Grazie a una collaborazione innovativa, ABB e Microsoft hanno compiuto un significativo passo avanti nel mondo dell’analisi industriale e dell’intelligenza artificiale. Integrando la tecnologia di intelligenza artificiale generativa Azure OpenAI nella suite di analisi industriale e intelligenza artificiale Ability Genix di ABB, stanno rimodellando il futuro della produzione. Questa integrazione, che include Large Language Models (LLM) come GPT-4, promette di eliminare la necessità delle temute “lettere dell’ultimo ordine” nella gestione dell’obsolescenza.
La collaborazione ABB-Microsoft
ABB e Microsoft hanno unito le forze per fornire ai produttori informazioni utili derivate dai loro dati. Questa collaborazione mira a migliorare la manutenzione, le operazioni, l’efficienza produttiva e la gestione dell’energia e delle emissioni. Al centro di questa trasformazione c’è l’integrazione dell’intelligenza artificiale generativa, inclusi potenti LLM come GPT-4, nella piattaforma Genix. Il risultato è una nuova applicazione nota come Genix Copilot, che promette di offrire un’esperienza utente come mai prima d’ora ottimizzando il flusso di dati contestualizzati attraverso i processi e le operazioni di produzione.
Il potere dell'intelligenza artificiale generativa e dei LLM
L’intelligenza artificiale generativa, guidata da massicci modelli di machine learning, sfrutta estesi dati di training per creare nuovi contenuti e migliorare i processi esistenti. Ad esempio, è ciò che consente a Chat GPT di produrre contenuti che assomigliano molto al testo generato dall'uomo. Questa capacità di trasformazione si estende alla produzione, in particolare nell’ambito della catena di fornitura e della gestione delle scorte.
Eliminazione delle lettere dell'ultimo ordine
Una delle sfide più importanti nel settore manifatturiero è stata la natura reattiva delle “lettere dell’ultimo ordine”. Queste lettere informano i fornitori che un componente specifico non sarà più ordinato dopo l'evasione dell'ordine corrente o dell'“ultimo”. Questo approccio reattivo interrompe la catena di fornitura, aumenta i costi, mette a dura prova i rapporti con i fornitori e crea inefficienze. Tuttavia, con l’intelligenza artificiale generativa e i LLM, i produttori possono gestire in modo proattivo le proprie catene di fornitura, eliminando la necessità di ordini dell’ultimo minuto.
Manutenzione predittiva
L'intelligenza artificiale generativa combinata con gli LLM offre la possibilità di elaborare e analizzare grandi volumi di dati provenienti da varie fonti, tra cui letture di sensori, registri storici di manutenzione e note dell'operatore. Esaminando questi dati, queste tecnologie di intelligenza artificiale possono identificare modelli sottili e anomalie che indicano guasti imminenti alle apparecchiature. Ad esempio, le fluttuazioni della temperatura del motore di una macchina CNC o vibrazioni insolite possono segnalare potenziali problemi. Il sistema di intelligenza artificiale genera quindi avvisi in linguaggio naturale per il team di manutenzione, facilitando la comprensione del problema e l'adozione delle azioni appropriate.
Gestione efficiente dell'inventario
L’intelligenza artificiale generativa non solo prevede le esigenze di manutenzione, ma ottimizza anche l’allocazione delle risorse e riduce le scorte in eccesso attraverso la previsione della domanda. Integrando capacità predittive nella catena di fornitura, i produttori possono mantenere livelli di inventario ottimali, eliminando la necessità di aggiustamenti dell'ultimo minuto. L'analisi predittiva, basata sull'intelligenza artificiale generativa, utilizza dati storici sulle vendite, tendenze di mercato e fattori esterni per generare previsioni della domanda altamente precise. I sistemi automatizzati monitorano continuamente i livelli di inventario e attivano ordini di rifornimento quando vengono raggiunte soglie predefinite. La comunicazione in tempo reale con i fornitori consente ai programmi di produzione e alle consegne di allinearsi alla domanda effettiva, riducendo al minimo i tempi di consegna e riducendo la dipendenza dagli ordini dell'ultimo minuto.
Il potenziale per guadagni di efficienza
Le aziende che abbracciano la tecnologia AI, come ABB e Microsoft con Genix Copilot, possono sperimentare miglioramenti operativi significativi. Secondo BW Businessworld, questa tecnologia ha il potenziale per ridurre i tempi di inattività non pianificati fino al 60% e prolungare la durata delle risorse fino al 20%. Informazioni utili in tempo reale consentono un migliore processo decisionale e una maggiore produttività. I produttori dotati di funzionalità di manutenzione predittiva e di gestione semplificata delle scorte possono lasciarsi alle spalle l’era delle lettere dell’ultimo ordine e delle interruzioni reattive della catena di fornitura.
Una transizione graduale verso l’automazione
Per le aziende non ancora pronte ad automatizzare completamente la gestione dell’inventario, l’intelligenza artificiale può ancora essere uno strumento prezioso per prevedere quando è probabile che le parti si rompano. Questa lungimiranza consente ai gestori dell'impianto di sostituire i componenti prima che si verifichino costosi tempi di inattività.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale generativa e dei LLM nel settore manifatturiero, come esemplificato dalla collaborazione tra ABB e Microsoft, rappresenta un significativo passo avanti. Eliminando la necessità di lettere dell'ultimo ordine, i produttori possono gestire in modo proattivo le proprie catene di fornitura, ridurre i costi e migliorare l'efficienza. La manutenzione predittiva e la gestione ottimizzata dell’inventario sono i principali vantaggi di questa rivoluzione guidata dall’intelligenza artificiale, che offre il potenziale per guadagni sostanziali in termini di produttività e longevità delle risorse. Poiché il panorama manifatturiero continua ad evolversi, la tecnologia AI svolgerà un ruolo fondamentale nel dare forma a un settore più efficiente e resiliente.