Più efficienza nel manufacturing grazie ad AI e approccio data-driven

3 consigli per le aziende manifatturiere che vogliono implementare un progetto basato sull’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale sta trasformando profondamente il settore manifatturiero, rendendo i dati il cuore pulsante del successo operativo. Grazie all’analisi avanzata basata sull’AI, le aziende possono infatti estrarre insight strategici da enormi quantità di dati generati durante l’intero ciclo produttivo. E proprio gli straordinari progressi dell’AI rendono la gestione di dati una priorità per l’87% dei responsabili IT del settore, come sottolineato da Salesforce nella ricerca “State of Data Analytics”.

Oggi l’intelligenza artificiale offre vantaggi significativi, permettendo ai produttori di velocizzare i processi, migliorare l’efficienza e l’operatività dei team di vendita e assistenza e l’interazione con i clienti. E diventerà sempre più centrale per le aziende per restare competitive nel mercato globale: dall’ultimo “Manufacturing Trend Report” di Salesforce, emerge che il 96% delle aziende manifatturiere ha piani per l’adozione dell’AI, con molte che stanno già sperimentando concretamente questa tecnologia.

Tuttavia, l’intelligenza artificiale da sola non è sufficiente. Il successo di un progetto AI dipende fortemente da una gestione efficace dei dati e dall’avere una strategia di adozione ben definita.

Quali passi deve compiere un’azienda del settore manifatturiero in tal senso?

I 3 step per implementare con successo l’intelligenza artificiale nel manufacturing

1. Qualità dei dati

La qualità dei dati è cruciale per il successo di ogni progetto basato sull’AI. Gli elementi da tenere in considerazione per una corretta gestione del dato sono due:

• Aspetto tecnico: implementare un sistema guidato per eliminare la possibilità di errore.
• Adozione: educare e formare gli utenti sull’importanza di compilare e aggiornare costantemente i dati.

La centralità e l’univocità del dato, insieme a una visione a 360 gradi del cliente, sono essenziali per garantire che le decisioni basate sui dati siano accurate e affidabili.

2. Preparazione dei dati

La preparazione dei dati è un altro tema critico per l’implementazione efficace di un progetto di AI. L’integrazione di fonti di dati eterogenee e l’uso combinato di dati reali e sintetici per l’addestramento dei modelli di IA sono passaggi fondamentali per creare dataset robusti e rappresentativi. La preparazione del dato consente di estrarre insight significativi, necessari per supportare le decisioni aziendali e prevedere trend futuri con maggiore accuratezza.

3. Strategia di adozione

Una roadmap strategica per l’adozione dell’AI dovrebbe combinare una visione a lungo termine e lo sviluppo di Minimum Viable Product (MVP). I MVP consentono di testare e validare le soluzioni in modo iterativo. È inoltre cruciale investire nella formazione e nel miglioramento continuo delle competenze del personale, per garantire che l’organizzazione sia pronta a sfruttare appieno le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale.

L’AI oltre la tecnologia, sbloccare il potenziale

In sintesi, il successo di un progetto AI in ambito manufacturing non è solo una questione tecnologica, ma anche organizzativa e culturale. Qualità dei dati, preparazione accurata e una strategia di adozione mirata sono i fattori chiave per sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale.

Prima di intraprendere un progetto che integri questo tipo di tecnologia, le aziende devono riflettere attentamente sul loro grado di preparazione, sui risultati che desiderano ottenere e sui criteri per misurare i progressi. Questo significa porsi domande chiave, come:

• la nostra organizzazione è pronta per l’AI?
• Quali sono i risultati specifici che vogliamo raggiungere?
• Come possiamo tracciare e misurare i progressi in modo efficace?

Il monitoraggio continuo dei progressi permette, se necessario, di correggere rapidamente la rotta e di garantire che il progetto si evolva in linea con le esigenze aziendali. Con una solida strategia data driven, l’AI può essere una leva potente per ottenere risultati concreti, migliorando non solo le performance aziendali, ma anche la competitività sul mercato. Le imprese manifatturiere che abbracciano l’AI con una visione chiara e una solida preparazione possono non solo competere, ma eccellere.
Non resta che fare il primo passo, ma partendo con il piede giusto.

A cura Matteo Bigatti, AI Program Manager di Atlantic Technologies, parte di Engineering Group

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