Ecco come il machine learning rivoluzionerà il modo di produrre

Tuttavia, non abbiamo la capacità di analizzare in tempo reale quell’ingente quantità di dati per sfruttarli al massimo. Pertanto, è necessario introdurre nelle nostre aziende degli strumenti innovativi che possano superare queste barriere. Parliamo del Machine Learning o Apprendimento automatico, che la società di consulenza Gartner considera come una delle 10 tecnologie strategiche che rivoluzioneranno le imprese e che presupporranno un cambiamento di paradigma nel modo di produrre delle fabbriche. Come quantifica General Electric, questo facilitatore della quarta rivoluzione promuoverà finanche del 20% la capacità di produzione, genererà risparmi significativi sul consumo dei materiali e sulla spesa energetica e ridurrà anche la rilavorazione del 20%.

L’apprendimento automatico consiste nel dotare le macchine di intelligenza cognitiva. Pertanto si insegna loro attraverso l’inserimento di dati storici per prevedere comportamenti futuri, di risposte a diverse eventualità e così via. Parallelamente, si sviluppano algoritmi che da soli apprendono i dati e sono in grado di trovare il modo di ottimizzare la produzione a partire da tale informazione. Per esempio, se abbiamo informatizzato il profilo dei nostri clienti (dimensione, ordini, frequenza, materiali, prezzi, ecc.) il sistema può prevedere la domanda, avvisare di eventuali carenze, fissare i prezzi, rilevare truffe, prevenire la morosità o identificare nuovi modelli di consumo. In questo senso, in un mondo in cui la capacità delle imprese di personalizzare la propria produzione è un valore sempre più importante, il Machine Learning dimostra di essere uno strumento idoneo a segmentare i profili e a offrire la flessibilità necessaria per gli ordini realizzati su richiesta.

Anche analizzando il comportamento dei clienti, questa tecnologia apre la porta a nuovi modelli di business che derivano dalla “servitizzazione” dell’industria. Vale a dire, la possibilità di offrire servizi insieme ai prodotti grazie ai nuovi strumenti di Industria 4.0. Per esempio, la menzionata capacità di personalizzare i prodotti a cominciare da uno standard è un servizio che viene offerto al cliente, o se creiamo applicazioni intorno a un articolo potremo ideare anche nuovi modelli di business.

In tal modo, conoscendo bene i clienti e applicando questa tecnologia riusciremo ad aumentare sostanzialmente le vendite.

Applicato alla catena di produzione, si possono ridurre i fermi macchina, calcolare la velocità di produzione, adeguare il carico di lavoro alla domanda oppure rilevare eventuali guasti prima che si verifichino. Ossia, di fronte a diversi problemi tecnici offre risposte in tempo reale che aiutano le persone a prendere decisioni migliori e può perfino arrivare ad automatizzare tali risposte. Cosa che indubbiamente dà efficienza e velocità allo stabilimento. Tutto con meno costi. Inoltre, il Machine Learning consente di ottenere una maggiore scalabilità della produzione attraverso l’analisi predittiva e l’adeguata selezione di macchine e fornitori.

Questa innovazione ha un impatto non solo a livello di produzione, bensì anche al momento di organizzare la manutenzione delle macchine in modo efficiente, in funzione della domanda del momento, e altresì nella gestione dell’inventario. Il Machine Learning è fondamentale per ottimizzare lo stoccaggio e non avere eccedenze e scarsità di scorte. A tal fine è essenziale un controllo automatizzato che possa prevedere la mancanza di un pezzo o componente oppure prevedere un lotto danneggiato, per evitare rapidamente il problema e rispettare i termini di consegna dell’ordine.

Tuttavia, non bisogna pensare che un grosso volume di dati sia una conditio sine qua non per l’applicazione dell’apprendimento automatico. La qualità è preferibile alla quantità. E qui è importante filtrare la materia prima che effettivamente costituisce un valore aggiunto nell’attività previsionale. In ultima analisi, selezionare l’informazione strategica che renderà possibile essere più produttivi a costi inferiori con un sistema di analisi in grado di mantenere una visione d’insieme e una capacità predittiva sulla produzione. Vale a dire, più competitivi.