dati, con l'aiuto di AI, riducendo 20 miliardi di punti dati da 100 motori a 6 miliardi dei punti dati più influenti in 48 ore.
Quindi, collegare più set di modelli per tempo e modello per visualizzare i dati e identificare eventuali lacune di dati. Sulla base dell'analisi del gap, sono state apportate regolazioni per estrarre determinati dati più frequentemente, migliorando così la modellazione. Utilizzando una piattaforma AI, l'intera analisi viene eseguita in un ambiente a basso rischio senza alcun impatto sulla produzione attuale.
Da questi dati, i produttori sono in grado di stabilire linee di base, identificare tendenze e anomalie e sviluppare piani per mettere in azione le informazioni. In poche settimane, hanno prodotto un rapporto che identifica un gruppo di motori a rischio per numero di serie. Sulla base di queste informazioni, i produttori sospettano che questi motori abbiano una maggiore probabilità di problemi durante i test di controllo della qualità o sul campo. Collegando i dati di test ai guasti effettivi del prodotto, il rapporto ha identificato accuratamente oltre l'80 % dei problemi del motore per diversi anni.
È importante notare che questo progetto è un processo iterativo, poiché il modello AI è costantemente imparando. In circa 45 giorni, il modello è stato in grado di prevedere i guasti con 30 minuti di anticipo con un tasso di falsi positivi zero.
Ridurre al minimo l'interruzione delle operazioni
Durante il lancio ufficiale, la soluzione AL è collegata a dati in tempo reale generati dal sistema di controllo di prova e dall'interfaccia della macchina umana (HMI). Ciò non ha alcun effetto sul normale funzionamento. In effetti, il modello era stato integrato con il software di test standard dell'azienda e l'operatore non era nemmeno a conoscenza del fatto che era stato implementato. Devono solo sapere che ora la loro interfaccia HMI li informerà di eventuali potenziali problemi e come affrontarli.
Nei primi 90 giorni, l'applicazione AI ha rilevato 20 eventi in tempo reale, ha evitato oltre 4,5 milioni di dollari in danni al motore e ha ottenuto un rendimento 10x sugli investimenti (ROI) per il progetto.
Come illustra questo caso, sfruttare l'IA può fornire ai produttori un modo per ridurre in modo proattivo difetti di qualità, risparmiare denaro e migliorare i tassi di consegna minimizzando al minimo l'interruzione delle operazioni. A partire da una solida base di dati e lavorando con partner esperti, l'IA può fornire le intuizioni necessarie per guidare i risultati aziendali e aiutare i produttori a competere nell'ambiente aziendale in rapida evoluzione di oggi.
Ma l'IA non deve essere una soluzione unica. A seconda delle esigenze, dell'applicazione e della situazione specifica, è necessario personalizzare diverse soluzioni. Pertanto, è importante avere un partner di fiducia al tuo fianco. Quando si tratta di AI, possono valutare dove ti trovi nel tuo percorso di trasformazione digitale, comprendere i tuoi obiettivi o sfide e identificare la soluzione dei migliori venditori che si adatta meglio alle tue esigenze effettive.