L'intelligenza artificiale nell'informatica ha aperto la strada a processi nuovi e più intelligenti, consentendo analisi predittive più accurate, sistemi autonomi e altro ancora. Recentemente, è emersa un'intelligenza artificiale più avanzata – l'intelligenza artificiale generativa – che sfrutta algoritmi di apprendimento automatico, aprendo nuove porte a capacità ancora più intelligenti di prima.
IA generativa, sviluppata in parte da reti generative avversarie (GAN), è un tipo di IA che prevede l'addestramento di due reti neurali affinché collaborino per generare nuovi dati. Nell'ultimo anno, l'IA generativa ha registrato un'impennata di popolarità con l'avvento di chatbot basati sull'IA, come ChatGPT.
Nel settore manifatturiero, l'IA generativa sta diventando sempre più importante anche nelle soluzioni di produzione intelligente, insieme ad altre tecnologie avanzate come i gemelli digitali, la realtà aumentata e virtuale e gli strumenti dell'Internet delle cose industriale (IIoT). Con il suo potenziale per ottimizzare i processi di produzione, migliorare la progettazione dei prodotti e aumentare l'efficienza complessiva dell'industria manifatturiera, non sorprende che il valore di mercato complessivo dell'IA generativa nel settore sia previsto in aumento da Da 1,4 miliardi di dollari USA nel 2022 a 1,9 miliardi di dollari USA nel 2022 entro il 2032.
Ma questa non è l'unica tecnologia avanzata che sta facendo scalpore nel settore. L'uso del metaverso industriale – una rappresentazione virtuale del mondo fisico – sta diventando sempre più comune con la trasformazione digitale di sempre più aziende manifatturiere, consentendo l'integrazione di sistemi digitali e fisici. Insieme, l'intelligenza artificiale generativa e il metaverso industriale stanno rivoluzionando l'industria manifatturiera, consentendo maggiore efficienza, flessibilità e innovazione.
Il potenziale dell'intelligenza artificiale generativa nel settore manifatturiero
L'intelligenza artificiale generativa è uno strumento potente per le aziende manifatturiere perché consente la creazione di nuovi design, processi e prodotti che sarebbero difficili o impossibili da realizzare con i metodi tradizionali. Utilizzando l'intelligenza artificiale generativa, le aziende manifatturiere possono raggiungere livelli più elevati di ottimizzazione dei processi, riduzione degli sprechi e miglioramento complessivo della qualità. Inoltre, l'intelligenza artificiale generativa può aiutare le aziende manifatturiere a identificare nuove opportunità di innovazione e crescita.
Caso di studio sull'intelligenza artificiale generativa: industria aeronautica
L'intelligenza artificiale generativa è già applicata e testata nel settore dell'aviazione per migliorare le comunicazioni e migliorare l'esperienza del servizio clienti, oltre a implementarla per migliorare la gestione dell'inventario. Inoltre, i produttori di aeromobili possono sfruttare l'intelligenza artificiale generativa per la produzione di componenti aeronautici, ottimizzando il processo di progettazione e prototipazione con l'ausilio dell'automazione basata sull'intelligenza artificiale e dei gemelli digitali.
Si stanno adottando ulteriori misure nel settore dell’aviazione in preparazione di un utilizzo più avanzato dell’intelligenza artificiale: l’Agenzia europea per la sicurezza aerea (EASA) ha pubblicato la sua Roadmap dell'IA 2.0 all'inizio di maggio, delineando un piano dettagliato per integrare l'intelligenza artificiale nel settore.
Caso di studio sull'intelligenza artificiale generativa: industria automobilistica
Un altro esempio di intelligenza artificiale generativa in azione è software di progettazione generativa Nel settore automobilistico. I produttori hanno iniziato a utilizzare questo software basato sull'intelligenza artificiale per creare un'ampia gamma di nuovi e complessi progetti di sistemi veicolari, grazie all'elevato numero di dati e simulazioni che può produrre.
L'intelligenza artificiale generativa consente inoltre ai produttori di veicoli di analizzare in modo più approfondito i dati di macchinari e sensori presenti nei veicoli, per previsioni di manutenzione predittiva estremamente accurate. Questa analisi, basata sui dati storici, aiuta a identificare i problemi con largo anticipo, consentendo ai produttori di adottare misure proattive per prevenire e risolvere i problemi, garantendo maggiore efficienza e riducendo gli sprechi.
Come l'intelligenza artificiale generativa può migliorare il metaverso industriale
Sebbene l'intelligenza artificiale generativa abbia un enorme potenziale nel percorso di trasformazione digitale dell'industria manifatturiera, non è l'unica soluzione digitale avanzata a trainare il settore. L'ascesa del metaverso manifatturiero ha portato anche a una maggiore ottimizzazione dei processi rispetto al passato, grazie alla possibilità di creare mondi virtuali attraverso l'ausilio dei gemelli digitali.
L'utilizzo dei gemelli digitali nel settore manifatturiero ha aiutato le aziende manifatturiere ad acquisire maggiore flessibilità, consentendo loro di simulare processi operativi, input delle macchine e automazione in una versione virtualmente replicata dei sistemi reali. Combinando la potenza dell'intelligenza artificiale generativa con il metaverso industriale, le aziende manifatturiere possono raggiungere livelli più elevati di efficienza, agilità e innovazione.
Ad esempio, i gemelli digitali creati utilizzando l’intelligenza artificiale generativa possono essere più accurati, possono analizzare più dati in tempo reale e migliorare l'uso dell'energia rispetto agli algoritmi tradizionali di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Quindicesimo rapporto annuale di Deloitte sulle tendenze tecnologiche afferma inoltre che l'intelligenza artificiale generativa, se abbinata al nuovo calcolo spaziale e al metaverso industriale, sarà un nuovo "catalizzatore di crescita" che consentirà ai produttori non solo di raggiungere nuovi progressi nel loro settore, ma anche capacità più elevate.
Potenziali sfide dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale generativa nel metaverso industriale
I potenziali vantaggi dell'utilizzo dell'IA generativa nel metaverso industriale sono molteplici. Tuttavia, i produttori devono anche considerare le sfide che comporta l'utilizzo di strumenti e soluzioni così avanzati basati sull'IA.
I processi di intelligenza artificiale possono essere impegnativi per le organizzazioni che non sono adeguatamente attrezzate per gestire funzioni così intensive in termini di risorse a causa dell'elevata quantità di dati richiesti. Considerata la complessità degli algoritmi di intelligenza artificiale generativa, le aziende manifatturiere devono saper bilanciare le proprie risorse in modo che l'infrastruttura esistente possa tenere il passo con le esigenze operative quotidiane dell'organizzazione.
Inoltre, l'utilizzo dell'IA generativa comporta altri quattro rischi generali. Come delineato in Il manuale di gestione del rischio di PwC per l'intelligenza artificialesi tratta di rischi sui dati, rischi sui modelli e sui bias, rischi sui prompt o sugli input e rischi per l'utente.
I produttori devono essere consapevoli di questi rischi e di come gestirli. Tra questi rientrano lo sviluppo di strategie di governance dell'IA adeguate, la garanzia che i dati non vengano corrotti, la prevenzione dell'uso di dati influenzati da errori degli utenti e altro ancora.
Preparare la tua organizzazione per l'intelligenza artificiale generativa
L'intelligenza artificiale generativa sta avendo un impatto significativo sulla produzione intelligente e sul metaverso industriale. Con l'ulteriore sviluppo dell'Industria 4.0, queste tecnologie di produzione intelligente più recenti e avanzate possono avvicinare i produttori ai loro obiettivi di trasformazione digitale, ottenendo maggiore efficienza e flessibilità e riducendo al contempo costi, sprechi e tempi di inattività.
Tuttavia, i leader del settore manifatturiero devono comprendere che non possono migliorare le proprie attività se non riescono a identificare le aree da affrontare. Con l'aiuto di strumenti di benchmarking neutrali e framework di valutazione della maturità come Indice di prontezza dell'industria intelligente (SIRI), possono aspettarsi enormi miglioramenti organizzativi che porteranno le loro attività a un livello superiore.
Scopri di più su Indice di prontezza dell'industria intelligente o contattaci Qui per iniziare una conversazione.
