Tecnologie emergenti: come l’AI sta cambiando la produzione ad elevato grado di customizzazione

Nella produzione di soluzioni ad alto livello di customizzazione, l’obiettivo è realizzare sistemi che si adattino alle esigenze di ogni singolo ordine. Ciò richiede un’elevata flessibilità operativa, che permetta ad ogni anello della catena di disporre dell’autonomia necessaria per trattare i diversi ordini come progetti a sé stanti, svincolati da una gestione centralizzata.

Al centro di questo modello c’è la flessibilità: ogni fase della produzione deve potersi modellare sulle caratteristiche specifiche di ogni ordine, senza subire i vincoli imposti da una gestione centralizzata. Per questo, è fondamentale l’autonomia operativa: ogni reparto o addetto deve avere il potere decisionale per gestire al meglio la propria parte del processo, in base alle caratteristiche dell’ordine in lavorazione.

Per queste tipologie di azienda, il successo deriva dalla capacità di porre in essere un sistema di produzione customizzato efficiente e, soprattutto, redditizio. In questa direzione, l’intelligenza artificiale può rivoluzionare – e sta già rivoluzionando – le modalità in cui le aziende affrontano le nuove sfide del mercato.

 

Intelligenza artificiale e customizzazione: alcuni esempi illustri

Alcuni esempi possono aiutare a chiarire perché la customizzazione si stia già affermando come il vero elemento differenziante e fattore competitivo:

Nike ha lanciato sul mercato una piattaforma per la personalizzazione dei propri prodotti; il progetto Vai Su Nike By You, gestito tramite intelligenza artificiale, ha permesso al colosso dell’abbigliamento di generare, dal suo esordio a oggi, un fatturato di circa 1 miliardo di dollari.

Un altro esempio di progetto vincente di customizzazione gestito tramite AI è quello di Coca-Cola: la campagna Share a Coke permette agli utenti di realizzare scritte personalizzate sulla bottiglia. Questa piattaforma, secondo alcune stime, nel suo periodo di lancio, ha consentito al leader del comparto di registrare un aumento del 7% del fatturato nel solo mercato britannico, consentendo inoltre a Coca-Cola di acquisire circa 500 mila immagini degli utenti, traendo vantaggi anche in ottica di brand reputation e di fidelizzazione.

Un progetto simile è stato condotto da Nutella, il cui progetto prevedeva la possibilità di personalizzare il barattolo selezionando tra 15 diverse opzioni. Anche in questo caso, il beneficio per l’azienda si è concretizzato anche in un innalzamento dell’engagement e dell’appeal del marchio.

 

Intelligenza Artificiale: che cos’è, definizione

Possiamo definire l’Intelligenza Artificiale come un insieme di algoritmi e di software capaci di emulare le capacità cognitive umane, al fine di raggiungere tre risultati:

• Processare informazioni
• Prendere decisioni

Apprendere dai risultati ottenuti

Un documento del Parlamento Europeo chiarisce che “L’intelligenza artificiale (IA) è l’abilità di una macchina di mostrare capacità umane quali il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività.”

La Treccani definisce invece l’IA la “disciplina che studia se e in che modo si possano riprodurre i processi mentali più complessi mediante l’uso di un computer.”

L’elemento comune a queste tre formulazioni – e a numerose altre – è quello della capacità delle strumentazioni informatiche di ragionare come l’essere umano, dimostrando abilità creative, di ragionamento complesso e di apprendimento.

 

Perché utilizzare l’IA nelle produzioni ad alto grado di customizzazione: i vantaggi

Passiamo ora a prendere in considerazione i vantaggi per le aziende ad alto grado di customizzazione di integrare le soluzioni dell’intelligenza artificiale nelle proprie logiche produttive. Presenteremo qui i principali 5 benefici.

1. Vantaggi in termini di progettazione

I sistemi di IA consentono di abbassare i tempi e di aumentare la precisione in fase di progettazione. Facciamo un esempio: supponiamo che un cliente richieda una funzione particolare o una nuova caratteristica da integrare allo sviluppo del prodotto. In tal caso, l’intelligenza artificiale consente di comprendere le esigenze del committente, di entrare all’interno del database aziendale e di selezionare, fra i progetti già sviluppati, quello più in linea con la nuova richiesta pervenuta e, di conseguenza, utilizzare soluzioni già disponibili per soddisfare rapidamente la nuova comanda, con notevole risparmio di tempo e di costi, in quanto la progettazione non dovrà essere avviata da zero.

2. Personalizzazione di massa

Con personalizzazione di massa si fa riferimento alla capacità di un sistema di produzione di personalizzare un prodotto in una logica di ampia distribuzione, conciliando due concetti apparentemente (e anche fattualmente) in antitesi. Questo approccio rappresenta per le aziende un grande vantaggio, in quanto permette di introdurre sul mercato beni che avranno costi tipici del mercato su commessa (dunque più alti), ma rivolti a un mercato di massa (dunque più ampio rispetto a quello delle produzioni su commessa). L’IA, infatti, rende possibile l’abbattimento dei costi, criterio fondamentale per fare in modo che un prodotto possa aprirsi alla grande distribuzione, conservando le caratteristiche di sostenibilità economica e di attrattività su larga scala.

L’IA permette infatti anche di analizzare i trend del mercato, fornendo soluzioni custom, ma appetibili per un segmento di pubblico massificato.

3. Gestione efficiente della catena di approvvigionamento

Quando un prodotto presenta un alto grado di customizzazione, soprattutto nei mercati ad alto livello di tecnologizzazione, la catena di approvvigionamento risulta particolarmente complessa e dispendiosa. La ragione risiede nel fatto che i componenti sono molteplici e variabili, creando evidenti complessità gestionali, produttive e un aumento dei relativi costi.

Con l’utilizzo di soluzioni di Intelligenza Artificiale, la gestione della catena di approvvigionamento viene semplificata dalla possibilità di realizzare delle previsioni di vendita, sulla base delle quali l’azienda può anticipare la domanda, provvedendo in anticipo all’acquisto e alla ricezione delle componenti necessarie allo sviluppo del prodotto. Ciò consente sia di ottimizzare i livelli di scorta e sia di ridurre il capitale immobilizzato, modulando l’approvvigionamento in base alle variazioni del mercato.

Inoltre, l’IA è anche una risorsa potenzialmente decisiva anche in ottica di tracciamento delle risorse, fornendo maggiori garanzie sulla disponibilità delle stesse nel momento in cui il sistema produttivo le richiede (o prevedendo in anticipo eventuali disservizi nel sistema di spedizione).

1. Automazione dei controlli di qualità

Il controllo della qualità è un task cruciale di ogni progetto produttivo, che impatta significativamente sui costi e sulle tempistiche di consegna dei prodotti. La tendenza odierna dei sistemi produttivi è quella di applicare più livelli di controllo, in modo da individuare in anticipo eventuali criticità e di permettere a una percentuale più alta possibile di prodotti di giungere allo step conclusivo rispettando perfettamente gli standard previsti.

L’IA, in questa direzione, aiuta in modo eccellente ad affiancare i controlli gestiti dall’essere umano, identificando difetti che difficilmente possono essere individuati dall’occhio umano o persino prevedendo in anticipo gli errori prima che si verifichino.

2. Affidabilità delle macchine e manutenzione preventiva

L’ultimo vantaggio di cui vi parliamo è quello che interessa la manutenzione preventiva. Immaginiamo un software di IA capace di elaborare i dati provenienti da una serie di sensori posti sulla macchine per prevedere i guasti prima che essi si verifichino. Un sistema così strutturato permetterebbe di prevenire i danni, intervenendo tempestivamente e, dunque, evitando il rischio di dover interrompere la produzione per consentire la riparazione del guasto.

 

Come implementare l’IA nei contesti industriali ad alto grado di customizzazione

Concludiamo questa guida trattando un’altra questione fondamentale: come implementare soluzioni di intelligenza artificiale nelle realtà produttive che presentano un alto grado di customizzazione dei loro prodotti.

Di seguito riportiamo 6 consigli pratici per conseguire con successo questo obiettivo:

• Valutazione delle necessità: un’analisi delle necessità permette di veicolare l’azienda verso l’implementazione delle soluzioni più aderenti ai bisogni del sistema produttivo.
• Definizione degli obiettivi: Il primo punto può essere realizzato solo se esiste, a monte, una strategia chiara che indichi gli obiettivi da raggiungere.
• Collaborazione con esperti in miglioramento dei processi: i consulenti aziendali conoscono i processi e sanno come e dove agire per ottimizzare i sistemi di produzione, partendo da un’analisi delle criticità e dei bisogni e individuando le soluzioni più adatte all’azienda e le modalità più idonee di integrazione al sistema produttivo.
• Collaborazione con esperti in tecnologie: se il consulente aziendale è il referente a cui affidare la pianificazione e la progettazione degli interventi, i professionisti del comparto tecnologico sono coloro che, concretamente, implementano i sistemi IA che diventeranno parte della nuova logica produttiva.
• Approccio graduale all’implementazione: sebbene l’IA rappresenti una risorsa straordinaria per ottimizzare le logiche di un sistema produttivo, sarebbe impensabile pensare di effettuare una rivoluzione totale dei processi, convertendo l’intero sistema in un solo, strutturale intervento. L’approccio all’implementazione deve essere graduale e costante, in modo da consentire all’azienda di adattarsi step by step al cambiamento, coinvolgendo in modo attivo anche i collaboratori aziendali che, a tutti i livelli, saranno chiamati a comprendere prima e ad applicare poi le nuove modalità operative. Questo atteggiamento va anche in un’ottica di gestione razionale dei rischi di investimento, partendo da progetti pilota e integrando via via modifiche sempre più complesse e impattanti.
• Focus sulla sicurezza dei dati: L’IA richiede l’acquisizione, la gestione e la manipolazione di una vastissima quantità di dati. Per tale ragione, l’infrastruttura deve essere protetta da adeguati sistemi di sicurezza dei dati, che assicurino la protezione dal rischio di attacchi informatici o di un immagazzinamento inefficiente degli stessi.

Intelligenza Artificiale: un’occasione da cogliere

L’IA permette di ridurre i costi associati alla produzione di oggetti ad alto grado di customizzazione e di aumentare la creatività nella produzione di oggetti personalizzati, andando così incontro in modo più attrattivo e mirato a esigenze e richieste specifiche di un mercato globale sempre più variegato.

Sfruttare i sistemi di Intelligenza Artificiale significa dotarsi di un abilitatore capace di trasformare le modalità e le logiche con cui le aziende di produzione operano nei propri settori, per differenziarsi dalla concorrenza, abbattere tempi e costi e innalzare le performance sotto tutti i punti di vista: si tratta di una strada che non può essere ignorata e che oggi rappresenta un’opportunità, ma che domani diventerà una necessità per le aziende di produzione che non vogliono rischiare di diventare non competitive, uscendo dal mercato per obsolescenza e incapacità di adattarsi al cambiamento.

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