{"id":15775,"date":"2023-09-29T11:38:11","date_gmt":"2023-09-29T03:38:11","guid":{"rendered":"https:\/\/incit.org\/?p=15775"},"modified":"2025-04-15T01:27:33","modified_gmt":"2025-04-14T17:27:33","slug":"how-ai-and-hyperautomation-drive-sustainable-manufacturing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/incit.org\/it\/thought-leadership\/how-ai-and-hyperautomation-drive-sustainable-manufacturing\/","title":{"rendered":"Come l'intelligenza artificiale e l'iperautomazione guidano la produzione sostenibile"},"content":{"rendered":"

L'automazione ha cambiato per sempre le aziende. Semplificando i processi e creando nuove efficienze operative, i produttori hanno adottato l'automazione come parte integrante delle loro attivit\u00e0, come la maggior parte dei settori. Sebbene sia innegabile che automazione<\/a> ha innescato un cambiamento senza precedenti: l'iperautomazione porta la trasformazione a un livello completamente nuovo.<\/p>\n

Il drammatico aumento dell'intelligenza artificiale (IA) e dell'apprendimento automatico negli ultimi anni ha portato a una crescita dell'iperautomazione manifatturiera, con una previsione di mercato dell'iperautomazione che raggiunger\u00e0 $82,2 miliardi di dollari entro il 2028<\/a>La ricerca di Salesforce ha anche scoperto che quattro aziende su cinque<\/a> intendono includere l'iperautomazione nelle loro roadmap tecnologiche entro il 2024.<\/p>\n

Sebbene gli strumenti di automazione avanzata garantiscano effettivamente l'efficienza dei processi, la domanda \u00e8: aiutano anche le aziende manifatturiere a raggiungere gli obiettivi di sostenibilit\u00e0? La risposta breve \u00e8 s\u00ec. Ecco tre modi in cui l'intelligenza artificiale e l'iperautomazione hanno aiutato le aziende manifatturiere non solo ad aumentare la loro efficienza, ma anche a essere pi\u00f9 sostenibili.<\/p>\n

3 modi in cui l'intelligenza artificiale e l'iperautomazione contribuiscono alla produzione sostenibile<\/h2>\n

1. Miglioramento dell'efficienza della catena di fornitura<\/h3>\n

L'iperautomazione consente una migliore gestione della supply chain grazie all'intelligenza stoccaggio sostenibile<\/a> processi. L'intelligenza artificiale avanzata crea layout di magazzino pi\u00f9 efficienti, mentre l'iperautomazione migliora il monitoraggio, la gestione e lo stoccaggio dell'inventario. Inoltre, la ricerca ha scoperto<\/a> che la gestione della supply chain basata sull'intelligenza artificiale porta a significativi miglioramenti operativi, incrementando i livelli di servizio fino a 651 TP4T e l'inventario fino a 351 TP4T e oltre.<\/p>\n

L\u2019efficienza della catena di fornitura si riferisce anche a catene di fornitura di dati<\/a> \u2014 Proprio come le catene di fornitura fisiche, le catene di fornitura dei dati richiedono una gestione e sistemi adeguati per garantire che i dati siano raccolti, compresi e utilizzati in modo efficace. L'intelligenza artificiale e l'iperautomazione possono svolgere un ruolo importante nell'organizzazione e nell'affinamento dei dati per un migliore controllo di qualit\u00e0.<\/p>\n

2. Aumento della produttivit\u00e0<\/h3>\n

Sebbene alcune operazioni richiedano lavoro manuale, l'automazione di questi processi consente di risparmiare tempo, ridurre i costi e minimizzare gli sprechi. I produttori possono aumentare la produttivit\u00e0 sfruttando l'iperautomazione e i robot per gestire attivit\u00e0 ripetitive o complesse, mentre l'intelligenza artificiale pu\u00f2 individuare in modo intelligente le aree di miglioramento. In questo modo, le aziende possono puntare a migliori prestazioni produttive, migliorando al contempo la sostenibilit\u00e0.<\/p>\n

3. Processi pi\u00f9 intelligenti<\/h3>\n

La produzione \u00e8 una delle pi\u00f9 grandi produttori di emissioni di gas serra (GHG)<\/a> A livello globale. Grazie all'intelligenza artificiale e all'iperautomazione, le aziende possono ora ottenere un'analisi pi\u00f9 approfondita dei dati alla base dei loro processi operativi. Grazie all'intelligenza artificiale, \u00e8 possibile misurare dati pi\u00f9 dettagliati sulle emissioni di gas serra in ogni fase del processo produttivo, dal trasporto delle materie prime alla fabbricazione in linea.<\/p>\n

Il processo decisionale basato sui dati contribuisce anche a decisioni operative pi\u00f9 intelligenti e sostenibili. In combinazione con strumenti di benchmarking della sostenibilit\u00e0 come Indice di preparazione del settore alla sostenibilit\u00e0 dei consumatori (COSIRI)<\/a>, le aziende possono ottenere informazioni pi\u00f9 precise sugli aspetti su cui necessitano di miglioramenti e su come possono guidare la loro trasformazione in termini di sostenibilit\u00e0.<\/p>\n

Il futuro della produzione sostenibile attraverso l'intelligenza artificiale e l'iperautomazione<\/h2>\n

Sostenibilit\u00e0 e trasformazione digitale vanno di pari passo. Tuttavia, per raggiungere una produzione sostenibile, le aziende manifatturiere devono sapere come e cosa misurare per determinare la maturit\u00e0 della propria organizzazione in termini di sostenibilit\u00e0. Solo allora sapranno dove si trovano le loro lacune e in quali ambiti devono migliorare per ridurre la propria impronta di carbonio.<\/p>\n

Sfruttando uno strumento di maturit\u00e0 della sostenibilit\u00e0 di benchmarking neutrale come COSIRI<\/a> consente ai produttori di valutare con precisione a che punto si trovano nel loro percorso verso l'obiettivo zero emissioni nette e di definire ulteriormente i passaggi verso i progressi futuri.<\/p>\n

Scopri di pi\u00f9 su COSIRI Qui<\/a> oppure contattaci a contact@incit.org<\/a> per iniziare una conversazione.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Automation has changed businesses forever. By streamlining processes and creating new operational efficiencies, manufacturers have embraced automation as a core part of their operations, like most sectors. Although it is undeniable that automation has sparked unprecedented change, hyperautomation takes transformation to an entirely new level. The dramatic rise of artificial intelligence (AI) and machine learning […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":35271,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[17],"tags":[86,35,44,39,87],"class_list":["post-15775","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-thought-leadership","tag-hyperautomation","tag-manufacturing","tag-spotlight","tag-supply-chain","tag-sustainable"],"acf":{"topic":"digitalisation"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/incit.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15775","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/incit.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/incit.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15775"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/incit.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15775\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":35272,"href":"https:\/\/incit.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15775\/revisions\/35272"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/35271"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/incit.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15775"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=15775"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=15775"}],"curies":[{"name":"parola chiave","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}