AS_01_2021

Gennaio/Febbraio 2021 Automazione e Strumentazione MERCATI primo piano 18 che negli anni ha raggiunto una scala di global value net- work , includendo non solo i fornitori ma anche i partner industriali e i vari stakeholder. In questo nuovo panorama di integrazione funzionale, le nuove tecnologie permettono di costruire quella che viene definita data driven enterprise, nella quale cade l’organizzazione per silos, cedendo il passo ad un modello organizzativo collaborativo e interconnesso, dove tutte le aree che vanno dall’innovazione di prodotto, al procu- rement, alla produzione, vendite e logistica sono in costante dialogo. Un modello di impresa dove la capacità di saper leggere le informazioni funzionali al business, diviene elemento chiave per la compe- titività; insieme alle capacità dell’uomo di fornire un apporto fondamentale, grazie alle sue preroga- tive, oggi supportate da una tecnologia capace di essere veramente un utile compagno di lavoro. L’AI rappresenta l’elemento chiave in questa nuova visione. Una recente ricerca (BCG & MIT Sloan Management Review, Reshaping Business with Artificial Intelligence ) racconta che l’ 84% delle aziende intervistate hanno dichiarato che l’Intelligenza Artificiale rappresenterà per esse il fattore competitivo nei prossimi anni. Autorevoli fonti (IDC, Gartner, Deloitte) riportano come la spesa in sistemi AI arriverà nel 2023 a circa 98 miliardi di dollari, che già nel 2020 circa l’ 80% delle applicazioni cloud enterprise faranno uso di AI e che l’AI contribuirà all’economia mondiale per più di 10 trilioni di dollari entro il 2030. In particolare, nel settore industriale l’AI sta intro- ducendo elementi innovativi in molti ambiti della gestione della produzione e della conduzione aziendale sottraendo progressivamente all’opera- tore umano l’onere di decisioni sempre più com- plesse e critiche che possono essere invece prese in autonomia, velocemente e in maniera affida- bile da una macchina ben addestrata. A fronte di una elevatissima varietà di campi di applicazione ed eterogeneità di dati, il vantaggio di affidare una decisione a un programma non è solo la velo- cità, ma la capacità di autoapprendimento tipica dell’Intelligenza Artificiale. A livello internazionale da qualche anno si regi- stra un continuo incremento di applicazioni di AI in ambito manifatturiero. Il monitoraggio dei progetti avviati dalle grandi imprese mani- fatturiere che operano a livello internazionale, di cui esse abbiano dato visibilità al pubblico, fa emergere il seguente quadro illustrato nel While Paper e riassunto in tre punti. Le soluzioni di Intelligent Data Processing si confermano le più diffuse a livello internazionale. All’interno di questa classe di soluzioni si tro- vano principalmente progetti di: - Predictive Analysis , in cui si analizzano i dati al fine di fornire previsioni sull’andamento futuro del fenomeno studiato come, per esempio, soluzioni di Predictive Maintenance e Demand Forecasting. In questa famiglia di progetti si applicano tipicamente modelli di apprendi- mento supervisionato; - Pattern Recognition , il compito dell’algoritmo risiede nell’identificazione di schemi (pattern) all’interno di dati grezzi al fine di classifi- carli. In funzione della disponibilità di dati in quantità e qualità sufficiente, si applicano sia modelli supervisionati sia non supervisionati; un’applicazione tipica riguarda le attività di Quality Inspection ; - Design Creation , in cui l’analisi dei dati è volta alla creazione di nuovi contenuti o alla I freni all’adozione dell’AI nelle imprese industriali (Osservatorio Artificial Intelligence Politecnico di Milano) Reperibilità di competenze interne Reperibilità di figure professionali sul mercato Mancanza di budget Prontezza dei clienti a recepire il valore della soluzione con Al e a utilizzarle Security & privacy Commitment da parte del Top Management Idenificazione di business case simili Indicazione di un’offerta sul mercato che risponda alle esigenze Accettazione di soluzioni di Al da parte dei dipendenti Necessità di customizzazione dell’offerta sul mercato Non critica Mediamente critica Altamente critica 11% 33% 56% 31% 27% 42% 38% 19% 42% 20% 40% 40% 46% 19% 35% 50% 23% 27% 42% 35% 23% 63% 15% 22% 56% 24% 20% 50% 31% 19% Cloud e connettività diffusa hanno portato le applicazioni di intelligenza artificiale alla portata delle Pmi