L'intelligenza artificiale nell'informatica ha aperto la strada a nuovi e più intelligenti processi, consentendo analisi predittive più accurate, sistemi autonomi e altro ancora. Di recente, 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.
AI generativa, sviluppata in parte da reti generative avversarie (GAN), è un tipo di IA che prevede l'addestramento di due reti neurali affinché lavorino insieme per generare nuovi dati. Nell'ultimo anno, l'IA generativa ha registrato un aumento vertiginoso della popolarità con l'avvento dei chatbot basati sull'IA, come ChatGPT.
Nella produzione, l'intelligenza artificiale 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'intelligenza artificiale generativa nel settore sia destinato a salire da Da 19,9 miliardi di dollari USA nel 2022 a 19,9 miliardi di dollari USA in 6,963.45 milioni di dollari USA 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 man mano che sempre più produttori si trasformano digitalmente, consentendo l'integrazione di sistemi digitali e fisici. Insieme, l'intelligenza artificiale generativa e il metaverso industriale stanno rivoluzionando il settore manifatturiero consentendo maggiore efficienza, flessibilità e innovazione.
Il potenziale dell'intelligenza artificiale generativa nella produzione
L'intelligenza artificiale generativa è uno strumento potente per i produttori perché consente la creazione di nuovi design, processi e prodotti che sarebbero difficili o impossibili da realizzare con metodi tradizionali. Utilizzando l'intelligenza artificiale generativa, i produttori possono ottenere livelli più elevati di ottimizzazione dei processi, riduzione degli sprechi e miglioramenti della qualità complessiva. Inoltre, l'intelligenza artificiale generativa può aiutare i produttori a identificare nuove opportunità di innovazione e crescita.
Caso di studio sull'intelligenza artificiale generativa: settore aeronautico
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 attingere all'intelligenza artificiale generativa per la produzione di parti di aeromobili, ottimizzando il processo di progettazione e prototipazione con l'aiuto 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 il suo 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: settore automobilistico
Un altro esempio di intelligenza artificiale generativa in azione è software di progettazione generativa nell'industria automobilistica. 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 al grande 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 macchine e sensori nei veicoli per previsioni di manutenzione predittiva altamente accurate. Questa analisi che utilizza dati storici aiuta a identificare i problemi molto prima, consentendo ai produttori di adottare misure proattive per prevenire e risolvere i problemi per una maggiore efficienza e meno sprechi.
Come l'intelligenza artificiale generativa può migliorare il metaverso industriale
Sebbene l'intelligenza artificiale generativa abbia un potenziale enorme nel percorso di trasformazione digitale dell'industria manifatturiera, non è l'unica soluzione digitale avanzata che sta guidando il settore in avanti. L'ascesa del metaverso manifatturiero ha anche portato a una maggiore ottimizzazione dei processi rispetto a prima, grazie alla capacità di creare mondi virtuali tramite l'aiuto dei gemelli digitali.
L'uso di gemelli digitali nella produzione ha aiutato i produttori ad acquisire maggiore flessibilità, poiché possono simulare processi operativi, input delle macchine e automazione in una versione virtualmente replicata di sistemi del mondo reale. Combinando la potenza dell'IA generativa con il metaverso industriale, i produttori possono raggiungere livelli più elevati di efficienza, agilità e innovazione.
Ad esempio, i gemelli digitali creati utilizzando l’intelligenza artificiale generativa possono essere più precisi, possono analizzare più dati in tempo reale e migliorare l'uso dell'energia rispetto ai tradizionali algoritmi 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 ottenere nuovi progressi nel loro settore, ma anche capacità più elevate.
Potenziali sfide nell'uso dell'intelligenza artificiale generativa nel metaverso industriale
I potenziali vantaggi dell'uso dell'IA generativa nel metaverso industriale sono numerosi. Tuttavia, ci sono anche delle sfide che i produttori devono considerare quando usano tali strumenti e soluzioni avanzati basati sull'IA.
I processi di intelligenza artificiale possono essere impegnativi per le organizzazioni che non sono adeguatamente attrezzate per eseguire funzioni così intensive in termini di risorse a causa della grande quantità di dati richiesti. Considerando quanto possano essere esigenti gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa, i produttori devono sapere come bilanciare le proprie risorse in modo che l'infrastruttura esistente possa tenere il passo con le esigenze operative quotidiane all'interno dell'organizzazione.
Inoltre, ci sono altri quattro rischi generali coinvolti quando si utilizza l'IA generativa. 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 sugli utenti.
I produttori devono essere consapevoli di questi rischi e di come gestirli. Ciò include lo sviluppo delle giuste strategie di governance dell'IA, la garanzia che i dati non siano corrotti, la prevenzione dell'uso di dati influenzati da errori degli utenti e altro ancora.
Preparare la tua organizzazione all'intelligenza artificiale generativa
L'intelligenza artificiale generativa sta avendo un impatto significativo sulla produzione intelligente e sul metaverso industriale. Man mano che l'Industria 4.0 matura ulteriormente, queste tecnologie di produzione intelligente più recenti e avanzate possono avvicinare i produttori ai loro obiettivi di trasformazione digitale per ottenere maggiore efficienza e flessibilità riducendo al contempo costi, sprechi e tempi di inattività.
Tuttavia, i leader della produzione devono capire che non possono migliorare le loro operazioni 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 preparazione del settore intelligente (SIRI), possono aspettarsi enormi miglioramenti organizzativi che porteranno le loro attività a un livello superiore.
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