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Trasformare la produzione con la predisposizione all'intelligenza artificiale

Indice di maturità dell'intelligenza artificiale industriale

Presentazione di AIMRI

L'adozione dell'intelligenza artificiale sta rapidamente trasformando il panorama manifatturiero, eppure molte aziende faticano a scalare l'intelligenza artificiale in modo efficace. Sfide come la dispersione dei dati, una strategia di intelligenza artificiale poco chiara e la scarsa preparazione della forza lavoro ostacolano il progresso.

L'indice di maturità dell'intelligenza artificiale industriale (AIMRI) è progettato per aiutare i produttori a valutare e migliorare sistematicamente le proprie capacità di intelligenza artificiale. Sviluppato da INCIT e Detecon, AIMRI valuta la preparazione all'intelligenza artificiale in 20 dimensioni chiave, che spaziano dalla strategia alla governance, dall'infrastruttura dati alle applicazioni di intelligenza artificiale nelle operazioni, nella supply chain e nella gestione del ciclo di vita del prodotto.

AIMRI fornisce una roadmap strutturata per stabilire le priorità degli investimenti in IA, allineare gli stakeholder e promuovere miglioramenti misurabili. Attraverso valutazioni dettagliate e benchmarking rispetto alle best practice, AIMRI fornisce spunti per accelerare l'adozione dell'IA e sbloccare vantaggi competitivi.

Pronto a iniziare il tuo viaggio nell'intelligenza artificiale?

Valuta la tua preparazione all'intelligenza artificiale con AIMRI e posiziona la tua organizzazione per il successo guidato dall'intelligenza artificiale.

Potenziale dell'intelligenza artificiale nella produzione

Investimenti in intelligenza artificiale da parte dei leader rispetto ai loro pari

Superare le sfide dell'adozione dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero

L'adozione dell'intelligenza artificiale presenta diverse sfide significative per i produttori. Un ostacolo comune è la mancanza di trasparenza nell'identificazione delle aree chiave di miglioramento, che lascia molti incerti su dove l'intelligenza artificiale possa offrire il massimo valore. Anche gettare le basi per l'intelligenza artificiale è complesso, soprattutto quando le organizzazioni devono coordinare gli sforzi tra i reparti, gestendo al contempo sistemi legacy e tecnologie di intelligenza artificiale emergenti. La natura complessa e le interdipendenze dei sistemi di intelligenza artificiale complicano ulteriormente gli sforzi di integrazione. 

A complicare ulteriormente la situazione, molte iniziative di intelligenza artificiale non riescono a dimostrare un impatto misurabile. Anche quando i progetti pilota hanno successo in uno stabilimento, i produttori spesso faticano a estendere tali soluzioni ad altri stabilimenti a causa di infrastrutture incoerenti e livelli variabili di maturità digitale. 

L'indice di maturità dell'intelligenza artificiale industriale (AIMRI) è progettato per aiutare a superare queste barriere. Inizia con un valutazione olistica attraverso le dimensioni organizzative, tecnologiche e strategiche per garantire l'allineamento tra le iniziative di intelligenza artificiale e gli obiettivi aziendali. AIMRI fornisce un fondazione strutturata per identificare le lacune di capacità, imposta priorità chiare basato sulla prontezza e sul ritorno sull'investimento e consente benchmarking rispetto alle migliori pratiche del settore. È importante sottolineare che migliora anche comunicazione con le parti interessate, aiutando i team dirigenziali a prendere decisioni informate e a promuovere progressi significativi nel loro percorso verso l'intelligenza artificiale.

Le nostre metodologie

Guida
Struttura

Trasformazione e impianto di produzione

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LIVELLO
Struttura

Strumenti concettuali chiave alla base di AIMRI

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Valutazione
Matrice

Primo strumento di autodiagnosi AI per la produzione

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Dare priorità
Matrice

strumento direzionale progettato per la pianificazione della gestione

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Come funziona AIMRI per te?

L'Intelligence Enterprise come leva

01

Adattamento del processo di intelligenza artificiale

Integrare l'intelligenza artificiale per ottimizzare i flussi di lavoro, il processo decisionale e l'efficienza nella gestione delle operazioni, della catena di fornitura e del ciclo di vita del prodotto.

Abilitatori tecnologici

03

Infrastruttura tecnologica e gestione dei dati

Integrazione, connettività, sicurezza, archiviazione, scalabilità, elaborazione, interfacce AI, discendenza dei dati, metadati, processi dei dati, qualità dei dati, diversità dei dati, ingegneria delle funzionalità.

04

Gestione dei modelli

Affidabilità del modello, prestazioni e controllo delle versioni.

Abilitatori organizzativi

05

Strategia di intelligenza artificiale

Strategia di dati e intelligenza artificiale, adesione aziendale, allocazione delle risorse, portafoglio di intelligenza artificiale, innovazione, collaborazione con l'ecosistema.

06

Organizzazione AI

Coinvolgimento della leadership, gestione del cambiamento, cultura dell'intelligenza artificiale, gestione della conoscenza, aggiornamento delle competenze.

07

Intelligenza artificiale etica ed eco-efficiente

Equità, diritti umani, trasparenza, responsabilità, impatto sociale e ambientale.

08

Rischio e governance

Rispetto delle normative, gestione del rischio, quadro di conformità e governance, formazione, audit.

I sei fattori chiave che differenziano l'AIMRI

La prossima generazione oltre
Indice di prontezza dell'industria intelligente (SIRI)

01

Salto evolutivo dalla maturità digitale all'intelligenza basata sull'intelligenza artificiale con risultati legati alle prestazioni

Focus specifico sull'intelligenza artificiale

03

Valutazione dedicata della maturità incentrata sull'intelligenza artificiale attraverso la strategia, l'organizzazione e l'integrazione operativa Dimensioni interconnesse

Dimensioni interconnesse

05

Primo framework che mostra le interdipendenze delle dimensioni di intelligenza artificiale con roadmap KPI progressive

Quadro indipendente e olistico

02

Modello completo a 20 dimensioni sviluppato da istituzioni leader, approccio indipendente dal fornitore

Modello di maturità basato sulla prova

04

Valutazioni basate su prove con punti di prova verificabili e convalida delle prestazioni tramite KPI di impatto sulle prestazioni aziendali (EPIK)

Impatto del benchmarking globale

06

Consente il confronto della preparazione nazionale all'IA e lo sviluppo di politiche per la sostenibilità economica

Indice di prontezza del settore Beyond Smart di nuova generazione (SIRI)

01

Salto evolutivo dalla maturità digitale all'intelligenza basata sull'intelligenza artificiale con risultati legati alle prestazioni

Quadro indipendente e olistico

02

Modello completo a 20 dimensioni sviluppato da istituzioni leader, approccio indipendente dal fornitore

Focus specifico sull'intelligenza artificiale

03

Valutazione dedicata della maturità incentrata sull'intelligenza artificiale attraverso la strategia, l'organizzazione e l'integrazione operativa Dimensioni interconnesse

Modello di maturità basato sulla prova

04

Valutazioni basate su prove con punti di prova verificabili e convalida delle prestazioni tramite KPI di impatto sulle prestazioni aziendali (EPIK)

Dimensioni interconnesse

05

Primo framework che mostra le interdipendenze delle dimensioni di intelligenza artificiale con roadmap KPI progressive

Impatto del benchmarking globale

06

Consente il confronto della preparazione nazionale all'IA e lo sviluppo di politiche per la sostenibilità economica

La prossima generazione oltre
Indice di prontezza dell'industria intelligente (SIRI)

Lo Smart Industry Readiness Index (SIRI) ha stabilito il punto di riferimento globale per la preparazione all'Industria 4.0, concentrandosi principalmente sulla produttività digitale e sulle pratiche di produzione intelligente. AIMRI compie il prossimo salto evolutivo concentrandosi non solo sulla maturità digitale, ma anche sull'intelligenza artificiale che copre strategia, organizzazione, dati, etica e integrazione operativa. Con EPIK (Enterprise Performance Impact KPI), AIMRI collega la maturità della preparazione direttamente ai risultati delle prestazioni aziendali come OEE, sostenibilità e operazioni autonome.

Quadro di preparazione indipendente e olistico

A differenza dei modelli proprietari guidati dai fornitori, AIMRI è indipendente, sviluppato da INCIT e Detecon con la collaborazione di consulenti scientifici di importanti istituzioni (TUM, Maryland, Tecnológico de Monterrey). Copre 20 dimensioni tra strategia, organizzazione, etica, rischio, tecnologia e operazioni aziendali, rendendolo il framework di preparazione all'IA più completo al mondo. EPIK rafforza l'indipendenza del framework fornendo KPI neutrali e basati sull'evidenza, applicabili a livello globale e non vincolati alle tecnologie dei fornitori o a rigidi standard di settore. 

Focus specifico sull'intelligenza artificiale

AIMRI valuta in modo unico la maturità incentrata sull'IA, non solo la trasformazione digitale. Copre la strategia di IA, l'organizzazione dell'IA, la gestione dei modelli, il ciclo di vita dell'IA, l'adattamento dei processi di IA e la collaborazione con l'IA, rendendolo direttamente rilevante per le organizzazioni che integrano l'IA in contesti di produzione reali. Con EPIK, AIMRI dimostra come la maturità dell'IA si traduca in miglioramenti tangibili delle prestazioni, dall'aumento della produttività (AI-OEE, AI-OLE) alle metriche di sostenibilità (indice energetico, tasso di scarto) e KPI orientati al futuro per le operazioni autonome.

Modello di maturità basato sulla prova

Ogni dimensione include Dichiarazioni Guida, Punti di Prova e Indicatori Esemplari, offrendo valutazioni di maturità verificabili e basate sull'evidenza. EPIK integra tutto ciò aggiungendo la convalida delle prestazioni: KPI misurabili confermano se i progressi nella maturità si traducono in un impatto concreto su efficienza, sostenibilità e resilienza. Ciò rende AIMRI verificabile e orientato ai risultati, garantendo credibilità a governi, produttori e investitori.

Dimensioni interconnesse per l'adozione nel mondo reale

AIMRI è il primo modello di maturità a mostrare l'interdipendenza tra le dimensioni dell'IA (ad esempio, una maggiore maturità nella gestione delle operazioni richiede una sufficiente maturità dell'infrastruttura di IA). EPIK si allinea a queste interdipendenze, fornendo KPI basati sulle fasi che si evolvono con l'avanzare della maturità (ad esempio, OEE potenziato dall'IA nelle fasi iniziali, Autonomous Operation Rate nelle fasi avanzate). Ciò garantisce alle organizzazioni una roadmap progressiva che collega la maturità della preparazione → i risultati delle prestazioni → le priorità strategiche.

Benchmarking globale e impatto delle politiche

AIMRI è progettato non solo per le aziende, ma anche per il benchmarking nazionale, consentendo ai decisori politici di confrontare il livello di preparazione all'IA tra settori e paesi. Con l'integrazione di EPIK, i decisori politici possono fare un ulteriore passo avanti: possono misurare non solo il livello di preparazione, ma anche l'impatto economico e di sostenibilità dell'adozione dell'IA in diverse regioni e settori. Insieme, AIMRI ed EPIK forniscono le basi per incentivi, strategie di formazione, integrazione ESG e politiche industriali nazionali legate all'IA. 

Chi può trarre beneficio dall'AIMRI? 

Superare le sfide dell'adozione dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero

Le aziende manifatturiere affrontano ostacoli specifici quando implementano l'intelligenza artificiale, ma AIMRI fornisce soluzioni mirate per affrontarli

Le sfide

Aree di miglioramento poco chiare

I produttori hanno difficoltà a identificare quali processi trarrebbero maggiori benefici dall'implementazione dell'intelligenza artificiale.

Fondamenti deboli dell'intelligenza artificiale

Molti stabilimenti non dispongono dell'infrastruttura dati e delle competenze necessarie per supportare le iniziative di intelligenza artificiale.

Interdipendenze dei sistemi complessi

Le operazioni interconnesse rendono difficile isolare le aree di implementazione dell'IA.

L'approccio alla soluzione

Valutazione olistica

Un quadro strutturato per valutare l'intero ecosistema manifatturiero.

Identificazione dei gap strutturati

Individuare aree specifiche di miglioramento con parametri di riferimento misurabili rispetto agli standard del settore.

Allineamento migliorato delle parti interessate

Crea chiarezza e consenso a tutti i livelli con strategie di implementazione basate sui dati.

Investimenti in intelligenza artificiale da parte dei leader rispetto ai loro pari

I leader dell'intelligenza artificiale stanno stanziando più budget e risorse per trarre profitto dall'intelligenza artificiale

102%

Quota di ricavi

I leader investono il doppio nel digitale e nell'intelligenza artificiale

56%

2024 Aumento degli investimenti in IA/GenAI rispetto al 2023

Crescita degli investimenti nell'intelligenza artificiale anno su anno

98%

FTE dedicati

Personale assegnato al lavoro digitale e all'intelligenza artificiale

55%

Miglioramento delle competenze

Forza lavoro in formazione in AI/GenAi

Potenziale dell'intelligenza artificiale nella produzione

Industria manifatturiera di apparecchiature IT

Automatizzato basato sull'intelligenza artificiale
Assemblaggio e collaudo

42% Aumento complessivo
efficacia delle apparecchiature (OEE)

Magazzino abilitato all'intelligenza artificiale
e pianificazione logistica

44% Riduzione del cambio linea
tempo nella produzione di apparecchiature IT

Industria manifatturiera elettronica

Energia automatizzata
Gestione dell'efficienza

33% Riduzione degli edifici
consumo di energia

Risorsa potenziata dall'intelligenza artificiale
Riciclaggio

60% Riduzione degli sprechi di materiale in linea
dagli scatoloni nella produzione di elettronica

Industria manifatturiera di materiali di base

Attrezzatura intelligente
Manutenzione e programmazione

35% Riduzione degli imprevisti
tempo di inattività

Controllo e ottimizzazione AI per cemento ket
processo produttivo

11% Riduzione del consumo di carbone per
tonnellata di prodotto