Analizzare in modo accurato i benefici derivanti all’utilizzo dell’intelligenza artificiale in una fabbrica è un argomento complesso.
Il gruppo di aziende che compone Mipu ha stilato una pratica metodologia per effettuare questo tipo di calcolo: in questo articolo riportiamo dunque le principali linee guida derivate dallo studio svolto da Mipu.
Costi iniziali: come ottimizzarli e ridurli
Realizzare un’infrastruttura AI è una spesa davvero ingente, specialmente nelle fasi iniziali del progetto. Esistono però delle tecniche per ridurre in modo sostanziale la quantità di dati necessari in questa fase e lavorare così con infrastrutture più snelle. Come riporta Mipu, i dati industriali sono per definizione contaminati da una serie di errori per questo motivo l’azienda ha elaborato degli algoritmi di anomaly detection asset-specifici capaci di intercettarli e ripararli. L’obiettivo è chiaro: in presenza di un’ingente mole di dati è auspicabile ridurre in modo netto il numero di vettori utilizzato per alimentare le AI così da limitarne le fonti di errore.
Risultano fondamentali anche le competenze tecniche e le skill specifiche: la figura del data scientist è fondamentale per il trattamento dei dati e l’analisi di informazioni che consentono di generare valore per il progetto.
La manutenzione predittiva
La manutenzione predittiva consente di intervenire in anticipo sulla comparsa di un’anomalia correggendo immediatamente il guasto. A questo punto è necessario mettere a confronto i benefici ottenuti grazie all’intervento applicato per mezzo della manutenzione predittiva rispetto a quanto sarebbe accaduto senza predizione. Mipu ha sviluppato un modello basato su un approccio simulativo: grazie alla metodologia dell’azienda è possibile svolgere analisi what-if per quantificare cosa avviene al variare dell’applicazione della strategia di manutenzione e prevedere così costi e benefici di ogni possibile scenario.
Il tool sviluppato da Mipu consente di scegliere tra diverse strategie manutentive (Correttiva, Preventiva Pianificata e Predittiva) e stimare così il ROI previsto alla messa in atto di ogni differente scenario. Mettendo in campo la manutenzione predittiva, il beneficio che si ottiene è dato dalla differenza tra i costi della strategia predittiva contro quelli della strategia messa in campo precedentemente.
