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AI: a che punto siamo?
Posted by Aurora Magni on 26/01/2020 - 0 commenti - view count: 192
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IoT Analytics  ha recentemente  pubblicato il  Rapporto Industrial AI market report 2020-2025, disponibile a pagamento al link indicato. Grazie a Italia 4plus possiamo conoscere alcune anticipazioni.

Il tema al centro dello studio è l’intelligenza artificiale  che,  declinata in una serie di modalità applicative (il report ne indica la top ten)  rappresenta un  mercato globale stimato nel 2019 sui 15 miliardi di dollari.

La classifica dei campi applicativi vede al primo posto la manutenzione predittiva che vale da sola il 24% del mercato. E’ basata sull’utilizzo di  machine learning in grado di leggere ed intervenire su asset specifici o strumentazioni complesse grazie a sensori che rilevano e incrociano dati sullo stato di funzionamento attuale e futuro della tecnologie valutandone fine vita e interventi adattivi. Con la crescita di queste applicazioni l’attenzione dei costruttori di tecnologie, pur mantenendo il focus su produttività ed efficienza dell’impianto, intercetta il tema del ciclo di vita del prodotto (dall’obsolescenza programmata alla previsione della vita utile residua) avendo la possibilità di prolungarne l’utilizzo. La gestione in remoto consente inoltre risparmi di tempi e trasferte di tecnici e materiali necessari alla’intervento di manutenzione  con indubbi vantaggi ambientali.

Al secondo posto il rapporto cita le tecnologie utilizzate in funzione del Controllo qualità, applicazione che vale il 20,5% del mercato dell’AI,  con soluzioni che prevedono l’uso di sistemi automatizzati e telecamere per la scansione e l’ispezione ottica di materiali e prodotti e la conseguente  segnalazione di difettosità e guasti. Anche in questo caso lo scopo è l’efficienza del sistema produttivo ma con ricadute interessanti in termini di risparmio di risorse e materiali  e riduzione degli scarti.

Al terzo posto la ricerca indica l’uso dell’ AI per l’Ottimizzazione dei processi produttivi. Come è facile immaginare siamo oltre i sistemi già noti di automazione per estendere ai processi produttivi robot in grado di riprodurre le mansioni ripetitive tradizionalmente svolte dagli operatori con risparmio di costi, non esposizione dei lavoratori a condizioni di rischio e riduzione dei margini di errore . E in una logica di progressiva autonomia delle macchine si parla di tecniche di autoapprendimento in cui un robot può istruire se stesso grazie alla connessioni a reti neurali. Per quanto il contributo umano sia evidente è inevitabile registrare  una progressiva riduzione dell’occupazione nelle fasi tradizionalmente operative o almeno  una evoluzione del ruolo stesso dell’operatore da esecutore a  supervisore.

Al quarto posto l’ottimizzazione della supply chain. Qui la funzione dell’AI utilizza Analytics predittivi per la gestione di dati, flussi di materiali, l’ottimizzazione della logistica.

A seguire nella classifica compaiono le soluzioni di cybersecurity e privacy abilitate dalla AI, ad esempio per l’individuazione degli attacchi informatici, mentre il supporto alla ricerca e sviluppo guidate dall’intelligenza artificiale e l’esplorazione automatizzata delle risorse,  sono citati ma nelle ultime posizioni.

Come si colloca l’industria tessile e della moda in tutto questo?

Non siamo in grado di fornire dati recenti (una risposta ha provato a darla due anni fa ACIMIT analizzando i trend dei propri produttori associati) ma sulla base della nostra esperienza ci sentiamo di avanzare alcune osservazioni.

La spinta ad incrementare il grado di automazione e di robotica da parte dell’industria meccano tessile e  degli utilizzatori di tecnologie è variabile in funzione a due parametri fondamentali:

  1. Ambiente geopolitico in cui si svolge la produzione e relativi costi del lavoro e dell’energia
  2. Livello di flessibilità e versatilità richiesto agli impianti in funzione del grado di personalizzazione del prodotto.

In altre parole più è basso il costo del lavoro, meno è significativa la spinta ad incrementare automatismi. E’ quanto si riscontra ad esempio negli impianti di filatura di fibre naturali il cui grado di innovazione tecnologica pur essendo molto spinta negli anni 90 ha subito dei rallentamenti nei decenni successivi a seguito dello svilupparsi dei maggiori impianti produttivi in Asia.  Ma nel momento in cui crescono le aspettative verso migliori condizioni di lavoro e di vita e le risposte legislative si registra inevitabilmente un incremento dell’automazione anche in Paesi ancora labor intensive.

L’emergere di esigenze di gestione integrata di nuovi modelli di business legati ad esempio allo sviluppo di bio raffinerie e delle filiere delle biomasse anche in una logica di circular economy (ad esempio la fabbrica che ricicla i suoi stessi scarti post produzione) può inoltre certamente rappresentare un campo di applicazione di tecnologie automatizzate e di AI anche in Occidente.

Più spazi di crescita dell’AI sono individuabili nella gestione della condizione ‘alto  numero di variabili richieste dal mercato per ridotti volume’: qui la gestione degli input tecnici di produzione e l’ottimizzazione di risorse e materiali disponibili consente di gestire i nuovi modelli di business in cui progettazione e produzione del bene coincidono.

Inoltre, perché pre-produrre se posso simulare? In questa specifica area applicativa l’ industria tessile e della moda ha in attivo un bagaglio di conoscenze non marginale che si arricchiscono dei vantaggi delle tecnologie additive ma che pongono nuovi problemi in termini di sicurezza dei dati e della proprietà intellettuale delle creazioni.

 

 

 

 

 

 


  
Posted by Aurora Magni on 26/01/2020
Filed under studi/ricerche
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