Introduzione all'IA nella produzione

Questo post è stato scritto in collaborazione con Matthias Bastian.

Punti di forza

• L'intelligenza artificiale industriale ha il potenziale per cambiare il modo in cui i dati vengono interpretati, trasferiti e incorporati nelle soluzioni digitali e nelle applicazioni dei lavoratori.
• L'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero significa che i dati svolgono un ruolo pratico a tutti i livelli, non solo ai vertici. Ora le industrie possono utilizzare i dati in modo significativo per qualsiasi cosa, dall'analisi alla documentazione e alla reportistica sul posto di lavoro, fino alla formazione e all'istruzione.
• Se abbinata a dispositivi intelligenti connessi, l'IA ha il potenziale per ottimizzare le operazioni anche attraverso la simulazione di configurazioni e scenari ipotetici.
• Le tecnologie di realtà aumentata forniscono l'interfaccia più semplice per le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, compresa l'assistenza in tempo reale per i lavoratori e la visualizzazione immersiva dei dati per gli analisti.

Introduzione all'IA nella produzione

La produzione è un settore ad alta intensità di dati. La maggior parte di questi dati è stata finora gestita ad un livello diverso rispetto a processi come l'assemblaggio. L'intelligenza artificiale è ora in grado di elaborare informazioni abbastanza velocemente e di trasmetterle in modo pratico, per essere immediatamente utile agli ingegneri coinvolti.

Che cos'è l'IA nella produzione?

L'intelligenza artificiale è una delle tecnologie emergenti più interessanti del momento. L'IA ha il potenziale per avere un impatto su quasi tutti gli aspetti della società umana. Probabilmente l'avete già vista in campi come l'arte e l'intrattenimento.

Oltre all'IA per i consumatori, questa tecnologia è promettente anche per la produzione. Ci sono molti casi d'uso per le tecnologie IA, come la computer vision, che sono utili nella vita di tutti i giorni, ma che si prestano molto bene anche a casi d'uso industriali. Questo articolo esamina una serie di casi d'uso e applicazioni specifiche dell'IA nella produzione.

Perché l'IA nella produzione è importante?

L'IA ha una serie di potenziali casi d'uso nel settore manifatturiero, compresa la completa automazione di alcuni processi lavorativi. Attualmente, la maggior parte dei ruoli assunti dall'IA consiste nell'aiutare i lavoratori umani ad accedere a più informazioni in modo più efficiente.

Questo utilizzo dell'IA aiuta i lavoratori esperti a lavorare meglio, ma aiuta anche a far passare i lavoratori a nuovi ruoli o ad aiutare i neo assunti a imparare più velocemente. Lungi dal sostituire i lavoratori umani e dal togliere loro il posto di lavoro, l'IA sta davvero potenziando i lavoratori umani e fa in modo che questi ultimi possano accedere alle posizioni che le aziende stanno attivamente cercando di occupare.

Qual è l'impatto dell'IA sulla produzione?

Il miglioramento dell'efficienza e della produttività è sempre stato uno dei principali incentivi alla raccolta e all'analisi dei dati. In passato, questo significava prendere i dati dal reparto, analizzarli negli uffici e comunicare i risultati ai lavoratori del reparto.

L'intelligenza artificiale industriale, con una sufficiente supervisione umana, è in grado di svolgere l'intero processo in loco, fornendo informazioni agli ingegneri in tempo reale, quando e dove ne hanno bisogno. In questo modo il flusso di informazioni si riduce da un giorno o più a frazioni di secondo. Alcuni processi, come ordinare altri pezzi e materiali prima che si esauriscano, sono già stati automatizzati da sistemi di intelligenza artificiale di base.

Le attuali applicazioni dell'intelligenza artificiale nella produzione

L'intelligenza artificiale viene già utilizzata nella produzione per svolgere funzioni quali il riconoscimento dei potenziali rischi sul posto di lavoro, l'automatizzazione degli ordini di materiali e componenti e la guida dei lavoratori durante la loro giornata. L'intelligenza artificiale industriale viene utilizzata anche per analizzare le informazioni e trasmetterle in documenti e comunicazioni utili.

Questi casi d'uso esistenti non sono destinati a scomparire. Ma i progressi dell'intelligenza artificiale stanno introducendo nuovi casi d'uso e rendendo ancora più efficienti quelli esistenti.

Vantaggi dell'IA nella produzione

Ispezione visiva potenziata dall'intelligenza artificiale

Il controllo qualità e l'ispezione visiva hanno già visto enormi miglioramenti grazie all'IA. Vuforia Step Check di PTC accompagna i supervisori nel processo di addestramento di un'intelligenza artificiale su modelli digitali e fisici per creare un programma che aiuti gli ingegneri addetti all'ispezione a identificare e persino a risolvere potenziali problemi del prodotto. Step Check automatizza quindi il processo di documentazione, aumentando l'efficienza dei lavoratori.

IA nella manutenzione delle attrezzature e nella gestione delle strutture

L'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero può anche utilizzare le informazioni provenienti dai dispositivi dell'Industrial Internet of Things per generare strategie di manutenzione predittiva. Queste strategie possono ottimizzare la produzione mantenendo le macchine in condizioni di massima efficienza, senza contare la prevenzione di costosi tempi di inattività programmando la manutenzione invece di attendere la riparazione. Kepware di PTC consente agli operatori umani di collegare i dispositivi intelligenti e di visualizzarne la diagnostica in tempo reale con un semplice sguardo.

Con una tattica simile, i produttori stanno inserendo sistemi di intelligenza artificiale industriale negli inventari per automatizzare l'ordine di parti e forniture essenziali prima che si esauriscano. In periodi in cui le catene di approvvigionamento sono già sensibili, l'intelligenza artificiale può evitare ritardi dovuti al semplice errore di non ordinare i componenti in tempo.

CAD assistito dall'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale generativa si sta dimostrando sempre più capace di creare contenuti utilizzabili a partire da suggerimenti, anche nel vecchio campo della progettazione assistita da computer. È probabile che strumenti di settore accettati, come Creo di PTC, vengano sempre più incrementati da input provenienti da intelligenze artificiali specializzate nella progettazione di prodotti.

Consentire un nuovo tipo di forza lavoro

Inoltre, la diffusione e l'utilità dei processi completamente automatizzati sta aumentando vertiginosamente, così come il numero di "cobot" nella produzione. I cobot sono macchine che lavorano a fianco di un operatore umano eseguendo compiti guidati che potrebbero essere fisicamente impossibili o pericolosi per un essere umano.

L'espansione dell'uso di robot e cobot nel settore manifatturiero, in concomitanza con la crescita esplosiva dei modelli linguistici di grandi dimensioni e dell'elaborazione del linguaggio naturale, contribuisce a far sognare robot completamente intelligenti e interattivi che comunicano in modo organico con i colleghi umani. Tuttavia, per il momento questo rimane un futuro.

IA e Realtà aumentata: un duo potente nella produzione

La realtà aumentata è un'altra tecnologia emergente che ha già diversi casi d'uso consolidati nella produzione. I modelli AR stanno sostituendo sempre più spesso i mockup fisici nelle prime fasi di progettazione, dove consentono di risparmiare sui costi dei materiali e sui tempi di iterazione. Questi modelli possono essere utilizzati anche nei programmi di collaborazione remota per risparmiare sui costi di viaggio e per i moduli di formazione. Questi modelli possono anche essere generati dai programmi CAD che le aziende già utilizzano nel flusso di lavoro di progettazione convenzionale.

In questo articolo abbiamo già parlato dell'interazione tra intelligenza artificiale industriale e AR nella produzione. Quando l'intelligenza artificiale alimenta le applicazioni di realtà aumentata, i vantaggi di ciascuna tecnologia si moltiplicano. Ad esempio, Nascote Industries, filiale di Magna International, ha utilizzato Vuforia Step Check sia per la formazione dei nuovi assunti sia per migliorare il processo di ispezione visiva. Il software è stato persino in grado di identificare una "connessione morbida" che spesso sfuggiva ai tecnici di ispezione ma che alla fine si allentava.

L'IA viene inizialmente addestrata a partire da immagini di un prodotto fisico o da modelli esistenti. Tuttavia, le IA più potenti possono generare immagini e modelli propri, simulando situazioni e condizioni diverse. Questo processo, chiamato generazione di dati sintetici, può aiutare a ottimizzare la progettazione dei prodotti e a preparare un sistema di intelligenza artificiale industriale per situazioni che non sono ancora state incontrate o incluse nei set di addestramento, in modo simile a come un essere umano potrebbe immaginare cosa fare in una posizione o situazione futura.

La realtà aumentata, presentando le informazioni spaziali in modo intuitivo, è anche un ottimo modo per trasmettere informazioni complesse in modo efficiente, il che la rende l'unico modo per i lavoratori di sfruttare efficacemente il volume di informazioni che l'intelligenza artificiale rende disponibile. In questo modo, l'AR diventa un'interfaccia attraverso la quale gli esseri umani sono in grado di interagire con l'intelligenza artificiale, rendendo l'intelligenza artificiale industriale un aiuto pratico al lavoro.

IA per realtà aumentata: il futuro delle istruzioni di lavoro e della documentazione

Step Check è in grado di fare molto di più che scansionare i difetti. Il programma incorpora istruzioni di lavoro che guidano il tecnico di ispezione attraverso l'intero flusso di lavoro dell'ispezione visiva, aiutandolo anche a navigare nello spazio intorno all'oggetto e persino a risolvere i problemi più comuni, se possibile. Infine, il programma genera automaticamente un rapporto su ogni ispezione, compresi gli eventuali problemi riscontrati in ogni unità.

Questi ultimi processi - istruzioni di lavoro e soluzioni di documentazione alimentate dall'intelligenza artificiale - hanno un futuro come progetto a sé stante. Gli ingegneri addetti alle ispezioni non sono gli unici lavoratori che attualmente seguono istruzioni di lavoro fisiche e gestiscono la propria documentazione. I lavoratori di tutti i tipi di ruoli sono attualmente alle prese con istruzioni cartacee e si allontanano dal loro lavoro reale per archiviare i rapporti.

Questi problemi sono inefficienti nel migliore dei casi e pericolosi nel peggiore, poiché i documenti fisici sono solo una cosa in più che occupa una mano e distoglie l'attenzione da ciò che circonda l'ingegnere.

Inoltre, le soluzioni AR possono essere coinvolgenti in un modo in cui i processi standard non lo sono. Anche se queste soluzioni non sono deliberatamente dei giochi, possono essere mentalmente stimolanti e rappresentare un gradito cambiamento di ritmo rispetto a quello che potrebbe essere un compito banale che si ripete durante un lungo turno di lavoro. Questo può contribuire a migliorare la soddisfazione sul lavoro.

Consentire all'intelligenza artificiale industriale di aiutare in queste aree permetterà anche ai nuovi assunti di mettersi al passo e a trasferire le conoscenze dei lavoratori più esperti e degli esperti in materia. L'addestramento dell'intelligenza artificiale da parte di esperti umani la trasforma in un esperto a tutti gli effetti. Inoltre, come un ingegnere umano, l'IA continua a imparare da ogni utilizzo. Queste conoscenze ed esperienze vengono poi trasmesse agli ingegneri umani più giovani, che vedono le conoscenze accumulate dall'IA attraverso display AR intuitivi. Con l'avanzamento dei modelli di linguaggio naturale, presto potremo vedere anche IA in grado di formare e aggiornare i lavoratori in modo più efficiente e sicuro rispetto ai metodi di formazione convenzionali.

IA e realtà aumentata nell’assistenza

L'intelligenza artificiale nella produzione non è la fine della storia. Applicazioni simili a quelle che abbiamo esplorato in sala di montaggio possono essere implementate anche dopo la spedizione di un prodotto, in modo che il personale di assistenza possa effettuare la manutenzione dei prodotti senza rispedirli al produttore. Un giorno, questi strumenti potrebbero essere estesi al cliente medio.

Sebbene il potenziale dell'IA nell'assistenza post-vendita sia enorme, ci sono ancora alcune domande a cui è necessario rispondere prima che questa pratica diventi comune. Ad esempio, un'intelligenza artificiale addestrata su informazioni di prodotto potenzialmente proprietarie costituirà un rischio per la sicurezza delle aziende che la adattano all'uso pubblico? Ci sarà una barriera linguistica da superare quando un programma destinato agli ingegneri inizierà a comunicare con persone non specializzate? Chi potrebbe essere responsabile di eventuali conseguenze?

Siamo ancora in una fase in cui le aziende e gli individui si stanno mettendo a proprio agio nell'utilizzare l'IA per un numero sempre maggiore di compiti. Domande come quelle riportate qui sopra non dovrebbero impedirci di esplorare queste possibilità, ma dovrebbero guidarci nel procedere con nuove implementazioni dell'IA.

Sfide da affrontare nell'adozione dell'IA

Alcune delle preoccupazioni sopra menzionate riguardano la privacy e la sicurezza aziendale. Si tratta di una preoccupazione reale per le aziende. In molti casi, le aziende - in particolare quelle con contratti di difesa o che hanno a che fare con sensibili - hanno norme di sicurezza molto severe per i servizi che prevedono l'uso di una telecamera. Spesso queste problematiche possono essere risolte con soluzioni on-premise che non sempre si prestano bene all'intelligenza artificiale. Tuttavia, questi problemi sono sempre più spesso risolti da infrastrutture cloud private o dall'edge computing che mantiene le informazioni sul dispositivo.

Un mito dell'adozione dell'IA riguarda la sostituzione dei lavoratori umani. Il fatto è che la crescente carenza di competenze nel settore manifatturiero promette di lasciare scoperti milioni di posti di lavoro critici nel prossimo decennio. L'implementazione dell'IA in ruoli che supportano i lavoratori umani offre alle persone le risorse necessarie per entrare in ruoli già disponibili.

In molte situazioni, come quelle che coinvolgono i cobot, l'IA cambia le mansioni che gli esseri umani svolgono: invece di svolgere un compito fisico pericoloso o faticoso, ora devono supervisionare una macchina che svolge quel compito. L'IA nel settore manifatturiero non elimina gli esseri umani dal lavoro, anche se potrebbe metterli al riparo.

Tuttavia, l'IA è una potente tecnologia di transizione. Sfruttarla al meglio significa creare fiducia nei sistemi di IA e garantire la conformità alle normative. Una regolamentazione attenta può mantenere gli esseri umani e le aziende al sicuro durante l'utilizzo dell'IA e aiutarci a prepararci per i modi in cui l'IA potrebbe cambiare la forza lavoro. Ad esempio, la normativa potrebbe richiedere che le decisioni critiche siano prese da esseri umani piuttosto che da macchine, o che il denaro speso per le infrastrutture di IA sia accompagnato da un budget per la formazione degli esseri umani a lavorare con i dispositivi e i sistemi alimentati dall'IA (upskilling) o per la transizione verso lavori che non possono essere occupati dalla tecnologia emergente (reskilling).

Il futuro dell'IA nella produzione

Siamo in un momento esplosivo per l'IA, ma l'IA diventerà più pratica nell'industria manifatturiera solo grazie allo sviluppo e all'adozione di tecnologie di accompagnamento come la realtà aumentata e i sistemi di dati avanzati. Queste tecnologie consentono all'IA di operare attraverso le infrastrutture esistenti in modi accessibili ai lavoratori esistenti, aumentando l'efficienza della forza lavoro.

Il futuro dell'intelligenza artificiale industriale non è solo il futuro della tecnologia, ma anche quello delle persone che la utilizzano e ne beneficiano. Le aziende che utilizzano l'intelligenza artificiale vedranno ridursi i costi di produzione e ambientali grazie al risparmio di materiali, viaggi, tempi morti e rilavorazioni.

I lavoratori che lavorano con l'IA vedranno aumentare la soddisfazione sul lavoro, poiché l'IA automatizza sia gli elementi più banali che quelli più pericolosi del loro lavoro. Infine, i clienti beneficeranno di prodotti più convenienti e affidabili, nonché di una maggiore capacità di manutenzione e riparazione di tali prodotti quando necessario.

Conclusione

L'IA è già stata coinvolta nell'industria in termini di gestione e interpretazione dei dati. Solo ora stiamo iniziando a vedere il cambiamento sismico che si verifica quando l'IA trova la sua strada verso la produzione attraverso i robot, i cobot, l'IA generativa e attraverso le tecnologie emergenti come l'AR che danno agli ingegneri sul campo la possibilità di accedere alle intuizioni dell'IA in tempo reale.

È un momento entusiasmante per le aziende lungimiranti che vogliono iniziare a integrare l'IA nei loro flussi di lavoro esistenti e a collegare le loro infrastrutture esistenti.