Una panoramica completa delle applicazioni dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero
Conoscere in modo più approfondito il mondo dell'intelligenza artificiale (AI). Viene rivolta particolare attenzione alle applicazioni trasformative dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero. L'AI presenta numerose forme, come l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale, la robotica, i sistemi esperti e i sistemi multi-agente. L'obiettivo è quello di mettere in luce il funzionamento di queste tecnologie e le loro potenziali applicazioni nella gestione della catena di approvvigionamento.
Dagli algoritmi di risoluzione dei problemi che imitano il processo decisionale umano ai modelli avanzati di AI in grado di comprendere e sintetizzare il linguaggio umano. Come ogni tipo di AI può migliorare la catena di approvvigionamento, aumentandone l'efficienza, la prevedibilità e la scalabilità.
L'apprendimento automatico è una forma di intelligenza artificiale?
L'apprendimento automatico e gli algoritmi dell'AI sono in grado di imparare dai dati in ingresso e rispondere in base a tale apprendimento. Svolgono un ruolo importante in molte altre forme più specifiche di software di intelligenza artificiale. Esistono tre approcci principali all'apprendimento automatico: l'apprendimento supervisionato, quello non supervisionato e quello per rinforzo.
L'apprendimento supervisionato consiste nell'addestrare un algoritmo di apprendimento automatico sia coi dati di ingresso che col risultato atteso. L'algoritmo impara a capire in che modo l'input causa la risposta attesa. Un esempio nella gestione della catena di approvvigionamento è l'utilizzo del riconoscimento delle immagini per scartare i prodotti irregolari in una fase di produzione.
L'apprendimento non supervisionato prevede che un algoritmo riceva solo i dati in ingresso, per poi identificarne gli schemi. Questa tecnica è in grado di identificare schemi in serie di dati molto ampie della catena di approvvigionamento. Alcuni esempi possono essere la previsione della futura domanda di prodotti e il rilevamento di anomalie nei processi di produzione.
Infine, l'apprendimento per rinforzo consiste nel fatto che un algoritmo impara a rispondere in base a una funzione di ricompensa. L'algoritmo risponde ai dati di ingresso e riceve un feedback positivo o negativo in base a tale risposta. L'apprendimento per rinforzo è utile nelle applicazioni che gestiscono gli inventari della catena di approvvigionamento.
AI e l'elaborazione del linguaggio naturale
L'obiettivo dell'elaborazione del linguaggio naturale è che un'applicazione di intelligenza artificiale possa comprendere o creare il linguaggio umano. Le moderne implementazioni di software di intelligenza artificiale, come ChatGPT di OpenAI e Google Bard, dipendono da modelli linguistici di grandi dimensioni.
Questi modelli utilizzano reti neurali con molti parametri addestrati su un'ampia serie di testi strutturati. In futuro, potrebbero essere largamente diffusi nelle catene di approvvigionamento a livello globale. Tali applicazioni potrebbero rendere automatizzate le interazioni coi clienti, tra cui la risposta alle domande pre-vendita e l'assistenza post-vendita. L'elaborazione del linguaggio naturale, tuttavia, non serve solo per parlare con le persone.
Anche la creazione di una mappatura automatizzata delle catene di approvvigionamento, utilizzando solo informazioni scritte preesistenti, sta diventando una possibilità.
AI e la visione artificiale
Le applicazioni della visione artificiale sono algoritmi in grado di analizzare immagini o video. Questi algoritmi si possono considerare come AI quando sono in grado di rispondere ai loro input esattamente come un essere umano. Gli input possono provenire da una o più videocamere o altri dispositivi di rilevamento.
Questa tecnologia rileva e classifica gli oggetti e gli eventi nelle catene di approvvigionamento. Ad esempio, un drone dotato di telecamera e abilitato al software di intelligenza artificiale potrebbe monitorare grandi campi di coltivazione. Potrebbe analizzare i dati video per identificare la diffusione di parassiti, malattie e carenze nutrizionali.
Robotica
I robot sono spesso la prima cosa a cui si pensa quando si considerano le applicazioni dell'intelligenza artificiale nella gestione della catena di approvvigionamento. Si tratta di robot che non si limitano a seguire una serie predefinita di istruzioni programmate in un controller logico.
L'AI può consentire ai robot di svolgere compiti molto più difficili che richiedono decisioni rapide e complesse. Decisioni che un dipendente o un operatore umano assumerebbe normalmente. Questi sensori robotici possono incorporare tecnologie basate sull'intelligenza artificiale, come quelle che permettono ai robot di manipolare oggetti irregolari, mobili o fragili.
Sistemi esperti
I sistemi esperti sono una delle prime forme di intelligenza artificiale. Si avvalgono di una base di conoscenze e una serie di regole logiche per risolvere i problemi in un modo predefinito. Tale sistema può sottoporre l'utente a una serie di domande esplicative per determinare la risposta corretta.
I responsabili della catena di approvvigionamento possono utilizzare un sistema esperto per supportare le decisioni relative alla selezione dei fornitori. Un esperto umano progetta il sistema per porre le domande necessarie a valutare la qualità di un fornitore.
Il sistema esperto è in grado di valutare un fornitore. Lo fa utilizzando la logica decisionale dopo aver posto alcune domande a un manager. Questo permette al sistema di decidere se il fornitore è affidabile o meno.
Sistemi multi-agente
Si tratta di gruppi di diverse applicazioni di intelligenza artificiale che agiscono contemporaneamente. Lavorano insieme per raggiungere obiettivi che possono essere complementari o in conflitto. Spesso, si occupano di problemi che sono difficili o impossibili da risolvere per un singolo programma.
Un esempio è rappresentato da diversi chatbot che lavorano insieme per negoziare il prezzo migliore per un prodotto o un servizio. Ogni chatbot potrebbe negoziare con un fornitore diverso e disporre di informazioni di base uniche e di una strategia di negoziazione su misura.
L'intelligenza artificiale presenta numerose opportunità per trasformare la gestione della catena di approvvigionamento nel settore manifatturiero. Dagli algoritmi di apprendimento automatico che migliorano le capacità predittive ai sistemi esperti che assistono nella selezione dei fornitori. Dalla robotica che migliora l'efficienza ai sistemi multi-agente che ottimizzano le trattative, l'AI apre nuove porte all'eccellenza operativa. Tuttavia, la chiave per sfruttare appieno il potenziale di queste tecnologie risiede in una comprensione dettagliata del loro funzionamento e delle loro applicazioni.
Per un approfondimento riguardante le applicazioni dell'AI nella gestione della catena di approvvigionamento, consigliamo di leggere la nostra guida.
