Scarica: Il rapporto 2024 sull'IA nel settore manifatturiero europeo

Come i produttori europei sfruttano l'IA e cosa si aspettano per il futuro.

L'intelligenza artificiale non è una novità nel settore manifatturiero. Tuttavia, ora ha raggiunto la massa critica in termini di consapevolezza.

Il clamore è ovunque. Ma qual è la realtà per i produttori europei? E in che modo l'IA viene integrata nelle operazioni di produzione?

Questo rapporto presenta le priorità dei produttori per l'IA, le principali sfide di implementazione e l'impatto futuro dell'IA.

AI: una priorità strategica

Abbiamo chiesto ai produttori quanto sia importante l'IA da un punto di vista strategico. I risultati mostrano che l'adozione dell'IA è essenziale o centrale per la maggior parte delle operazioni. L“”hype" della produzione odierna è reale.

L'interesse per l'IA è comprensibile, in quanto i produttori devono produrre prodotti sempre più complessi e di qualità superiore in tempi più rapidi che mai.

Il divario tra hype e adozione

In questo caso, i produttori europei mostrano un divario tra ciò che desiderano ottenere e ciò che fanno attualmente con l'IA.

La maggior parte dei produttori europei non utilizza ancora l'intelligenza artificiale.

Le cose sono diverse in altre parti del mondo. In Nord America, 21% delle aziende manifatturiere affermano di utilizzare già una soluzione di IA. Altre 18,5% affermano di aver stabilito casi d'uso dell'IA che generano valore aziendale.

Applicazioni AI più diffuse

Anche se ci sono molti applicazioni dell'IA nella produzione, Si cercano alcuni risultati chiave.

Alcuni di questi includono:

Controllo qualità e ispezione: I potenziali difetti e le imperfezioni possono essere identificati automaticamente, risparmiando tempo e fatica. In un caso d'uso, i macchinari OEM riduzione dei fallimenti del processo di assemblaggio da 70%.

Ottimizzazione della pianificazione della produzione: I produttori cercano di pianificare la produzione in modo efficiente. La pianificazione della produzione abilitata dall'intelligenza artificiale aiuta a migliorare il processo decisionale e ad adattarsi a situazioni in rapida evoluzione in tempo reale. La comprensione della natura non lineare del processo di progettazione nello sviluppo del software è fondamentale, in quanto l'IA può aiutare a gestire questa complessità e a prevenire l'eccessiva semplificazione della pianificazione della produzione.

Manutenzione: Le macchine possono essere sottoposte a manutenzione predittiva con programmazione dinamica per garantire le massime prestazioni con tempi di fermo minimi.

Gestione della catena di approvvigionamento: L'intelligenza artificiale può attenuare o prevenire le interruzioni della catena di approvvigionamento, aiutando a trovare fornitori alternativi, a inserire nuovi fornitori e altro ancora.

Migliorare l'efficienza delle linee di produzione

Migliorare l'efficienza delle linee di produzione è fondamentale per ridurre i costi di produzione e aumentare la produttività. Un approccio efficace è l'implementazione di produzione snella che si concentrano sull'eliminazione degli sprechi e sulla massimizzazione delle attività a valore aggiunto. Ciò può essere ottenuto snellendo il processo produttivo, riducendo i livelli di inventario e adottando metodi di produzione just-in-time. Gli investimenti in tecnologie di automazione, come robot e algoritmi di apprendimento automatico, possono migliorare significativamente l'efficienza e ridurre i costi di manodopera. Ottimizzando le linee di produzione, i produttori possono garantire un processo di produzione più fluido, più veloce e più conveniente.

Migliorare la qualità del prodotto

Per mantenere un vantaggio competitivo sul mercato è necessario concentrarsi costantemente sul miglioramento della qualità dei prodotti. Questo obiettivo può essere raggiunto implementando rigorose misure di controllo della qualità durante tutta la produzione. L'ispezione delle materie prime, il monitoraggio delle linee di produzione e il collaudo dei prodotti finali sono essenziali per garantire standard elevati. Inoltre, gli investimenti in ricerca e sviluppo possono migliorare il design e la funzionalità dei prodotti, aumentando la soddisfazione e la fedeltà dei clienti. I produttori possono offrire prodotti di qualità superiore che soddisfano e superano le aspettative del mercato dando priorità alla qualità in ogni fase del processo produttivo.

Sfide dell'intelligenza artificiale: Più facile a dirsi che a farsi

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I risultati dell'indagine mostrano che i produttori si concentrano sull'IA nelle loro strategie, ma non la stanno ancora integrando nei loro processi quotidiani.

Volevamo sapere perché.

La più grande La sfida citata è stata la mancanza di competenze.

L'alto domanda per l'IA sta superando le competenze disponibili, mostrando una differenza significativa tra la domanda di tecnologia e i mezzi per implementarla.

Integrazione con i sistemi esistenti

L'integrazione della produzione di massa con i sistemi esistenti è fondamentale per garantire un processo di produzione continuo ed efficiente. L'implementazione di un software ERP (Enterprise Resource Planning) può aiutare a gestire vari aspetti della produzione, tra cui la pianificazione, il controllo delle scorte e la gestione della catena di fornitura. I sistemi ERP possono ridurre significativamente i costi di produzione e la produttività automatizzando le attività e riducendo gli errori manuali. L'integrazione con i sistemi esistenti consente ai produttori di snellire le operazioni, migliorare il coordinamento e ottenere una maggiore efficienza nei processi produttivi.

Casi di studio sull'IA nella produzione europea

L'adozione dell'intelligenza artificiale (AI) nel settore manifatturiero europeo è in crescita, con numerose aziende che sfruttano soluzioni basate sull'AI per aumentare l'efficienza, ridurre i costi e migliorare la qualità dei prodotti. Ecco alcuni casi di studio degni di nota:

• Produttore automobilistico tedesco: Un produttore automobilistico leader in Germania ha implementato un sistema di manutenzione predittiva alimentato dall'intelligenza artificiale per ridurre al minimo i tempi di fermo e aumentare l'efficienza della produzione. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i dati dei sensori delle apparecchiature di produzione, il sistema è stato in grado di prevedere quando era necessaria la manutenzione, riducendo i tempi di inattività di 20%.

• Produttore aerospaziale francese: In Francia, un produttore aerospaziale ha implementato un sistema di controllo qualità guidato dall'intelligenza artificiale per migliorare la qualità dei prodotti e ridurre al minimo i difetti. Utilizzando algoritmi di computer vision e machine learning, il sistema ha analizzato i prodotti e identificato i difetti, ottenendo una riduzione dei tassi di difettosità di 15%.

• Produttore di alimenti con sede nel Regno Unito: Un'azienda alimentare del Regno Unito ha implementato un sistema di gestione della supply chain basato sull'intelligenza artificiale per migliorare il controllo delle scorte e ridurre gli sprechi. Analizzando i dati di vendita e prevedendo la domanda con algoritmi di apprendimento automatico, il sistema ha ridotto i livelli di inventario di 10% e gli sprechi di 5%.

Questi casi di studio illustrano il potenziale di trasformazione dell'IA nel settore manifatturiero europeo. Adottando soluzioni basate sull'IA, i produttori possono migliorare significativamente l'efficienza, ridurre i costi e migliorare la qualità dei prodotti, ottenendo un vantaggio competitivo sul mercato.

Prospettive: Grandi speranze per il futuro

I produttori europei possono incontrare difficoltà nell'implementare l'IA come vorrebbero, ma sono ottimisti per il futuro. Hanno grandi aspettative su come l'IA migliorerà l'efficienza nei prossimi anni e si aspettano un impatto massiccio.

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Per ulteriori approfondimenti, scaricate il rapporto completo sull'IA nel settore manifatturiero europeo.