IoT Analytics ha di recente pubblicato il proprio Industrial AI market report 2020-2025, che classifica una serie di applicazioni di intelligenza artificiale in 10 principali categorie, seguendo il trend in un mercato globale della AI che nel 2019 si è attestato sui 15 miliardi di dollari.
Al primo posto nelle applicazioni di AI c’è la Manutenzione predittiva, che impiega advanced analytics come il machine learning per determinare le condizioni di un singolo asset o di un insieme di strumentazioni. Lo scopo è prevedere quando sarà necessario un intervento di manutenzione, combinando le rilevazioni di una serie di sensori con eventualmente anche fonti esterne di dati, e la vita utile residua di un asset.
Il Controllo qualità è la seconda area di applicazione più importante della AI e la sua sottocategoria più diffusa fa uso dell’ispezione ottica automatizzata, con visione artificiale e telecamere per la scansione in automatico degli oggetti da controllare per la rilevazione di difetti critici, quali la mancanza di un componente, o minori. La riduzione dei costi è il principale beneficio, soprattutto per produzioni su larga scala dove limitare i tempi di test e gli scarti può portare enormi risparmi.
Al terzo posto troviamo il ricorso alla AI per l’Ottimizzazione dei processi produttivi, ad esempio mediante implementazione di macchine e robot autonomi, che possono riprodurre le mansioni ripetitive tradizionalmente svolte dagli operatori, con risparmio di costi, e apprendono e aumentano la loro accuratezza tramite la ripetizione del task, spesso anche mediante il supporto di tecniche di apprendimento rinforzato.
L’ottimizzazione della supply chain si trova quindi al quarto posto delle applicazioni di AI, dove previsioni basate su Analytics consentono la gestione predittiva dell’inventario e l’ottimizzazione degli approvvigionamenti. Seguono in classifica le soluzioni di cybersecurity e privacy, ad esempio per l’individuazione degli attacchi informatici, così come l’uso della AI per applicazioni di sorveglianza e sicurezza fisica, per la gestione dei dati automatizzata e per lo sviluppo di assistenti smart. Infine, chiudono la top 10 la ricerca e sviluppo guidate dall’AI e l’esplorazione automatizzata delle risorse, di particolare rilievo nel settore minerario e Oil & gas.