Intelligenza artificiale e schedulazione della produzione

Ciò che è possibile fare oggi grazie all’intelligenza artificiale può essere rappresentato dall’intersezione di questi tre campi: ragionamento, interazione e apprendimento. I CIO e i dirigenti che vogliono far evolvere le proprie aziende devono scegliere i casi che si trovano in questa intersezione, per ottenere il massimo risultato dall’AI. 

L’intelligenza artificiale (anche nota come Artificial Intelligence o AI) è priorità per i CIO di tutti i settori. Molte aziende prevedono di implementare l’intelligenza artificiale al proprio interno in maniera da rendere il proprio reparto produttivo più intelligente, più veloce, più redditizio e competitivo. In effetti, uno studio svolto dal Fortune Knowledge Group rivela che“l’82% dei dirigenti ha intenzione di implementare progetti di intelligenza artificiale all’interno delle proprie aziende nei prossimi tre anni”. Tuttavia, per implementare l’intelligenza artificiale in maniera efficace, bisogna prima essere concordi sulla sua definizione e su cosa costituisce o meno l’AI.

L’AI è un intersezione tra tecnologie che ragionano, interagiscono e imparano:

  • Ragionamento: Il ragionamento consente alle tecnologie AI di estrarre informazioni critiche da ampi set di dati strutturati e non strutturati, eseguire analisi di clustering e utilizzare l’inferenza statistica. Il livello di analisi a cui si è arrivati oggi è sempre più vicino alle capacità umane.
  • Interazione: L’interazione consente alle tecnologie AI di utilizzare la visione artificiale per vedere, la conversational AI e la linguistica computazionale per comunicare, avvicinandosi anche in questo caso alle capacità dell’essere umano.
  • Apprendimento: Ciò che distingue realmente l’intelligenza artificiale dall’automazione intelligente però è la capacità della tecnologia di apprendere e diventare più intelligente nel tempo. Solo l’AI possiede questa terza dimensione. Uno dei motivi per cui l’intelligenza artificiale è così promettente è perché cambia il paradigma nel modo in cui abbiamo scritto il codice del software. Invece di programmare in ogni condizione “if, then … except”, dicendo a un motore di elaborazione cosa fare e come farlo, l’AI permette di risolvere dei compiti senza dover scrivere esplicitamente del codice specifico che spieghi come risolvere quel compito e quindi il motore può imparare e capire autonomamente come risolvere i vari compiti. In tal modo, l’AI affronta i problemi che la programmazione software tradizionale non ha mai potuto affrontare.

 

Ad oggi ci sono tre tipi di apprendimento diversi all’interno dell’AI:

  1. Supervised Learning (Apprendimento assistito): Questa è la forma di apprendimento attualmente più comune; al sistema vengono forniti degli esempi campione riguardanti sia gli input che gli output e a partire da questi esegue una serie di tecniche basate sulla statistica (ma non solo) utili ad estrapolare la logica finale che collega input e output. Una volta che il sistema ha definito la logica finale, viene considerato “addestrato” e può applicare la funzione a qualsiasi nuova serie di informazioni. Per fare un esempio, questo tipo di apprendimento automatico può aiutare a prevedere la probabilità che ha un’azienda di fallire. Fornendo al sistema una grande quantità di dati sulle società (input) indicando se sono fallite o no (output), infatti, la macchina può estrapolare le tendenze sottostanti. Grazie a ciò il sistema può distinguere i segnali di avvertimento e quindi segnalare per tempo ad un’azienda la propria situazione di rischio o meno.
  1. Unsupervised Learning (Apprendimento non assistito): L’apprendimento non assistito è quando una macchina viene presentata con un insieme di documenti o dati e poi calcola le cose da sola (gli esempi sono costituiti solo di input e non di output). Ad esempio, se una società desidera classificare una serie di contratti, la macchina potrebbe leggere ciascun documento e, in base al contesto, separarli automaticamente in categorie, ad esempio clausole come quella sulla proprietà intellettuale, la clausola sulla limitazione della responsabilità, la clausola di indennizzo, ecc. Quindi, la macchina è in grado di definire un’ontologia rudimentale senza input umani.
  1. Reinforcement Learning (Apprendimento rafforzativo): Conosciuto anche come apprendimento “orientato all’obiettivo”, l’apprendimento di rinforzo è quando una macchina viene presentata con un obiettivo prefissato e poi lasciata libera per fare ciò che deve, pur rispettando i vincoli del contesto – compresi gli aggiustamenti e le rilavorazioni – fino a trovare i modi per raggiungere più efficacemente quell’obiettivo. Gli esempi più popolari di apprendimento di rinforzo si trovano nei videogiochi, in questi casi l’obiettivo della macchina è vincere il gioco. Si può vedere come può essere applicato anche nella pianificazione della produzione imparando a gestire una moltitudine di complessità per supportare i pianificatori nel raggiungimento degli obiettivi aziendali come livello di servizio, magazzini ed efficienza.

 

Intelligenza artificiale nella pianificazione e schedulazione della produzione: Advanced Planning and Scheduling Software

Nelle aziende manifatturiere la produzione è il core business. Pianificare al meglio la produzione garantendo adattabilità e flessibilità minimizzando i costi e massimizzando i profitti diventa sempre più l’arma vincente. I CIO lungimiranti, nel valutare i propri investimenti software dovranno tener conto che le piattaforme siano predisposte ad accogliere l’AI. Questi software scelti con cura permettono di agire in tempo rispetto alla concorrenza mantenendo ed aumentando il proprio vantaggio competitivo.

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