Quale sarà il futuro dell’Intelligenza Artificiale nel settore manifatturiero?

Non è un’illusione: l’intelligenza artificiale (AI) è veramente ovunque e la rapidità con cui viene adottata è senza precedenti. Immagina l’enorme trasformazione digitale avvenuta dal 2000 ad oggi, ma comprimila in pochi anni. Questo è il ritmo vertiginoso con cui si sta evolvendo l’AI.

Tuttavia l’entusiasmo che circonda le potenzialità e le applicazioni dell’AI porta ad una percezione distorta delle capacità reali dell’intelligenza artificiale, facendo credere che possa risolvere qualsiasi problema in modo immediato e senza sforzo. Tuttavia, la realtà è che l’implementazione efficace dell’AI richiede dati di alta qualità, infrastrutture adeguate e competenze specifiche. L’hype può portare le organizzazioni a investire in soluzioni di AI senza una chiara comprensione dei requisiti e delle sfide, rischiando di ottenere risultati deludenti.

Per questo motivo i produttori che vogliono adottare l’intelligenza artificiale per rimanere competitivi devono porsi la domanda: come puoi utilizzare l’AI per migliorare le tue operazioni senza cadere nel clamore mediatico o creare progetti fantasiosi che non portano a risultati concreti?

Di seguito, condividiamo le nostre previsioni per il 2025 riguardo l’intelligenza artificiale nel settore manifatturiero, offrendo, si spera, suggerimenti su misure pratiche, che i team possono adottare per ottenere risultati sia immediati che duraturi nel tempo.

Prospettiva n.1: i settori che hanno digitalizzato in passato, oggi faranno un significativo progresso

Siamo convinti che il momento ideale per iniziare a raccogliere dati sul campo era 20 anni fa. Una solida base di dati storici è ciò che guida oggi i team di produzione verso le applicazioni di intelligenza artificiale più efficaci.

Per quale motivo? L’AI non si limita agli algoritmi; è fondamentale fornire a questi algoritmi dati contestuali e accurati. Un recente sondaggio di Deloitte ha rivelato che il 91% dei progetti di AI fallisce a causa di uno (o più) dei seguenti problemi:

• Raccolta e qualità dei dati
• Mancanza di esperienza e competenza dei lavoratori
• Limitazioni infrastrutturali 

Osserviamo molti produttori affrettarsi a comprare soluzioni di intelligenza artificiale preconfezionate, sperando in successi immediati. Spesso, a prima vista, i risultati sembrano impressionanti, ma esaminandoli più da vicino, le informazioni risultano inutilizzabili o completamente fuori bersaglio. Nel frattempo, i team che hanno dedicato anni alla raccolta di dati di alta qualità, hanno costruito silenziosamente, ma costantemente, il loro trampolino di lancio per l’AI.

Naturalmente, se stai leggendo questo e non hai iniziato a raccogliere dati vent’anni fa, non preoccuparti: non tutto è perduto. Il secondo momento migliore per iniziare è ora. Quindi, che tu stia configurando il tuo primo CMMS mobile o esplorando integrazioni di sensori avanzati, concentrati sulla creazione di una solida base di dati. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono cambiare nel tempo, ma i dati rimangono il comune denominatore che garantisce iniziative di intelligenza artificiale di successo e sostenibili.

Previsione n. 2: Avere solide fondamenta supererà sempre gli algoritmi più sofisticati

Abbiamo descritto quello che chiamiamo la “trappola dell’AI”, vale a dire un errore comune che i team di produzione commettono quando si precipitano ad adottare l’intelligenza artificiale, spesso per paura di rimanere indietro, senza aver prima sistemato i loro dati e processi fondamentali. Abbiamo osservato più volte i responsabili della manutenzione cadere in questa trappola. Questo errore può essere evitato mantenendo il focus su due aspetti fondamentali:

1. Utilizzare l’intelligenza artificiale per ottenere vantaggi immediati e pratici

Questo percorso spesso parte da obiettivi apparentemente semplici: automatizzare gli ordini di lavoro, individuare tempestivamente i problemi di manutenzione o migliorare l’efficienza dei team in prima linea. Questi piccoli successi generano slancio e aiutano a dimostrare il valore dell’AI sia ai dirigenti, ai responsabili e agli operatori sul campo.

2. Costruire basi di dati per il futuro

Nessun modello di intelligenza artificiale, per quanto avanzato, può offrire un valore costante senza dati puliti e strutturati. Molte organizzazioni trascurano il lavoro “poco attraente” di digitalizzazione e centralizzazione delle operazioni quotidiane. Tuttavia, è un passaggio cruciale. I dati che raccogli oggi ti permetteranno di sfruttare al massimo ogni futura innovazione dell’AI.

Rimaniamo ancora stupiti dal numero di produttori con cui parliamo, che si affidano ancora a carta e penna o a fogli di calcolo “isolati” per i processi principali. Certo, la digitalizzazione può sembrare scoraggiante, ma è quell’investimento che distingue l’hype dell’AI dai suoi reali risultati.

Previsione n. 3: la migliore decisione verrà dalla combinazione dell’intelligenza umana e dei dati delle macchine

Spesso pensiamo all’AI in termini puramente tecnologici: sensori, dashboard di analisi e macchine connesse. Tuttavia, è l’esperienza umana che sblocca davvero il potenziale dell’intelligenza artificiale.

Ecco una semplice illustrazione che abbiamo fornito in un recente articolo:

• Un sensore potrebbe indicare che una macchina si sta surriscaldando.
• Un operatore esperto potrebbe notare che questa macchina ha sempre funzionato più calda nelle giornate umide e non necessita di un intervento immediato.

Il Manufacturing Industry Outlook 2025 di Deloitte evidenzia che la qualità dei dati, la contestualizzazione e la convalida sono tra i maggiori ostacoli all’implementazione dell’AI. Per superarli, sono necessarie persone competenti (tecnici, ingegneri e lavoratori in prima linea) in grado di interpretare, contestualizzare e migliorare gli output generati dalle macchine.

Esempi concreti potrebbero includere:

• Registri di manutenzione dettagliati, che catturano esattamente ciò che è accaduto in produzione.
• Osservazioni dalla prima linea, riguardanti fattori come umidità, temperatura o variazioni di turno che possono influenzare le prestazioni delle macchine.
• Passaggio di consegne, note che descrivono non solo lo stato delle macchine, ma anche le peculiarità a cui il turno successivo deve prestare attenzione.

Se tralasci questi dettagli, rischi di ottenere un’AI solo parzialmente informata. Al contrario, integrando i dettagli, costruirai una base solida sia per le operazioni quotidiane che per le future capacità predittive.

Il futuro dell’intelligenza artificiale nella produzione si costruisce un pezzo alla volta

È facile perdersi nelle speculazioni quando si pensa al futuro dell’AI e un buon consiglio potrebbe essere questo:

1) Identificare casi d’uso pratici per l’intelligenza artificiale di oggi

• Questo potrebbe significare standardizzare il lavoro di manutenzione tra i vari siti utilizzando un assistente AI che crea procedure digitali in pochi minuti.
• Oppure potrebbe significare sfruttare i dati degli ordini di lavoro per generare stime basate sull’intelligenza artificiale per progetti futuri.

2) Concentratevi sulla creazione delle basi dati in prima linea. 

• Se stai ancora acquisendo ordini di lavoro con carta e penna, dotare i tuoi dipendenti in prima linea di un CMMS mobile per l’acquisizione di dati in tempo reale rappresenterebbe una rivoluzione.
• Se invece lo fai già da anni, il passo successivo potrebbe essere l’implementazione di sensori avanzati o analisi per progredire verso la manutenzione predittiva.

Indipendentemente da dove ti trovi nel tuo percorso, il 2025 sarà l’anno che distinguerà la produzione realmente basata sull’intelligenza artificiale da tutte le altre. E’ indispensabile iniziare a raccogliere dati corretti, evitare “la trappola dell’intelligenza artificiale” concentrandoti sui fondamentali e, soprattutto, non dimenticare mai il valore dell’intuizione umana.