L’intelligenza artificiale nell’informatica ha aperto la strada a processi nuovi e più intelligenti, consentendo analisi predittive più accurate, sistemi autonomi e altro ancora. Recentemente è emersa un’intelligenza artificiale più avanzata – l’intelligenza artificiale generativa – che sfrutta algoritmi di apprendimento automatico, aprendo nuove porte a capacità ancora più intelligenti di prima.
IA generativa, sviluppata in parte da reti avversarie generative (GAN), è un tipo di intelligenza artificiale che prevede l'addestramento di due reti neurali affinché lavorino insieme per generare nuovi dati. Nell’ultimo anno, l’intelligenza artificiale generativa ha registrato un aumento vertiginoso di popolarità con l’avvento dei chatbot basati sull’intelligenza artificiale, come ChatGPT.
Nel settore manifatturiero, l’intelligenza artificiale generativa sta diventando sempre più importante anche nelle soluzioni di produzione intelligente insieme ad altre tecnologie avanzate come i gemelli digitali, la realtà aumentata e virtuale e gli strumenti dell’Internet delle cose industriale (IIoT). Considerato il potenziale di ottimizzazione dei processi produttivi, miglioramento della progettazione dei prodotti e aumento dell'efficienza complessiva dell'industria manifatturiera, non sorprende che si prevede che il valore di mercato complessivo dell'intelligenza artificiale generativa nel settore aumenterà da Da $225 milioni nel 2022 a $6.963,45 milioni entro il 2032.
Ma questa non è l’unica tecnologia avanzata che fa scalpore nel settore. L’uso del metaverso industriale – una rappresentazione virtuale del mondo fisico – sta diventando sempre più comune man mano che sempre più produttori si trasformano digitalmente, consentendo l’integrazione di sistemi digitali e fisici. Insieme, l’intelligenza artificiale generativa e il metaverso industriale stanno rivoluzionando il settore manifatturiero consentendo maggiore efficienza, flessibilità e innovazione.
Il potenziale dell’intelligenza artificiale generativa nel settore manifatturiero
L’intelligenza artificiale generativa è uno strumento potente per i produttori perché consente la creazione di nuovi progetti, processi e prodotti che sarebbero difficili o impossibili da realizzare con metodi tradizionali. Utilizzando l’intelligenza artificiale generativa, i produttori possono ottenere livelli più elevati di ottimizzazione dei processi, riduzione degli sprechi e miglioramenti della qualità complessiva. Inoltre, l’intelligenza artificiale generativa può aiutare i produttori a identificare nuove opportunità di innovazione e crescita.
Caso di studio sull'intelligenza artificiale generativa: industria aeronautica
L’intelligenza artificiale generativa è già applicata e testata nel settore dell’aviazione migliorare le comunicazioni e migliorare l'esperienza del servizio clienti, oltre a implementarlo per migliorare la gestione dell'inventario. Inoltre, i produttori di aeromobili possono sfruttare l’intelligenza artificiale generativa per la produzione di parti di aeromobili, ottimizzando il processo di progettazione e prototipazione con l’aiuto dell’automazione basata sull’intelligenza artificiale e dei gemelli digitali.
Si stanno adottando ulteriori misure nel settore dell’aviazione in preparazione a un uso più avanzato dell’intelligenza artificiale: lo ha reso noto l’Agenzia dell’Unione europea per la sicurezza aerea (EASA). Tabella di marcia dell'IA 2.0 all’inizio di maggio, delineando un piano dettagliato per l’integrazione dell’intelligenza artificiale nel settore.
Caso di studio dell’intelligenza artificiale generativa: industria automobilistica
Un altro esempio di IA generativa in azione è software di progettazione generativa nel settore automobilistico. I produttori hanno iniziato a utilizzare questo software basato sull’intelligenza artificiale per creare un’ampia gamma di progetti di sistemi veicolari nuovi e complessi grazie all’elevato numero di dati e simulazioni che può produrre.
L’intelligenza artificiale generativa offre inoltre ai produttori di veicoli la capacità di analizzare più approfonditamente i dati delle macchine e dei sensori nei veicoli per previsioni di manutenzione predittiva altamente accurate. Questa analisi che utilizza dati storici aiuta a identificare i problemi molto prima, consentendo ai produttori di adottare misure proattive per prevenire e risolvere i problemi per una maggiore efficienza e meno sprechi.
Come l’intelligenza artificiale generativa può migliorare il metaverso industriale
Sebbene l’intelligenza artificiale generativa abbia un enorme potenziale nel percorso di trasformazione digitale del settore manifatturiero, non è l’unica soluzione digitale avanzata che sta facendo avanzare il settore. L’ascesa del metaverso manifatturiero ha portato anche a una maggiore ottimizzazione dei processi rispetto al passato, grazie alla capacità di creare mondi virtuali attraverso l’aiuto dei gemelli digitali.
L’uso dei gemelli digitali nella produzione ha aiutato i produttori a ottenere una maggiore flessibilità poiché possono simulare processi operativi, input delle macchine e automazione in una versione virtualmente replicata dei sistemi del mondo reale. Combinando la potenza dell’intelligenza artificiale generativa con il metaverso industriale, i produttori possono raggiungere livelli più elevati di efficienza, agilità e innovazione.
Ad esempio, i gemelli digitali creati utilizzando l’intelligenza artificiale generativa possono essere più accurati, analizzare più dati in tempo reale e... migliorare l’uso dell’energia rispetto ai tradizionali algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning. Il quindicesimo rapporto annuale sulle tendenze tecnologiche di Deloitte afferma inoltre che l’intelligenza artificiale generativa – se abbinata al nuovo calcolo spaziale e al metaverso industriale – sarà un nuovo “catalizzatore di crescita” che consentirà ai produttori non solo di ottenere nuovi progressi nel loro settore, ma anche elevate capacità.
Potenziali sfide legate all’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa nel metaverso industriale
I potenziali vantaggi derivanti dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa nel metaverso industriale sono numerosi. Tuttavia, ci sono anche sfide che i produttori devono considerare quando utilizzano strumenti e soluzioni così avanzati basati sull’intelligenza artificiale.
I processi di intelligenza artificiale possono essere gravosi per le organizzazioni che non sono adeguatamente attrezzate per eseguire funzioni ad alta intensità di risorse a causa della grande quantità di dati richiesti. Considerando quanto possono essere impegnativi gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa, i produttori devono sapere come bilanciare le proprie risorse in modo che l’infrastruttura esistente possa tenere il passo con le esigenze operative quotidiane all’interno dell’organizzazione.
Inoltre, ci sono altri quattro rischi generali coinvolti nell’utilizzo dell’IA generativa. Come delineato in Il manuale di gestione del rischio di PwC per l'intelligenza artificiale, si tratta di rischi relativi ai dati, rischi di modello e di distorsione, rischi di input o di input e rischi per gli utenti.
I produttori devono essere a conoscenza di questi rischi e di come gestirli. Questi includono lo sviluppo delle giuste strategie di governance dell’intelligenza artificiale, la garanzia che i dati non vengano danneggiati, la prevenzione dell’uso di dati influenzati da errori dell’utente e altro ancora.
Preparare la tua organizzazione per l'intelligenza artificiale generativa
L’intelligenza artificiale generativa sta avendo un impatto significativo sulla produzione intelligente e sul metaverso industriale. Con l’ulteriore maturazione dell’Industria 4.0, queste nuove e più avanzate tecnologie di produzione intelligente possono avvicinare i produttori ai loro obiettivi di trasformazione digitale per ottenere maggiore efficienza e flessibilità riducendo al contempo costi, sprechi e tempi di inattività.
Tuttavia, i leader del settore manifatturiero devono comprendere che non possono migliorare le proprie operazioni se non riescono a identificare le aree da affrontare. Con l'aiuto di strumenti di benchmarking neutrali e quadri di valutazione della maturità come Indice di preparazione del settore intelligente (SIRI), possono aspettarsi grandi miglioramenti organizzativi per portare le loro operazioni al livello successivo.
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