- L’intelligenza artificiale (AI) e il Machine Learning (ML) stanno trasformando i processi industriali, migliorando la produttività, l’efficienza e la flessibilità delle linee di produzione attraverso l’analisi dei dati generati dai sensori IIoT. Queste tecnologie permettono di ottimizzare le operazioni, individuare necessità di manutenzione e migliorare la qualità dei prodotti.
- Mentre l’AI offre enormi potenziali, le aziende devono affrontare sfide significative come la resilienza delle catene di approvvigionamento, la carenza di personale specializzato e la necessità di sostenibilità ambientale. Nonostante queste sfide, l’adozione di AI sta crescendo rapidamente, con il mercato che si prevede raggiungerà 16,3 miliardi di dollari entro il 2027, grazie alla sua capacità di migliorare la gestione delle scorte, la manutenzione predittiva e la sicurezza sul lavoro.
- L’integrazione dell’IA nei processi industriali offre numerosi vantaggi, tra cui una migliore qualità dei prodotti, ottimizzazione dei processi, gestione efficiente delle scorte e decisioni rapide basate sui dati. Tuttavia, ci sono anche rischi significativi, come gli elevati costi di implementazione, la mancanza di esperti qualificati e la vulnerabilità agli attacchi informatici. Le aziende devono quindi bilanciare attentamente questi aspetti per massimizzare il ritorno sugli investimenti e garantire la cyber resilience.
Scenari
Processi industriali: come migliorarli con AI, machine learning e dati
Il settore produttivo può beneficiare in migliore qualità, ottimizzazione dei processi, gestione delle scorte, processo decisionale più rapido, costi operativi inferiori, possibilità di manutenzione preventiva
Pubblicato il 18 set 2023
Federica Maria Rita Livelli
Business Continuity & Risk Management Consultant//BCI Cyber Resilience Committee Member/CLUSIT Scientific Committee Member/BeDisruptive Training Center Director/ENIA – Comitato Scientifico
