Makinglife N.6 2023

GESTIRE IL
FLUSSO DI DATI
Le supply chain del settore
farmaceutico generano anche enormi
volumi di dati, che possono crescere
esponenzialmente con l’incremento
delle fonti di informazioni. Si tratta
di un problema che investe tutti i
settori.
La International data corporation
(IDC) prevede che la ”datasfera”
globale quadruplicherà dai valori del
2019 raggiungendo i 175 ZB entro il
2025 (un Zettabyte, ZB, è equivalente
a mille miliardi di Gigabyte).
Utilizzando strumenti di analisi basati
sull’AI, come il machine learning e
il natural language processing, le
aziende possono individuare relazioni
nascoste in questo magma di dati e
utilizzarle per effettuare previsioni.
Un’applicazione di organizzazione,
etichettatura, pulizia e analisi
dei dati biomedici e sanitari, ad
esempio, impiega solo 12 minuti
per analizzare 1,2 milioni di varianti
associate a una malattia in 155
pazienti. E le performance di queste
macchine continuano a migliorare
esponenzialmente. Per addestrare
una rete neurale al livello di AlexNet
(una delle più note) oggi basta il 2%
della potenza di calcolo necessaria
nel 2012, una progressione che
supera la Legge di Moore (formulata
dal co-fondatore di Intel, prevede
un raddoppio delle prestazioni dei
computer ogni due anni, allo stesso
costo).
OTTIMIZZAZIONE
DELLA PRODUZIONE
Un altro interessante contributo
dell’AI riguarda le fasi di produzione,
dove la capacità di analizzare i dati
in tempo reale permette di prendere
decisioni immediate riguardo la
programmazione delle attività, i
livelli di inventario e la logistica.
Gli algoritmi possono analizzare
i dati dai sensori sugli impianti
per prevedere il momento della
manutenzione, riducendo i tempi di
inattività e migliorando l’efficacia
delle apparecchiature ma sono anche
in grado di analizzare le immagini
dei prodotti per individuarne
difetti, in modo analogo all’analisi
delle immagini radiologiche per
la diagnostica. Il contributo di un
sistema di manutenzione predittiva
può essere significativo: uno studio
di McKinsey ha stimato che queste
tecnologie possono incrementare la
produttività dal 50 al 100% e persino
tra il 150-200% in laboratori con
“prestazioni medie”.
L’automazione può ridurre gli errori
manuali e la variabilità, garantendo
una migliore qualità e conformità,
con una riduzione delle deviazioni
complessive del 65% e tempi più
rapidi del 90%. Secondo un fornitore
di software industriale, l’analisi
predittiva ha permesso di ridurre
le interruzioni della filiera di una
società farmaceutica risparmiando
il 60% dei costi di manutenzione e il
50% delle spese in conto capitale.
La rivoluzione AI nei magazzini
Come afferma il report di Assoram “Intelligenza artificiale in sanità”, già
prima della pandemia gli algoritmi AI avevano trovato ampio spazio nei
magazzini. Il machine learning, in particolare, ha avuto un effetto “disruptive”
promuovendo la transizione dalle warehouse tradizionali ai magazzini
intelligenti, dove la scena è dominata da robot e sistemi automatizzati,
gestiti da software avanzati e integrati con tecnologie all’avanguardia come
l’intelligenza artificiale, la realtà aumentata e l’internet delle cose (IIOT).
Particolarmente diffusi nei magazzini logistici sono gli RPA, “Robotic process
automation”, tecnologie software che automatizzano attività e processi
ripetitivi come il tracciamento e la lettura dello stato della spedizione. Dotati
di una loro autonomia decisionale, possono anche occuparsi dell’inserimento
di dati, trasferendo le informazioni da una applicazione a un’altra, e di
aggiornare i dettagli di consegna su tutti i sistemi rilevanti. “Un vero e proprio
cambio di prospettiva – lo definisce il report – in cui non si programma più
il bot, ma si definiscono i confini dentro cui farlo operare con autonomia
decisionale”. L’automazione dei processi nel settore della salute ha portato
miglioramenti significativi agli operatori logistici, come una migliore
gestione delle scorte – in termini di razionalità di approvvigionamento
e di abbattimento dei fenomeni di overstocking per alcuni prodotti – e
l’organizzazione intelligente del picking e del posizionamento dei pallet.
Oltre ai benefici diretti in termini di efficienza ed efficacia dei processi, le
metodologie di AI integrate coi sistemi RPA permettono di aumentare la
customer satisfaction e per questo sono sempre più utilizzate dalle imprese
italiane. Secondo uno studio dell’Osservatorio artificial intelligence del
Politecnico di Milano, più della metà delle 235 imprese analizzate ha avviato
un progetto di RPA/AI anche se la percentuale dei progetti realmente attivi si
ferma al 21%.
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