Snowflake, la Data Cloud company, ha analizzato i principali trend evolutivi del mercato del manufacturing, indicando una serie di previsioni per il 2024. Nel corso del prossimo anno, la maggiore adozione di applicazioni AI permetterà alle aziende manufatturiere di migliorare la produttività, alimentare l’innovazione, rendere più efficiente la gestione della supply chain e migliorare i rapporti con clienti, partner e fornitori.
L’AI generativa rivoluziona l’accessibilità ai dati e alimenta l’innovazione nel manufacturingIl valore intrinseco dell’AI generativa e dei LLM risiede nella capacità di estrarre dati complessi e approfondimenti analitici attraverso un linguaggio naturale. Oltre a rispondere alle domande, l’AI generativa orchestra i flussi di lavoro analitici, rendendo più facile che mai la risoluzione dei problemi di produzione o l’ottimizzazione del processo stesso. Attraverso l’iterazione, è possibile esplorare i dati, testare le ipotesi e sfruttare le capacità di apprendimento automatico e di simulazione completamente gestite dall’AI generativa.
Non c’è mai stato un modo più accessibile e lineare per identificare digitalmente le opportunità e accelerare il processo di miglioramento continuo, con conseguente riduzione dei difetti, dei tempi di ciclo e dei costi di produzione.
La manutenzione dei macchinaribasata sull’AI migliorerà la produttività delle fabbriche
Le linee di produzione dipendono in toto da efficienza e tempi di attività. I dati consentono già di effettuare una manutenzione predittiva che mira a massimizzare la disponibilità dei macchinari di produzione. Tuttavia, ci saranno sempre problematiche impreviste che dovranno essere affrontate in tempo reale. Comprendendo la relazione tra i dati generati e le procedure documentate da macchinari, la risoluzione dei problemi e le riparazioni guidate dall’intelligenza artificiale riporteranno le linee produttive alla piena operatività più velocemente che mai.
L’intelligenza artificiale semplifica la riduzione del rischio legato alle supply chain globali
A seguito del consolidamento del settore, molti produttori dispongono spesso di più sistemi ERP, i cui dati isolati hanno storicamente ostacolato una visione chiara della supply chain complessiva. Tuttavia, quando queste organizzazioni abbattono i silos di dati e sfruttano strumenti come i LLM, gli utenti sono in grado di ottenere un nuovo livello di comprensione, oltre a maggiori trasparenza, democratizzazione, contesto, ecc. L’accesso semplificato alle tecniche probabilistiche, tra cui la previsione, la pianificazione e l’ottimizzazione dei percorsi, migliorerà la resilienza e l’efficienza della supply chain, portando a una maggiore redditività e soddisfazione dei clienti.
L’ingegneria dei dati si evolverà – e sarà molto apprezzata – in un mondo di intelligenza artificiale.Si dice spesso che la rivoluzione dell’intelligenza artificiale sostituirà il ruolo dei data engineer. Non è così, anzi le loro competenze in materia di dati saranno più importanti che mai, ma in modi nuovi e diversi. Per stare al passo con l’evoluzione, i data engineer dovranno capire come l’AI generativa aggiunge valore, come consumare un modello e inserirlo in una pipeline di dati per automatizzarne l’estrazione. Dovranno anche supervisionare e comprendere il lavoro dell’intelligenza artificiale. Le pipeline di dati da loro costruite e gestite saranno forse il primo luogo di connessione con i modelli linguistici di grandi dimensioni che consentiranno alle aziende di sbloccare il reale valore dei dati.
Strumenti self-service alimentati da LLM miglioreranno l’esperienza del cliente su tutti i canali di supporto
Secondo IDC, quasi la metà dei decisori e degli influencer del settore del manufacturing hanno indicato il miglioramento della soddisfazione del cliente come priorità di business. I modelli linguistici di grandi dimensioni e gli strumenti di intelligenza artificiale generativa rappresenteranno quindi la salvezza dei fornitori nel 2024. Sia che si tratti di offrire ai clienti strumenti self-service che permettano di trovare in modo semplice e facile informazioni disponibili, ma difficili da reperire (il che non fa che aumentare la frustrazione), sia che si tratti di portare queste funzionalità direttamente al servizio clienti che sarà finalmente in grado di supportare i clienti con l’accuratezza e la velocità che si aspettano, i LLM supportati dai big data cambieranno le carte in tavola in tema di customer experience.
In caso di interesse ad approfondire ulteriormente queste previsioni, è possibile farlo direttamente con un rappresentante di Snowflake.
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Snowflake
Snowflake consente a ogni organizzazione di mobilitare i propri dati con Snowflake Data Cloud. I clienti utilizzano il Data Cloud per riunire dati in silos, scoprire e condividerli in modo sicuro ed eseguire una varietà di workload analitici. Ovunque si trovino i dati o gli utenti, Snowflake offre un’unica esperienza dati che copre più cloud e aree geografiche. Migliaia di clienti in molti settori, tra cui 510 della lista Fortune 2000(G2K), al 31 luglio 2022, utilizzano Snowflake Data Cloud per abilitare il loro business. Per saperne di più è possibile visitare: snowflake.com