Nonostante tutte le promesse della trasformazione digitale e il ruolo dell'intelligenza artificiale nel potenziare le fabbriche del futuro, la sua adozione è ancora relativamente nascente in gran parte del settore manifatturiero. Informazioni sull'autore Ted Plummer, product manager senior ed esperto residente di intelligenza artificiale presso la società di stampa 3D industriale Markforged. Ci sono diverse ragioni per questo, inclusa la mancanza di comprensione di cosa sia veramente l'IA e quali cambiamenti porterà. Separare i fatti dalla (fantascienza) finzione può essere una sfida. La confusione, associata all'incertezza, genera des craintes et des idees fausses, qu'il s'agisse de risques pour la sécurité, de pertes d'emplois, de parte de contrôle et de ce que la technologie peut et ne peut pas do.
Mito 1: l'intelligenza artificiale è l'obiettivo finale
C'è un malinteso sul fatto che l'IA stessa sia un vantaggio: ho avuto innumerevoli conversazioni con clienti che hanno frainteso che l'IA è un meccanismo, non un vantaggio. Ho sentito "Aspetterò che faccia 'AI'" più volte di quante ne riesca a contare. La realtà è che il vantaggio dell'IA non è il processo in sé, ma come qualsiasi tipo di analisi dei dati, il valore dell'IA deriva dalla sua capacità di risolvere i problemi più velocemente, accelerando la produzione. AI è il come, non il perché. La seconda parte dell'equazione AI è l'apprendimento federato. Gli smartphone Apple o Android utilizzano la tecnologia di apprendimento federato per migliorare con ogni messaggio di testo digitato in base al modo in cui gli utenti singoli e di gruppo interagiscono con le loro tastiere. Allo stesso modo, la nostra rete di oltre 10,000 stampanti 3D connesse in modo sicuro applica questa tecnologia AI per consentire a ogni macchina di "diventare più intelligente" con ogni stampa, mantenendo i più elevati standard di privacy, integrità e riservatezza dei dati dei clienti. Analizzando i dati della "flotta" di stampanti, l'intelligenza artificiale è in grado di rilevare le correzioni o gli aggiustamenti effettuati su base regolare, ad esempio quando gli angoli di lancio o i motivi di riempimento non sono corretti. Queste opportunità di miglioramento possono quindi essere restituite al sistema, migliorando le prestazioni collettive delle stampanti senza intervento umano.
Mito 2: l'IA non è sicura e si basa su dati proprietari
C'è un malinteso secondo cui, poiché l'intelligenza artificiale è basata sui dati, costringe coloro che la utilizzano a condividere la propria proprietà intellettuale (PI) a scopo di lucro. Questo non è il caso. Quando si tratta di intelligenza artificiale nella stampa 3D, l'indirizzo IP del cliente e i dati della parte rimangono separati entro limiti di sicurezza. Non sono queste informazioni proprietarie che guidano l'apprendimento federato sopra descritto, ma metadati anonimi. Sono le informazioni che vengono essenzialmente raccolte in un "set" di dati che consente alle macchine di apprendere e migliorare. Non è possibile ricreare nessuno degli indirizzi IP di origine dai dati collettivi. Tuttavia, come con qualsiasi tecnologia basata sui dati, la sicurezza è sempre della massima importanza quando si tratta di utilizzare l'IA. Assicurarsi di basarsi su una piattaforma sicura con l'integrità e la riservatezza dei dati dei clienti è fondamentale e una certificazione ISO 27001 è un ottimo modo per dimostrare di aver investito nella gestione del rischio.
Mito 3: l'IA è in continua evoluzione, rendendo i suoi risultati imprevedibili e inadatti alla ripetibilità.
Per settori altamente regolamentati come quello aerospaziale, la ripetibilità è fondamentale. Quando si creano parti per aeroplani, ad esempio, la decimillesima parte stampata dovrebbe essere esattamente la stessa della prima. Per questo motivo, l'intelligenza artificiale, e in particolare l'apprendimento federato, è spesso evitata dalle industrie regolamentate. I suoi vantaggi di apprendimento progressivo e miglioramenti sono considerati in contraddizione con i severi e critici requisiti di sicurezza per tutta la vita. Tuttavia, industrie come quella aerospaziale, dove è richiesta la ripetibilità, possono comunque beneficiare delle tecnologie basate sull'intelligenza artificiale. Può essere utilizzato per iterazioni di progettazione, ad esempio per aiutare a perfezionare e perfezionare parti di aeromobili nelle prime fasi di sviluppo. Una volta che il team è soddisfatto della configurazione della sala, il sistema può essere "bloccato" per garantire che non vengano incorporate ulteriori modifiche o aggiornamenti dei dati della flotta. A questo punto, la tecnologia può essere utilizzata come strumento di verifica per garantire che non vi siano bypass nel processo di stampa e che ogni parte sia esattamente uguale alla precedente. A lungo termine, la stessa tecnologia può fornire una ripetibilità ancora maggiore rilevando e compensando i cambiamenti nel comportamento del sistema, come la mancanza di lubrificazione o l'usura della macchina.
Mito 4: l'IA sostituirà gli umani e ci toglierà il lavoro
Questo mito risiede ancora molto nel mondo della fantascienza. Dico di lasciare che la macchina prenda il sopravvento quando si tratta di problemi con la macchina! Pochissimi operatori, ingegneri o progettisti industriali si lamenterebbero se le macchine potessero "ripararsi da sole", liberandole dalle banali attività di risoluzione dei problemi e consentendo loro di svolgere le loro attività quotidiane. Invece di renderci pigri o ridondanti, l'uso dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico aiuta a promuovere l'innovazione e pratiche di lavoro più intelligenti. Nella produzione o nella progettazione del prodotto, invece di concentrarsi su domande "cosa" e "come" più orientate al processo, consente agli ingegneri di porre domande "perché" e "cosa succede se" ed esplorare le implicazioni di diversi scenari quando si tratta di aumentare l'efficienza o la creazione di nuovi prodotti, che alla fine porta a maggiori opportunità di business.
Mito 5: il costo dell'IA ne frena l'adozione
Ci sono due risposte comuni che sento quando parlo con i clienti delle nostre macchine alimentate dall'intelligenza artificiale: (1) "Non riesco a credere quanto sia conveniente!" Oppure (2) "Costa troppo!" Come con qualsiasi tecnologia in fase di sviluppo, c'è chi può vedere il valore che può portare e chi lo vede come un lusso costoso. Stiamo iniziando a vedere questo cambiamento mentre l'IA va oltre la fase di adozione iniziale. Coloro che sostengono le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale in fabbrica si stanno concentrando sul valore che possono offrire, essenzialmente consentendo alle macchine di risolvere i problemi relativi alle macchine, liberando ingegneri e operatori per investire i propri sforzi nell'innovazione, nello sviluppo del prodotto e altro ancora. sforzi legati alle persone. . È importante ricordare che molti di questi miti esistono perché non tutte le IA sono uguali. Per essere uno strumento efficace, l'IA richiede l'accesso a grandi quantità di dati; le macchine non possono "imparare" senza un flusso costante di dati affidabili. Prima di investire in qualsiasi tecnologia basata sull'intelligenza artificiale, assicurati di disporre di un'origine dati affidabile in grado di scalare con le macchine alimentate.