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Gli approcci basati sull'intelligenza artificiale nei processi produttivi hanno il potenziale per migliorare significativamente la circolarità, l'efficienza operativa e di processo, nonché la sostenibilità degli stabilimenti moderni. Le attuali tecnologie all'avanguardia hanno già aperto la strada a operazioni più snelle, ma resta ancora un valore inesplorato, ad esempio nel miglioramento della qualità, nella definizione di condizioni operative ottimali dei processi, nella riduzione degli scarti e nell'ottimizzazione del consumo energetico.

Il monitoraggio in tempo reale e l'ottimizzazione adattiva tramite modelli di intelligenza artificiale possono consentire risposte agili alla variabilità della produzione e supportare operazioni sostenibili e ad alte prestazioni.

Nuove soluzioni basate su tecnologie abilitanti innovative come deep learning, modelli linguistici di grandi dimensioni, gemelli digitali, dati sintetici e modelli basati sui dati consentono ai produttori di migliorare l'efficienza dei sistemi di produzione, elevare la qualità dei prodotti e affrontare in modo proattivo le sfide critiche in termini di consumo energetico e impatto ambientale.

Questa duplice attenzione all'eccellenza operativa e alla sostenibilità garantisce che le fabbriche possano mantenere un vantaggio competitivo contribuendo al contempo a specifici obiettivi ambientali, ad esempio riducendo la pressione sugli ecosistemi e sulle risorse naturali. Poiché la capacità di innovazione e la competitività richiedono anche una comprensione sistemica della struttura di creazione di valore di un'organizzazione, nuove soluzioni di intelligenza artificiale dovrebbero essere implementate in modo tale da supportare tutte le strutture e le fasi operative, in termini tecnici e non tecnici.