Tavola-disegno-5-copia-7@8x-100-scaled
Tavola-disegno-5-copia-7@8x-100-scaled
Tavola-disegno-5-copia-7@8x-100-scaled
Tavola-disegno-6@8x-100-scaled
previous arrow
next arrow

Tavola-disegno-5-copia-7@8x-100-scaled
Tavola-disegno-5-copia-7@8x-100-scaled
Tavola-disegno-5-copia-7@8x-100-scaled
Tavola-disegno-6@8x-100-scaled
previous arrow
next arrow

Tavola-disegno-5-copia-7@8x-100-scaled
Tavola-disegno-5-copia-7@8x-100-scaled
Tavola-disegno-5-copia-7@8x-100-scaled
Tavola-disegno-6@8x-100-scaled
previous arrow
next arrow

LE PROSPETTIVE DELL’AI GRAZIE AI DATI

da | 14 Feb, 24 | Editoriale |

Uno dei settori maggiormente interessati dall’AI è quello manifatturiero, settore analizzato a fondo da un recente rapporto della società di consulenza McKinsey & Company, in cui si afferma che l’Intelligenza Artificiale potrebbe aumentare la produttività del settore manifatturiero del 20% entro il 2030. L’AI può aiutare a migliorare la qualità dei prodotti, ottimizzare i processi produttivi e ridurre i costi. Il rapporto sostiene che l’Intelligenza Artificiale può trasformare la produzione, garantendo la produzione di beni personalizzati e flessibili a gamma completa e aumentando l’efficienza in tutte le fasi della catena di approvvigionamento.

Ma c’è un punto su cui non sempre ci sofferma abbastanza. Che ne sarebbe delle applicazioni AI senza i tantissimi dati che oggi abbiamo a disposizione?

L’esplosione della quantità di dati generati e raccolti negli impianti industriali è strettamente correlata all’adozione di diverse tecnologie avanzate. Queste includono il paradigma di edge e cloud computing, l’implementazione di data center, l’utilizzo diffuso di dispositivi IoT, l’integrazione di smart sensor, sistemi di data storage avanzati e il concetto di social manufacturing. Tutte queste tecnologie sono state fondamentali nel trasformare il panorama industriale, ma hanno anche generato enormi flussi di dati che richiedono gestione e analisi avanzate.

Ecco quindi che l’utilizzo di algoritmi di machine learning si è dimostrato fondamentale per interpretare e analizzare enormi quantità di dati in tempo reale. Gli algoritmi possono identificare pattern, prevedere anomalie e ottimizzare le prestazioni dei processi industriali.

Recentemente, gli strumenti di AI generativa hanno aggiunto un ulteriore livello di complessità e sofisticazione. Questi strumenti sono in grado di creare contenuti, simulare scenari e persino proporre soluzioni innovative in base ai dati disponibili.

L’adozione di queste tecnologie non solo consente una gestione più efficiente dei dati industriali, ma apre anche nuove possibilità in termini di automazione intelligente, ottimizzazione dei processi e miglioramento delle prestazioni complessive degli impianti.

Autore

Condividi questo articolo

Categorie

Archivi

    ISCRIVITI ALLA NEWSLETTER













    *Tutti i campi sono obbligatori



    💬 Ciao come possiamo aiutarti?