Come si costruisce un progetto basato sull’IA in ambito manifatturiero?

Ernesto Mininno
Ernesto Mininno

Ernesto Mininno è CEO & Founder di Cyber Dyne. Il 25 febbraio sarà uno degli speaker dell’ Explore Talks & Tech Tour “Intelligenza artificiale e Big Data: ecco cosa serve alle aziende per crescere”.

 

Come si costruisce un progetto efficace basato sull’IA in ambito manifatturiero?

L’IA è una delle leve più promettenti della digitalizzazione industriale e, affinché un progetto che la utilizzi possa definirsi efficace, deve dotare l’impresa di un assetto organizzativo e di processo più snello, gestibile e performante. Cyber Dyne per esempio, utilizza le moderne tecniche di IA per l’ottimizzazione multi-industria e multi-obiettivo offrendo ai propri clienti il software KIMEME, un vero e proprio sistema di supporto decisionale che migliora la qualità dei processi e riduce i costi aziendali. Effettuare scelte per inseguire obiettivi di business, è infatti quello che viene chiesto quotidianamente al management di ogni azienda e, anche la gestione delle operations nel settore manifatturiero, prevede continui processi decisionali in grado di avvicinare e/o raggiungere uno o più di questi obiettivi.

Qual è il carico ideale dei veicoli di trasporto che garantisce la massima efficienza di consegna con il minor quantitativo di veicoli utilizzati? Qual è lo scenario ideale di produzione che permette di minimizzare l’arretrato di consegne “backlog” garantendo livelli ottimali di magazzino, diminuendo tempi di setup e aumentando l’efficienza di ogni linea produttiva?

Questi esempi, nella loro semplificazione, rappresentano alcuni processi tipici delle aziende manifatturiere e ottimizzarli con l’AI significa effettuare una scelta, trovare la migliore soluzione – tra le moltissime possibili – che rispetti determinate regole, caratteristiche e vincoli. Ed è nell’individuazione degli scenari ideali che risiede l’elemento chiave permesso dalla tecnologia di Cyber Dyne e più in generale dall’AI: la scelta è demandata alla macchina e l’utente interagisce con essa attraverso la descrizione di desideri e obiettivi. Sarà l’Intelligenza Artificiale ad esplorare i miliardi di casi possibili per individuare quello migliore.

La risoluzione dei problemi decisionali attraverso l’IA permette di affiancare il personale già deputato senza una significativa alterazione della quotidianità operativa: la nuova tecnologia infatti non richiede una formazione ad hoc o il cambio dei processi in essere, perché la sua configurazione produrrà scenari migliorativi che rispettano i desideri dell’operatore e del management tenendo conto delle opportunità disponibili nel periodo decisionale di riferimento.

Rispetto a quanto possibile con gli strumenti tradizionali, la nuova tecnologia ha la capacità di esplorare in modo intelligente un volume di dati e di scenari decisionali fino ad oggi non gestibili con metodi o strumenti tradizionali. Si pensi, a titolo puramente esemplificativo, a un foglio di calcolo in cui il numero di opzioni elaborate e visualizzate da un utente può giungere a decine di migliaia. Con questi nuovi metodi le opzioni esplorate sono invece decine di miliardi, tutte costruite con una logica adeguata a rendere la ricerca ampia ma efficiente: un risultato che solo la moderna AI può garantire.

All’utente finale non sarà però richiesto un cambio oggettivo della sua quotidianità, la sua esperienza rimane ancora un elemento chiave nel processo. È il cd. augmented mind, l’approccio all’uso dell’IA in azienda, che offre la possibilità di ampliare lo spazio decisionale dell’esperto, mostrando in tempi rapidi pochi scenari scelti dall’IA per raggiungere KPI e desiderata dell’utente e dell’azienda. Sarà proprio l’esperto che, utilizzando sensibilità “umana” e basandosi sulla propria esperienza e capacità, completerà il processo, raggiungendo un risultato finale estremamente positivo, non altrimenti raggiungibile con altri approcci.