Tre informazioni chiave sull'intelligenza artificiale industriale per la produzione negli Stati Uniti

Di recente ho parlato all'Automotive Insights Symposium della Federal Reserve Bank of Chicago e ho iniziato la mia sessione con una semplice domanda:

«Quanti di Lei hanno parlato dell'intelligenza artificiale negli ultimi due giorni: come istituzionalizzarla o come applicarla?»Quasi tutte le mani sono rivolte verso l'alto. Questa reazione la dice lunga su dove si trova oggi la produzione. L'intelligenza artificiale è ovunque nella conversazione, ma ciò che manca è la chiarezza come per renderlo reale in fabbrica. L'entusiasmo è reale, così come l'incertezza.

I produttori stanno cercando di capire cosa significhi l'intelligenza artificiale per le loro operazioni, la loro forza lavoro e i sistemi che già gestiscono le loro fabbriche.

Nel cercare questa comprensione, ci sono tre cose chiave che sento più spesso quando i produttori parlano di intelligenza artificiale. Questi sono i punti critici di questa conversazione sempre più importante sull'intelligenza artificiale e impareremo molto parlando tra di noi.

Primo: comprendere il problema che deve risolvere utilizzando l'intelligenza artificialeIndipendentemente dal settore, le aziende vogliono passare direttamente alla tecnologia. Vogliono sapere cosa possono farne e cosa può fare per loro.

Capisco perfettamente. L'intelligenza artificiale, i gemelli digitali e l'automazione sono entusiasmanti. Ma il primo posto in cui dobbiamo andare è molto meno appariscente:

Innanzitutto, vogliamo capire il problema che sta cercando di risolvere. E poi vogliamo capire il processo. Le fabbriche non sono sempre ambienti verdi. Le macchine sono in funzione oggi. Le persone mantengono la produttività oggi. Lei non aumenta il valore ignorando questa realtà.

Quindi, quando parliamo di fabbriche future o di produzione adattiva, la conversazione inizia sempre con:

• Come sta facendo le cose oggi?
• Dove sta perdendo tempo, qualità o flessibilità?
• Quale problema è effettivamente importante per l'azienda?

Solo allora la discussione sulla tecnologia ha senso.

È anche qui che connettere il mondo reale e quello digitale diventa essenziale. I gemelli digitali consentono ai produttori di modellare i processi e convalidare le modifiche virtualmente prima di toccare l'ambiente fisico. I team tecnici e operativi possono esplorare i miglioramenti con molti meno rischi perché l'ambiente digitale riflette il comportamento del processo reale.

Il digital twin non sostituisce il processo. Aiuta a ottimizzarlo.

Secondo: l'intelligenza artificiale funziona meglio quando comprende l'intera fabbricaI produttori non soffrono per le dashboard, ma sono affamati di informazioni.

Questo, tuttavia, non è un problema di intelligenza artificiale. Questo è un problema di contesto. Un sondaggio sulla produzione intelligente ha rilevato che il 70 percento degli intervistati ha dichiarato di essere ricco di dati, ma il principale ostacolo al progresso operativo è la qualità dei dati. Ho sentito lo stesso messaggio nel settore farmaceutico, dei prodotti di consumo di consumo e nel settore automobilistico. Sebbene questi settori differiscano drasticamente, la sfida dei dati rimane la stessa.

Quando i produttori parlano di intelligenza artificiale in officina, spesso dicono:

«Voglio avvicinarmi a una macchina e chiedere: 'Qual è stata la mia produzione oggi? Perché era sceso del 10 percento? '» L'intelligenza artificiale funziona in modo ottimale solo quando capisce come si incastrano tutti i pezzi di una fabbrica. Macchine, processi e flussi di produzione sono collegati in una catena di causa ed effetto. Un motore alimenta un azionamento, l'azionamento muove un robot, il robot supporta una linea di produzione e la linea contribuisce alla produzione complessiva dell'impianto.

Quando queste relazioni vengono mappate e contestualizzate, l'intelligenza artificiale può interpretare il comportamento operativo invece di riportare solo numeri grezzi. Le dashboard possono mostrarle cosa è successo, ma il contesto le mostra perché è successo. Questo è ciò che consente decisioni attuabili.

Terzo: l'orchestrazione è il vantaggio di livello successivoLa maggior parte delle fabbriche oggi è un mix di generazioni, con software moderni sovrapposti a decenni di automazione, apparecchiature di diversi fornitori e processi perfezionati nel corso degli anni. Sostituire tutto non è realistico. La vera opportunità sta nell'orchestrare ciò che già esiste.

L'intelligenza industriale ha raggiunto un punto di svolta. L'analisi, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale non si limitano più all'analisi offline. Sono attivi durante le operazioni, prevedono la manutenzione, ottimizzano la produttività e propongono aggiustamenti in tempo reale

Ma man mano che l'intelligenza cresce, aumenta anche la complessità. Più sistemi, tra cui strumenti di pianificazione, motori di ottimizzazione, modelli predittivi e applicazioni di supporto per gli operatori, spesso vengono eseguiti contemporaneamente. Individualmente si comportano bene, ma senza coordinamento possono entrare in conflitto, creando instabilità e costringendo le persone a risolvere i problemi in tempo reale.

Il risultato non è troppa automazione. È automazione senza coordinamento.

L'orchestrazione risolve questo problema. Agendo come livello direttivo, allinea i sistemi intelligenti durante le operazioni in tempo reale, garantendo che le azioni rimangano coerenti con i vincoli operativi. Consente ai produttori di innovare con l'intelligenza artificiale affidandosi a modelli industriali collaudati per mantenere sicurezza, stabilità e disciplina.

Mettere in azione l'intelligenza artificiale consente l'innovazioneConcentrandosi sul problema, aggiungendo contesto ai dati e orchestrando sistemi intelligenti, i produttori possono andare oltre il clamore dell'intelligenza artificiale e trasformarlo in un impatto operativo reale. Le aziende che lo faranno bene non solo ottimizzeranno le prestazioni, ma getteranno anche le basi per la prossima ondata di innovazione industriale.

Visita Siemens per vedere come stiamo aiutando i produttori a mettere in funzione l'intelligenza artificiale.

Pubblicato: 20 marzo 2026