Gli algoritmi di intelligenza artificiale – e in particolare di machine learning (ML)- rappresentano un’opportunità per le aziende operanti nel comparto industriale. L’IA può rendere più efficiente i processi produttivi e l’organizzazione aziendale, riducendo i costi e migliorando la qualità della produzione. Le aziende possono sfruttare l’IA a vari livelli della value chain:
- Operations
- Gestione degli assets
- Logistica e organizzazione aziendale
- Marketing e vendite
Operations
- Automazione. La robotica permette di sostituire l’operatore umano in operazioni ripetitive, poco sicure o dove è richiesta una grande precisione o riproducibilità. Questo permette di ridurre i costi e aumentare la qualità del prodotto.
- Design industriale / di prodotto. Gli algoritmi di IA possono supportare le attività di design, attraverso opportuni software di trattamento di immagini o algoritmi di ML in grado di customizzare il prodotto sulle esigenze dello specifico cliente (e.g. configuratori di prodotto intelligenti).
- Simulazione. Attraverso la risoluzione al computer di opportuni modelli matematici, è possibile simulare processi naturali e industriali, supportando le attività di un’azienda a diversi livelli. Molto spesso le simulazioni combinano modelli data-driven con modelli costruiti sfruttando la fisica.
- Ottimizzazione e controllo. In relazione al punto precedente, quando è disponibile un modello di IA in grado di simulare un processo, l’IA può essere utilizzata per controllarlo attivamente. Dal punto di vista matematico, questa operazione si configura come un algoritmo di ottimizzazione, in cui si cerca di minimizzare gli sprechi o i rischi per le persone, oppure ancora massimizzare la qualità del prodotto.
Gestione degli assets
- Internet of Things (IoT). Dotando di sensori i macchinari produttivi, è possibile disporre di una grande mole di dati che contengono importanti informazioni sul loro funzionamento. La sfida sta nell’estrarre informazioni utili dai dati. Gli algoritmi di anomaly detection basati su IA permettono di riscontrare anomalie e prevenire così fermi macchina o danni.
- Predictive Maintenance. Le serie temporali raccolte mediante i sensori di cui al punto sopra possono essere sfruttate per monitorare la salute degli impianti produttivi, pianificare gli interventi di manutenzione, e predire il verificarsi di guasti ancor prima che essi si verifichino. Questo permette di ridurre considerevolmente i costi della produzione, riducendo i tempi di fermo macchina e l’occorrenza di guasti.
Logistica e organizzazione aziendale
- Material Resource Planning (MRP). La previsione dei fabbisogni netti dei materiali permette di pianificare gli ordini di produzione e di acquisto, tenendo conto della domanda di mercato. L’IA può permettere di rendere più efficienti gli algoritmi di MRP già esistenti, tenendo conto di fattori molteplici ed eterogenei, quali le notizie di mercato e le fluttuazioni dei prezzi delle materie prime e delle valute. Una sempre migliore previsione dei fabbisogni aziendali permette di ottimizzare l’occupazione del magazzino e minimizzare il rischio di fuori scorta.
- Schedulatori di produzione. Un’efficiente schedulazione del carico macchina può ridurre considerevolmente il costo della produzione e aumentare la capacità di un’azienda di rispettare i tempi di consegna previsti. L’IA permette di rispondere a questo problema in tempi molto rapidi, se confrontata con tecniche tradizionali, e con grande accuratezza.
- Gestione documentale. Gli algoritmi di text mining basati su IA sono alla base di gestori documentali di ultima generazione, grazie ai quali le grandi realtà aziendali possono gestire in modo efficiente elevati moli di file.
- Gestione HR. Attraverso opportuni algoritmi di IA è oggi possibile analizzare in modo automatico i curricula dei candidati alle assunzioni, effettuando un primo screening in modo rapido ma efficace. L’IA può anche essere di supporto per valutare la qualità del lavoro dei diversi reparti di un’azienda di servizi, individuare anomalie e migliorare l’organizzazione aziendale.
Marketing e vendite
- Recommender Systems. Opportuni algoritmi di IA (nello specifico di ML) permettono di prevedere il livello di gradimento di un cliente nei confronti di un determinato prodotto, sulla base dei giudizi espressi dallo stesso cliente su altri prodotti. Questi algoritmi trovano applicazione, ad esempio, in siti di e-commerce (B2B o B2C), nei quali vengono suggeriti ai clienti prodotti di loro potenziale interesse.
- Marketing personalizzato. Con questo termine si intendono le strategie volte a fornire messaggi pubblicitari un pubblico selezionato sulla base del potenziale interesse dello stesso per il prodotto promosso. Alla base di tali strategie vi è una profilazione degli utenti, ottenuta tramite algoritmi di IA che estraggono feature dai dati demografici e comportamentali (ottenuti ad esempio da dati di navigazione e dai social network) degli individui. I vantaggi sono un aumento dell’engagement e della customer experience.
