Le tecnologie di ultima generazione di Domino distribuite in Italia da nimax sono state progettate tenendo l’integrazione bene in mente. In breve, tutto ciò che viene prodotto su una linea avrà un codice, che può essere conteggiato come parte di un singolo turno o ciclo di produzione per misurare le prestazioni complessive della produzione. Come parte di un ecosistema di produzione più ampio all’interno di una linea di produzione, le soluzioni Domino sono sviluppate per funzionare con i principali protocolli dell’industria, inclusi Ethernet IP, per fornire una comunicazione senza soluzione di continuità tra i sistemi SCADA e tutte le altre parti presenti sulla linea di produzione.

Dati a monte e a valle: La codifica di dati variabili a livello di lotto o articolo, quando viene combinata con altri sistemi di monitoraggio della produzione come quelli evidenziati in precedenza, può essere utilizzata per collegare i singoli prodotti alla linea di produzione. Un codice seriale del prodotto consentirà l’identificazione dei prodotti se finiscono tra gli scarti o se causano un problema in qualche punto durante la distribuzione, fornendo un percorso per risalire e scoprire esattamente quando e dove sono stati prodotti.

Il valore di un codice di dati variabili può estendersi ben oltre la linea di produzione, mentre i prodotti si spostano attraverso la più ampia catena di approvvigionamento e nelle mani dei consumatori. Un codice scansionabile con un numero seriale unico può essere utilizzato per raccogliere i feedback dei clienti e associarli alla storia di produzione del prodotto; questo non solo aiuta ad identificare dove sorgono problemi, ma può anche aiutare i brand a raccogliere dati sulle preferenze dei consumatori, tendenze e per sviluppare prodotti esistenti o nuovi.

Raccogliere queste informazioni durante la produzione e al di là delle porte della fabbrica è l’altra parte di un complesso set di strumenti per aiutare le aziende a raggiungere un punto in cui i loro dati siano sufficientemente solidi per essere elaborati da dei sistemi intelligenza artificiale.

I dati sono il primo passo in qualsiasi percorso di utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale, la parte più importante del processo senza la quale ogni tentativo sarà destinato a fallire.

Per le aziende manifatturiere utilizzare l’intelligenza artificiale sulla linea di produzione comporterà anche un’importante allocazione di risorse per implementare nuovi sistemi, sviluppare set di dati, addestrare modelli di IA e monitorare e analizzare i progressi.

Se il dibattito pubblico, comprensibilmente, solleva preoccupazioni sulla sostituzione dei lavoratori umani con sistemi di intelligenza artificiale, al momento sembra vero il contrario.

Secondo la rivista Forbes l’utilizzo dell’IA consentirà ai lavoratori di concentrarsi su attività più significative e ad alto valore, mentre sia l’MIT che Statista suggeriscono che le collaborazioni tra umani e robot (che possono essere fino all’85% più produttive rispetto a team composti solo da umani o solo da robot) saranno il futuro delle aziende manifatturiere.

Preparare la forza lavoro per l’IA sarà un processo di ampio respiro, man mano che le tecnologie evolvono, le aziende dovranno investire in formazione e sviluppo per garantire che i dipendenti siano in grado di acquisire nuove competenze per restare al passo.

L’impatto dell’intelligenza artificiale sull’industria manifatturiera sarà probabilmente importante, ma non esiste una strada sicura verso il successo senza un piano strategico che inizi con dei metodi affidabili di raccolta dati.

Le aziende dovrebbero discutere delle proprie necessità con i fornitori per scoprire quali dati sono già disponibili e quali soluzioni possono facilitare una raccolta dati semplice ed efficace.