AI generativa: con le macchine che prendono decisioni, aumenta l’efficienza produttiva

Siamo nel pieno dell’era dell’Intelligenza Artificiale, e il suo utilizzo non è nuovo nel settore manifatturiero. L’AI predittiva e generativa è già utilizzata per migliorare l’efficienza di tutti i processi di ottimizzazione e controllo qualità. Inoltre, l’Intelligenza Artificiale è già la norma in un gran numero di aziende, e ciò permette alle aziende di effettuare interventi di manutenzione grazie all’analisi dati delle macchine. Ma spesso l’applicazione dell’AI è limitata alle singole macchine, non permettendo di estrapolare il vero potenziale di questa tecnologia.

Stefan Bergstain, Chief Architect Manufacturing di Red Hat, nella sua analisi ha illustrato le nuove opportunità che la tecnologia dell’AI può sfruttare con successo ed efficienza.

AI Generativa: come migliora l’efficienza produttiva

Al momento, come risulta dal lavoro di Stefan Bergstain di Red Hat, l’AI generativa non è sfruttata al suo pieno potenziale, poiché risulta ancora estremamente frammentata la comunicazione tra elementi diversi. Se la si usasse al meglio, il panorama per il settore manifatturiero cambierebbe in meglio e drasticamente.

Tutto ciò però non deve avvenire sostituendo l’operatore umano, bensì migliorando questa cooperazione uomo-macchina. L’AI infatti può fornire importanti suggerimenti all’essere umano, migliorando la produttività complessiva.

Come le fonti non aggiornate non aumentano l’efficienza dell’AI Generativa

Però per una corretta implementazione non ci si può affidare solamente ai Large Language Models, poiché essi possono basarsi su informazioni obsolete. La soluzione è dunque la diversificazione del dato, affidandosi sì ai LLM, ma anche ad altri sistemi come la tecnica Retrieval-Augmented Generation, che arricchisce questi modelli di dati provenienti da informazioni aggiuntive.

Un agente AI del settore manifatturiero può anche avvalersi di altre tipologie di dati, come quelli provenienti da database vettoriali o da Internet, in modo che possa trarre le migliori conclusioni possibili per migliorare l’efficienza produttiva del settore. Questo, assieme all’applicazione dell’AI generativa all’intera linea di produzione, è il primo passo per migliorare la produttività dell’intero settore manifatturiero.

Dal cloud pubblico all’edge computing

Un altro passo importante per migliorare e arrivare alla piena implementazione dell’Intelligenza Artificiale, come emerge dal lavoro di Bergstain di Red Hat, è quello di passare per il data cloud. Il data cloud è molto importante per i data scientist, perché esso permette di effettuare addestramento, controllo qualità e riaddestramento dei modelli in un unico ambiente.

Eppure, sorge spontanea una domanda per le aziende: è possibile trasferire efficacemente i modelli addestrati in fabbrica sulla effettiva linea di produzione? La risposta a questo quesito risiede nell’edge computing, ovvero nell’analisi capillare e costante di numerose quantità di dati, un processo che deve essere effettuato in tempo reale e direttamente sulla linea di produzione.

Piattaforme ibride cloud ma aperte alla base

Non vi è dubbio che i vantaggi che l’AI generativa può portare siano molteplici. Eppure, molti progetti di questo ambito sono ancora in una fase embrionale e non operativa. Infatti, uno studio di McKinsey evidenzia che solo una minuscola parte, il 3%, delle aziende ha implementato a dovere applicazioni di AI generativa nella fase di produzione. Questo perché possono mancare competenze, risorse o assenza di infrastruttura adeguata.

La soluzione per colmare questo gap è una piattaforma ibrida cloud, perché essa è in grado di fornire una solida base per sviluppare e addestrare la corretta integrazione di modelli AI. Molte aziende hanno infatti già scelto questa soluzione ibrida, poiché sono attratte dai numerosi vantaggi in termini di efficienza e rapidità che una piattaforma cloud ibrida è in grado di offrire.

Stefan Bergstain di Red Hat conclude la sua analisi che l’adozione dell’AI generativa nel campo manifatturiero è inevitabile come evoluzione. Ma i vantaggi che questa tecnologia non si fermano solamente ai processi produttivi, ma si estende a tutto il settore industriale.

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