Ernesto Mininno, CEO & Founder di Cyber Dyne, ha risposto ad alcune domande su uno dei temi più caldi di questi tempi: l’Intelligenza Artificiale applicata al manifatturiero. Sarà anche speaker del webinar gratuito: Big Data e Intelligenza Artificiale, organizzato da Gellify l’11 giugno dalle 15.00 alle 16.30.
Come si costruisce un progetto efficace basato sull’Intelligenza Artificiale in ambito manifatturiero?
L’AI è una delle leve più promettenti della digitalizzazione industriale e, affinché un progetto che la utilizzi possa definirsi efficace, deve dotare l’impresa di un assetto organizzativo e di processo più snello, gestibile e performante. Cyber Dyne per esempio, utilizza le moderne tecniche di AI per l’ottimizzazione multi-industria e multi-obiettivo offrendo ai propri clienti il software KIMEME, un vero e proprio sistema di supporto decisionale che migliora la qualità dei processi e riduce i costi aziendali. Effettuare scelte per inseguire obiettivi di business, è infatti quello che viene chiesto quotidianamente al management di ogni azienda e, anche la gestione delle operations nel settore manifatturiero, prevede continui processi decisionali in grado di avvicinare e/o raggiungere uno o più di questi obiettivi.
Qual è il carico ideale dei veicoli di trasporto che garantisce la massima efficienza di consegna con il minor quantitativo di veicoli utilizzati? Qual è lo scenario ideale di produzione che permette di minimizzare l’arretrato di consegne “backlog” garantendo livelli ottimali di magazzino, diminuendo tempi di setup e aumentando l’efficienza di ogni linea produttiva?
Questi esempi, nella loro semplificazione, rappresentano alcuni processi tipici delle aziende manifatturiere e ottimizzarli con l’AI significa effettuare una scelta, trovare la migliore soluzione – tra le moltissime possibili – che rispetti determinate regole, caratteristiche e vincoli. Ed è nell’individuazione degli scenari ideali che risiede l’elemento chiave permesso dalla tecnologia di Cyber Dyne e più in generale dall’AI: la scelta è demandata alla macchina e l’utente interagisce con essa attraverso la descrizione di desideri e obiettivi.
Sarà l’Intelligenza Artificiale ad esplorare i miliardi di casi possibili per individuare quello migliore.
Quali skill o nuove competenze serviranno in futuro per gestire l’AI in fabbrica?
La risoluzione dei problemi decisionali attraverso l’AI permette di affiancare il personale già deputato senza una significativa alterazione della quotidianità operativa: la nuova tecnologia infatti non richiede una formazione ad hoc o il cambio dei processi in essere, perché la sua configurazione produrrà scenari migliorativi che rispettano i desideri dell’operatore e del management tenendo conto delle opportunità disponibili nel periodo decisionale di riferimento.
Rispetto a quanto possibile con gli strumenti tradizionali, la nuova tecnologia ha la capacità di esplorare in modo intelligente un volume di dati e di scenari decisionali fino ad oggi non gestibili con metodi o strumenti tradizionali. Si pensi, a titolo puramente esemplificativo, a un foglio di calcolo in cui il numero di opzioni elaborate e visualizzate da un utente può giungere a decine di migliaia. Con questi nuovi metodi le opzioni esplorate sono invece decine di miliardi, tutte costruite con una logica adeguata a rendere la ricerca ampia ma efficiente: un risultato che solo la moderna AI può garantire.
All’utente finale non sarà richiesto un cambio oggettivo della sua quotidianità, la sua esperienza rimane ancora un elemento chiave nel processo.
È il cd. augmented mind, l’approccio all’uso dell’IA in azienda, che offre la possibilità di ampliare lo spazio decisionale dell’esperto, mostrando in tempi rapidi pochi scenari scelti dall’IA per raggiungere KPI e desiderata dell’utente e dell’azienda. Sarà proprio l’esperto che, utilizzando sensibilità “umana” e basandosi sulla propria esperienza e capacità, completerà il processo, raggiungendo un risultato finale estremamente positivo, non altrimenti raggiungibile con altri approcci.
