17 novembre 2023 - Il potenziale e le prospettive dell'intelligenza artificiale (AI) sembrano illimitati anche negli ambiti dello sviluppo prodotto e della produzione. Tuttavia, è importante considerare che, come consuetudine, le funzionalità aggiuntive dovrebbero essere introdotte solo dopo aver assicurato il soddisfacimento di alcuni requisiti essenziali: una cultura dei dati consolidata e, soprattutto, una gestione dati solida e affidabile. Secondo un sondaggio condotto da Aras, le aziende che hanno già implementato la gestione del ciclo di vita del prodotto (PLM) beneficiano di un evidente vantaggio quando si tratta di AI, a condizione che la soluzione offra un'architettura aperta e particolarmente adattabile.
"L'intelligenza artificiale eccelle in molte attività rispetto agli esseri umani, tuttavia, non può rappresentare una panacea. Da sola, infatti, non può stabilire ordine nel caos”.
Secondo Luigi Salerno, Country Manager di Aras Italia,
“per sfruttare appieno il suo potenziale in modo efficace, l'AI richiede una struttura adeguata e una solida base di supporto. Le aziende sono incoraggiate a seguire un approccio sistematico: date le prospettive di miglioramento nell'efficienza, l'adozione di questa tecnologia nel breve termine sembra inevitabile. Tuttavia, per ottenere risultati significativi dall'AI, è fondamentale garantire una base dati solida. È evidente che la qualità dell'input influisce direttamente sulla qualità dell'output.”
Per quanto riguarda i dati, le aziende con un sistema PLM esistente hanno un chiaro vantaggio, come riporta il sondaggio "L'industria europea in transizione" di Aras. I risultati del sondaggio condotto su oltre 400 manager sono chiari: nell'87% delle aziende con PLM, tutti i dipendenti hanno accesso ai dati di prodotto rilevanti per il loro lavoro, rispetto al 56% delle aziende senza PLM.
Inoltre, l'89% delle aziende con PLM raggiunge l’obiettivo di utilizzo interdipartimentale dei propri dati. Per Luigi Salerno di Aras, “l'infrastruttura solida già in atto e la cultura aziendale incentrata sui dati rappresentano le basi fondamentali per l'integrazione delle applicazioni AI nel contesto lavorativo quotidiano."
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