APPLICAZIONI PRATICHE

IA per il Manufacturing

Ottieni capacità senza precedenti per rimanere competitivo in un mercato globale complesso.

Business Challenge

Nel settore manifatturiero le aziende sono costantemente sotto pressione per migliorare la qualità, ridurre i costi e aumentare la produttività. d è necessario inoltre dimensionare correttamente le scorte e aumentare la redditività, con l'obiettivo di ottimizzare i costi anno dopo anno. Trovare nuovi modi per estrarre valore dalla moltitudine di sensori e dati IoT ti permetterebbe di passare da un approccio reattivo a un approccio proattivo, ridurre al minimo i tempi di inattività non programmati, ridurre gli scarti e le rilavorazioni nonché di sviluppare nuovi e innovativi flussi di entrate.

Gestire l'imprevisto è una sfida costante. Gli approcci tradizionali (Six Sigma, reporting a livello di linea, sistemi MES) non sono più sufficienti per ottenere informazioni dai dati e migliorare il processo decisionale. Trovare nuovi modi per sfruttare il valore dei dati industriali diventa quindi essenziale per consentire alle aziende di gestire il volume, la velocità e la varietà dei dati attuali.

L'utilizzo dell'IA

I progressi nell'IA ci permettono di automatizzare attività complesse e di scoprire elementi significativi nei dati che in precedenza erano troppo grandi o complessi da analizzare. Dalla qualità e performance delle apparecchiature, alla supply chain e all'ottimizzazione delle parti di ricambio, fino al miglioramento dei servizi e alla monetizzazione dei dati IoT, le tecnologie di IA possono trovare nuove informazioni di valore nei dati di produzione e permetterti di:

  • Scoprire i primi indicatori di potenziali problemi nella qualità. Le funzionalità di intelligenza artificiale vanno ben oltre ciò che possono fare i semplici sistemi basati su regole, apprendono in continuazione e rilevano automaticamente i modelli nei dati che un umano, probabilmente, non vedrebbe mai. 
  • Evitare i costosi scarti e le rilavorazioni. Usa il riconoscimento delle immagini per identificare i difetti durante il processo di produzione e reagire prontamente.
  • Identificare le aree di miglioramento. L'analisi del testo, inclusa l'elaborazione del linguaggio naturale, consente di collegare le opinioni dei clienti, i commenti sui servizi e altra documentazione redatta sulle variabili di qualità e di produzione per identificare le aree di miglioramento.
  • Migliorare la resa. Applica il deep learning alle attività industriali per ottimizzare la composizione del prodotto e le tecniche di produzione, combinando audio, video, testo e altri dati a livelli di efficienza prima inimmaginabili.

Perché SAS?

In qualità di leader negli advanced analytics, sappiamo che una strategia analitica attentamente progettata e ben implementata consente alle aziende manifatturiere di raggiungere gli obiettivi di produzione e redditività in modo più efficiente ed efficace. Non si tratta solo di scegliere la tecnologia giusta; si tratta di utilizzare i dati per gestire le complessità, ridurre i rischi, migliorare i margini e persino creare nuove fonti di entrate.

Ecco perché abbiamo integrato le funzionalità di IA nel nostro software, dalla potente piattaforma SAS® alle soluzioni dedicate al manufacturing, che aiutano a rilevare, risolvere, prevedere e prevenire con sicurezza problemi di qualità e affidabilità. SAS semplifica la data integration da sistemi diversi, estrae informazioni approfondite dai dati per promuovere miglioramenti nella produttività e può essere implementato ovunque e in qualsiasi momento sia necessario approfondire le proprie operazioni, on-machine o in tutta l'azienda.

Soluzioni IA per il Manufacturing

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