I principali casi d'uso dell’intelligenza artificiale (AI) nel settore manifatturiero

I produttori cercano costantemente di implementare tecnologie innovative nelle proprie aziende, ma molti sono intimoriti dall’enorme quantità di potenziali applicazioni.

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Rilevamento precoce dei difetti

Prevedere i difetti non è semplice come misurare un punto di dati specifico. Al contrario, per ottenere previsioni accurate è necessario misurare il maggior numero possibile di parametri in grado di causare difetti. I modelli di machine learning possono utilizzare i dati operativi reali per prevedere le condizioni di un impianto in base a un'ampia varietà di parametri. Le previsioni basate su AI/ML possono aiutare le aziende manifatturiere a identificare quando le risorse necessitano di attenzione o manutenzione prima che si guastino.

Controllo qualità in produzione

Il controllo qualità in produzione è uno dei fattori più importanti per le aziende, in quanto ha un impatto diretto sull'integrità del brand e sulla soddisfazione dei clienti. I prodotti di qualità inferiore comportano anche un aumento delle spese sotto forma di rilavorazione dei prodotti, richiami e aumento dei costi di garanzia. Le nuove tecnologie basate sull'intelligenza artificiale, tuttavia, possono rilevare problemi di qualità che potrebbero sfuggire ai controlli tradizionali, individuando le anomalie nelle condizioni operative. I tecnici del controllo qualità possono quindi utilizzare queste informazioni per prevedere potenziali problemi di qualità e risolvere le condizioni di produzione sottostanti prima che emergano problemi gravi.

Pianificazione della produzione

Le aziende manifatturiere in grado di prevedere con precisione la produzione riescono a ottimizzare meglio le proprie risorse, ottenendo di conseguenza migliori profitti e una maggiore soddisfazione dei clienti. Quando l'AI/ML viene applicata ai dati del processo produttivo, le previsioni non sono più solo congetture. I produttori possono contare su modelli più precisi e affidabili.

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