“Entro il 2030, l’obiettivo di Intel è ottenere un consumo idrico netto positivo, energia rinnovabile al 100%, zero rifiuti totali in discarica e riduzioni aggiuntive delle emissioni di carbonio assolute”. Questo statement campeggia nella documentazione con cui il colosso californiano dei microprocessori accompagna i prodotti che indirizza al settore manifatturiero. Una precisa dichiarazione di intenti verso una sustainability che è oggi parte integrante dei processi di produzione e all’interno della quale un ruolo di rilievo lo riveste l’intelligenza artificiale, sempre più presente nelle soluzioni pensate per l’edge computing.
Intel a fianco delle aziende nella sustainability
Quale responsabile di circa un quarto delle emissioni di gas serra, l’industria deve ripensare i suoi processi produttivi in modo da ridurre il contributo all’inquinamento globale. In tal senso, le aziende stanno incessantemente esplorando e implementando svariati processi che riducono l’impatto ambientale.
In questa continua ricerca verso una produzione più sostenibile, Intel sta aiutando le aziende a ottenere i risultati desiderati proponendo prodotti indirizzati al mondo IoT, che consentono di realizzare soluzioni capaci di acquisire dati, analizzarli e agire. Il tutto in near real time. Questo permette alle aziende di avere controlli più flessibili e precisi su tutta la catena del valore, dall’approvvigionamento alla produzione sino alle vendite. Il che si traduce in processi più sostenibili.
Produzione più efficiente con l’AI
Sempre più presente nei dispositivi IoT sull’edge, l’intelligenza artificiale (AI) permette di automatizzare e tenere sotto stretto controllo la produzione per avere informazioni sullo stato delle macchine. Questo abilita la manutenzione predittiva, che consente una produzione più efficiente che limita gli scarti o i prodotti difettosi perché realizzata con macchine sempre in condizioni e configurazioni ottimali.
Un esempio in questo senso è la soluzione DeepSight basata su Intel e usata da un importante costruttore di pneumatici. Effettua il monitoring in tempo reale della qualità delle ruote lungo la catena di produzione in modo da individuare immediatamente i difetti e non a fine processo così da intervenite subito sulle macchine e avere sempre al massimo livello di efficienza. La precisione nei controlli sui pneumatici è altissima: il 99,9%. Inoltre, avviene in automatico permettendo di verificare la qualità di oltre 20.000 ruote al giorno.
La fabbrica ha un gemello digitale
Altri use case dell’AI nel manifatturiero arrivano, per esempio, dai dispositivi per la gestione dei carrelli e degli AGV nei magazzini o dei sistemi automatici per il monitoraggio (e la riduzione dei consumi) delle flotte.
La possibilità di raccogliere sempre più dati sull’edge sta facendo poi emergere una nuova tendenza, quella di creare in tempo reale un digital twin della fabbrica. Questo, tramite l’uso di AI e machine learning, consente di testare, prevedere ed esaminare i risultati delle regolazioni effettuate in fabbrica per renderla più efficiente e quindi a minore impatto sull’ambiente.
Per avere analisi ancor più sofisticate si può poi ricorrere al cloud dove la potenza di calcolo disponibile consente di sfruttare AI e machine learning per realizzare precisi forecast sulle vendite potendo quindi ottimizzare la produzione ed evitare sprechi (e inutili emissioni di CO2).
Verso gli obiettivi dell’Accordo di Parigi
Gli obiettivi definiti da Intel in termini di sustainability non sono solo una promessa. L’azienda ha già intrapreso la strada verso il risultato atteso. Attraverso processori pensati espressamente per l’IoT e a proposte come Edge Insight o il toolkit OpenVINO sta contribuendo a portare l’AI e altre tecnologie per la smart factory nelle aziende del manifatturiero. Le quali hanno quindi ancor più opportunità per raggiungere i risultati auspicati dall’Accordo di Parigi e da COP26.
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