Il settore industriale deve affrontare le sfide dell'integrazione dell'intelligenza artificiale, secondo il rapporto Aras

Il principale fornitore di soluzioni PLM (Product Lifecycle Management) e di soluzioni di digital thread, la mostra "2024 Spotlight on the Future", evidenzia un'enorme discrepanza nel livello di preparazione all'adozione dell'IA nel settore industriale. In linea con il rapporto, circa l'80% delle aziende coinvolte nella produzione e lavorazione di materie prime industriali non è in grado di comprendere il concetto di IA o di acquisire le competenze strategiche necessarie per utilizzarla efficacemente. Ciononostante, un sentimento ottimistico globale – l'84% delle aziende – si aspetta che l'IA dia vita a servizi nuovi o migliorati, con l'82% di esse che prevede un improvviso miglioramento degli standard qualitativi.

Approfondimenti del sondaggio su preparazione e aspettative

Lo studio, condotto su un campione di 835 prestigiosi dirigenti senior di aziende straniere e locali negli Stati Uniti, in Europa e in Giappone, ha coinvolto un background industriale eterogeneo. Evidenzia un problema urgente: il fatto che un segmento importante delle aziende riscontri colli di bottiglia in termini di capacità (79%), mancanza di competenze (77%), soluzioni IT generalmente isolate (75%) e preoccupazioni sulla qualità dei dati (70%), rappresenta un problema importante per il settore. 

Questi ostacoli comprendono elementi sostanziali che compromettono l'uso armonioso e il corretto funzionamento delle tecnologie di intelligenza artificiale nel settore industriale. Passando a un'ottica più positiva, il rapporto tracun consenso sui possibili vantaggi dell'introduzione dell'intelligenza artificiale come parte dei processi PLM. È stato accertato che il 75% deglidentsostiene l'idea che l'intelligenza artificiale sia un fattore positivo per l'integrazione dell'intelligenza artificiale nelle proprie strategie aziendali. È più interessante notare che un terzo di coloro che hanno partecipato al sondaggio ritiene che le proprie attuali infrastrutture PML e dati siano ben posizionate per supportare le tecnologie di intelligenza artificiale, mentre due terzi la pensano diversamente. Questo è un segno di divisione tra un numero equivalente dident.

Il ruolo critico della qualità dei dati

Il rapporto di Ara pone al primo posto i dati di alta qualità nelle sue iniziative di intelligenza artificiale e si concentra su come. Il sondaggio dei partecipanti riflette l'importanza dei dati informativi sui prodotti, dei dati di controllo qualità, dei dati di produzione e dei dati sui consumatori, ma può ancora non essere sufficiente a raggiungere gli obiettivi aziendali a causa della qualità dei dati attuali. Per contrastare l'aumento di questo problema, il 51% degli intervistati sta accelerando le attività per aumentare i processi di produttività, mentre il 46% si concentra sui dati dei servizi e il 45% sui set di dati di ricerca e sviluppo. 

La natura variabile di queste forme di avanzamento lavori mostra il cambiamento che ci si può aspettare nel modo in cui l'IA verrà utilizzata nel settore, dovuto al fatto che il settore sta ora valutando il ruolo svolto dai dati di qualità. Mentre Roque Martin, CEO di Aras, sottolinea la necessità di una proattività nell'approccio dell'azienda nel suo complesso verso la tecnologia innovativa dell'IA, dallo sviluppo del prodotto alla sua produzione e vendita, si auspica che le aziende con un PLM dinamico e obsoleto siano molto più numerose di quelle che si adattano bene alle sfere delle tecnologie nuove e ricche di dati. Attraverso l'adozione dell'IA, le aziende possono trarre maggiori vantaggi dal progresso tecnologico e dalle opportunità che esso apre.

Ottimismo sull'intelligenza artificiale in mezzo alle sfide industriali

L'altra parte dei partecipanti al sondaggio si dichiara ottimista, con l'84% che pensa che l'IA possa offrire servizi diversi o migliorati e l'82% che conta sulla qualità e l'affidabilità dei servizi come un miglioramento. Una tale prospettiva offre all'IA l'opportunità di migliorare le aziende e i loro clienti, e le attuali limitazioni non dovrebbero essere motivo di timore. 

Il livello di preparazione del settore industriale all'implementazione dell'IA può essere osservato nel rapporto "The Industrial Sector Today", realizzato da Aras. In superficie, i risultati incarnano una valutazione critica impeccabile delle defiin termini di conoscenza, capacità e qualità dei dati. Tuttavia, vi è un forte ottimismotronriguardo all'IA come agente trasformativo. Mentre l'ALM cerca di affrontare queste sfide, mantiene la sua attenzione sul miglioramento della qualità e sulla modernizzazione dei sistemi PLM. Oltre al suo attuale obiettivo di successo a breve termine, si tratta di uno sforzo di sostenibilità a lungo termine e di sopravvivenza competitiva in un'epoca in cui l'IA è un fattore determinante.

Le intuizioni generate dalla ricerca rappresentano un campanello d'allarme per le aziende, che devono comprendere la necessità di un nuovo modello integrato di adozione dell'IA. Questo risveglio segna anche l'alba di una nuova era in cui tecnologia e competenza umana uniscono le forze per garantire un livello di efficienza e innovazione mai visto prima.