Sempre più aziende e industrie nel mondo investono oggi nel machine learning e nell’intelligenza artificiale per ampliare i propri guadagni, migliorare la produttività e ridurre allo stesso tempo i costi di settore.
Il settore del machine learning è uno di quelli in rapida ascesa tra le innovazioni digitali, poiché offre infinite combinazioni possibili e altrettante applicazioni in diversi ambiti del business.
Nei prossimi anni è previsto che il ML trasformerà radicalmente il concetto di industria, di produzione, di vendita al dettaglio, e persino della sanità.
Che cos’è il machine learning (ML)?
Il machine learning è un processo che insegna a un software a elaborare dati, attraverso algoritmi base che studiano i dati di input immessi nel sistema per estrapolarne pattern e modelli predittivi, traducibili in nuovi algoritmi più performanti e aderenti alle esigenze di chi lo usa.
Chiaramente, maggiore sarà il bacino di dati forniti al sistema, più numerose saranno le possibilità di creare correlazioni e previsioni attendibili.
La potenzialità di questa tecnologia risiede proprio nella sua capacità di connettere e reinterpretare diverse tipologie di fonti, siano esse documenti, immagini, file di testo, audio o video.
Apprendimento automatico
Traducendo dall’inglese, il machine learning è di fatto un “apprendimento automatico” in cui il soggetto che impara non è più l’umano, ma un computer o un sistema di dispositivi in grado di elaborare strategie nuove che facciano risparmiare in termini di tempo e denaro.
Gli algoritmi utilizzati dal ML non sono più dunque frutto di un’immissione umana da parte di un programmatore che scrive lunghe righe di codici, ma piuttosto è il risultato di un’elaborazione “nativa” da parte dell’algoritmo di base stesso che esamina, interpreta e ordina diversamente l’enorme quantitativo di dati che gli vengono sottoposti.
Esistono diversi tipi di apprendimento automatico, tra cui quello supervisionato o Explainable Regression & Classification, in cui si conoscono fin dal principio input e output, utile soprattutto per la classificazione, e quello non supervisionato, o Model Prediction, in cui è l’algoritmo a dover fornire delle “soluzioni” a partire dagli input.
Ma la lista è lunga: deep learning, online learning, information retrieval, reinforcement learning… ognuno di essi ha delle specifiche caratteristiche a seconda del campo d’uso.
Il machine learning e l’industria
L’obiettivo, nell’industria, è quello di identificare le opportunità che migliorino le operazioni di produzione e la Overall Equipment Effectiveness, ossia l’efficienza complessiva della risorsa produttiva.
Nella fattispecie, il machine learning ha un ruolo strategico sin dalla semplificazione nei processi di lavorazione delle materie prime fino al prodotto finale.
Dopo aver raccolto e catalogato i dati della filiera, un’impresa può scoprire quali siano le ottimizzazioni adatte alla propria produzione immettendoli in sistemi ML che li analizzano in modo rapido ed efficiente, individuando eventuali falle o sprechi da poter eliminare.
In particolare, ecco gli ambiti in cui il machine learning sta trasformando le manifatture:
- Riduzione dei costi: nell’industria, la riduzione dei costi è essenziale, a partire dal reperimento delle materie prime e lungo tutti i processi di manipolazione che devono subire per ottenere il prodotto finito. La manutenzione di macchinari e asset strategici richiede spesso delle interruzioni che inficiano sulla produttività. Ed è proprio qui che con l’elaborazione di strategie predittive e preventive il ML può fare la differenza, rendendo scalabili i flussi di lavoro ed evitando pause non gradite
- Supplenza alla carenza di personale: la manodopera è in crisi a livello globale, a causa della rinuncia da parte dei lavoratori di svolgere mansioni ritenute pericolose o ripetitive. La sinergia tra AI e ML può in molti casi sostituirsi agli operai, aumentando persino la forza lavoro a disposizione. Tutto questo è possibile perché ottimizza i passaggi “noiosi”, consentendo al personale di svolgere il proprio lavoro meglio, più velocemente e con più efficienza
- Miglioramento della qualità: i difetti di fabbrica sono errori molto costosi a un’azienda, che sovente sono causa di malcontento non solo al consumatore finale, ma anche al morale di tutto il personale e sulla capacità produttiva. Prevenire che si verifichino e identificare l’errore da cui provengono è un grande vantaggio fornito dal machine learning, che può anticipare l’insorgere delle anomalie, evitando così un danno al fatturato
- Rispetto della sostenibilità aziendale: la produzione necessita di consumo energetico e di materie prime. Per produrre di più il dispendio aumenta, in un circolo vizioso che porta a ingenti danni, soprattutto ambientali. Con il ML si possono invece ottimizzare le risorse, mantenendo invariata la produttività.
Machine learning futuro
Sono ancora molte le sfide che si prospettano nell’ambito dei sistemi di machine learning.
Dal rischio del cosiddetto bias nei dati di addestramento, che può portare a decisioni sbagliate o discriminatorie, alla scalabilità dei modelli computazionali, fino ad arrivare ai problemi legati alla sicurezza e la privacy.
Tuttavia il tracciato è segnato: con l’applicazione in sempre più settori diversi, il ML è destinato a rivoluzionare i processi aziendali e produttivi.
L’avanzamento tecnologico, il deep learning, le blockchain e le architetture distribuite porteranno a una personalizzazione massimale con un dispendio energetico ridotto, aumentando così la capacità e la possibilità produttiva.
L’integrazione con l’intelligenza artificiale, infine, porterà alla creazione di sistemi smart, capaci di far fronte a un’infinita varietà di compiti e di risolvere dinamiche lavorative, problemi operativi e produttivi complessi.
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