Il termine GenAI, acronimo di Generative Artificial Intelligence (AI generativa), si riferisce a sistemi di intelligenza artificiale che sfruttano algoritmi di deep learning per produrre degli output (testi, immagini, musica, codice) sulla base di modelli appresi da vasti set di dati.
L'AI generativa (GenAI) opera utilizzando modelli diversi. Due modelli vanno menzionati in particolare: GPT (Generative Pre-trained Transformer) e VAE (Variational Autoencoder). Questi modelli servono per analizzare e comprendere la struttura dei dati su cui è addestrata l'AI, consentendo la generazione di nuovi contenuti.
Possiamo individuare tre fasi principali nel funzionamento di un sistema di AI generativa.
- Elaborazione dei dati: impiego di grandi insiemi di dati per l'addestramento, dove la qualità e la diversità dei dati sono cruciali per le prestazioni del modello.
- Formazione dei modelli: questa fase comporta la messa a punto di modelli pre-addestrati su compiti o insiemi di dati specifici, per migliorare le loro capacità generative.
- Generazione di output: infine, il modello può produrre nuovi contenuti, soluzioni o idee che riflettono la complessità e la creatività dei dati di addestramento.
Come trarre profitto dall'AI generativa nel manifatturiero: alcuni esempi applicativi
L'uso dell’AI (Machine Learning e il Deep Learning) e della GenAI è considerato uno dei principali motori di competitività del settore manifatturiero, almeno da qui ai prossimi cinque anni.
In generale, il settore manifatturiero è il più grande produttore di dati. Ma ne è anche il più piccolo consumatore, perché essi sono spesso bloccati e dispersi, e non comunicano tra loro.
La produzione intelligente può aiutare i produttori a utilizzare i propri dati in modo più efficace ed efficiente, applicando l’intelligenza artificiale generativa e il Cloud di prossima generazione.
Possiamo individuare alcune aree specifiche in cui le aziende manifatturiere possono trarre vantaggi e, perché no, profitto dall'impiego dell'intelligenza artificiale, anche nella sua declinazione "generativa".
Minimizzare i difetti di assemblaggio e migliorare il controllo di qualità
Nella produzione di macchinari, ad esempio, le aziende possono utilizzare l’elaborazione video basata sull’intelligenza artificiale per monitorare le attività di assemblaggio manuale. Ma anche per automatizzare i controlli di qualità e ottimizzare l’uso delle risorse e dei dipendenti.
Si stima che questo possa ridurre i guasti nel processo di assemblaggio fino al 70%. Allo stesso tempo si possono ridurre gli sforzi per i controlli di qualità del 50% per alcune linee.
In un altro caso, ad esempio, la visione artificiale può aiutare nel rilevare oggetti estranei nel materiale chimico sfuso. La precisione dell'ispezione automatizzata può aumentare dell'80%, arrivando a oltre il 99%, rispetto all'attuale ispezione visiva prevalentemente umana.
Aumentare la produttività
L’intelligenza artificiale può potenziare la produttività dei dipendenti. Tra i costruttori di macchinari, ad esempio, ce ne sono alcuni che adottano una soluzione di intelligenza artificiale per convertire il linguaggio naturale in codice. L'AI traduce i vecchi linguaggi di programmazione in linguaggio naturale, completando entrambe le attività più rapidamente e con una qualità superiore rispetto agli sviluppatori umani.
Semplificare la gestione del magazzino
L’intelligenza artificiale può aiutare a garantire che i magazzini funzionino nel modo più efficiente possibile. Il che significa in particolare trasportare gli articoli appropriati per soddisfare la domanda.
Produttori di macchinari per attrezzature, ad esempio, possono adottare un sistema di gestione dell’inventario basato sull’intelligenza artificiale per ridurre al minimo le scorte in eccesso, pur continuando a evadere tutti gli ordini.
Pianificare le attività lavorative in modo flessibile
Le aziende possano assegnare, ad esempio, attività di assemblaggio specifiche all’esperto di assemblaggio più pertinente in un dato contesto o ambito applicativo.
Ottimizzare il processo di produzione
La GenAI può analizzare vasti set di dati relativi a programmi di produzione, allocazione delle risorse e sequenze di flussi di lavoro. Lo fa per identificare inefficienze, colli di bottiglia e aree di miglioramento.
L'AI generativa può anche aiutare a confrontare la produttività fra i turni. Serve anche a fare comparazioni sul modo in cui le diverse combinazioni di allocazione delle risorse e sequenze del flusso di lavoro influiscono sulla produttività.
I modelli di intelligenza artificiale generativa possono anche simulare vari scenari di produzione, prevedere la domanda e aiutare a ottimizzare i livelli di inventario.
Progettare prodotti personalizzati
Il software di progettazione generativa può produrre rapidamente molte alternative di progettazione in base ai vincoli e agli obiettivi specifici immessi nel sistema.
Ciò può accelerare notevolmente il processo di progettazione, ridurre i costi di sviluppo e potenzialmente portare a soluzioni più innovative.
Programmare in ambito robotica e automazione
L’intelligenza artificiale generativa svolge un ruolo fondamentale nella programmazione, nella generazione di codice e nell'ottimizzazione dei sistemi robotici.
Può generare algoritmi complessi per bracci robotici, migliorando i processi di automazione e potenziando l’adattabilità dei robot a diversi compiti nel reparto di produzione.
Generando algoritmi che garantiscono interazioni sicure, l'AI generativa facilita l’integrazione dei robot negli ambienti di produzione, migliorando l’efficienza e la sicurezza dei lavoratori.
Erogare il supporto post-vendita
Le aspettative dei clienti per un servizio post-vendita di qualità nel settore manifatturiero stanno diventando sempre più elevate. Secondo un sondaggio di Salesforce, l’80% dei clienti si aspetta che le aziende rispondano in tempo reale. L’82% afferma poi che l’assistenza personalizzata influenza la loro fedeltà.
La GenAI può aiutare a soddisfare queste aspettative. Essa accelerare infatti i tempi di risoluzione per le interazioni comuni come la risoluzione dei problemi del prodotto, l'ordinazione di parti di ricambio, la pianificazione del servizio, le informazioni sul prodotto e la gestione dello stesso.
Un'altra sfida che i tecnici dell'assistenza clienti devono affrontare è la ricerca nei manuali di produzione, di prodotto e di servizio. L'AI generativa può scansionare rapidamente grandi quantità di documenti durante l’intero ciclo di vita del prodotto, estraendo e riepilogando le informazioni necessarie.
Ottimizzare efficienza energetica, sostenibilità e conformità
Con la crescente attenzione alla sostenibilità, la produzione efficiente dal punto di vista energetico e a zero emissioni di carbonio è ormai una necessità.
La GenAI può analizzare i modelli di consumo energetico all’interno degli impianti di produzione e consigliare strategie per ottimizzare l’efficienza energetica. Ciò include l’identificazione di opportunità di risparmio energetico, la pianificazione di processi ad alto consumo energetico durante le ore non di punta e l’implementazione di soluzioni di gestione intelligente dell’energia.
L'AI generativa può anche analizzare i dati sulle emissioni dei processi di produzione e suggerire strategie per la riduzione delle emissioni.
Infine, può fornire supporto ai produttori per adempiere ai complessi requisiti normativi relativi alla sostenibilità ambientale. Analizzando i dati normativi, identificando le lacune di conformità e fornendo aggiornamenti in tempo reale sui cambiamenti normativi, l'AI generativa garantisce che le operazioni di produzione soddisfino sempre quanto richiesto.
Gestire conoscenza, formazione dei dipendenti e sviluppo delle competenze
Una delle sfide più grandi nel settore manifatturiero è quella di conservare la preziosa conoscenza del personale di produzione.
È possibile sviluppare un sistema di conoscenza basato sulla GenAI, con il quale gli esperti possono semplicemente parlare o avere una conversazione via chat. Un sistema GenAI può preservare il contesto, il problema e la sua risoluzione nel repository aziendale. Ogni volta che il problema si ripresenta, è possibile chiederne la soluzione al sistema.
L'AI generativa può essere utilizzata anche per la formazione dei dipendenti e lo sviluppo delle competenze nel settore manifatturiero. I moduli di formazione basati sull’AI possono simulare scenari del mondo reale, fornendo esperienza pratica e aiutando i lavoratori ad acquisire nuove competenze in modo più efficiente.
Le principali soluzioni di GenAI sul mercato
In chiusura, proponiamo uno schema riassuntivo degli 11 principali sistemi di GenAI (Generative AI) oggi disponibili sul mercato, aggiornato ad aprile 2024.
