Negli ultimi anni di 30, il prodotto interno lordo (PIL) in tutto il mondo si è ridotto. Laddove gli investimenti di capitale e gli aumenti del lavoro sono stati i tradizionali motori della produzione, ora siamo a un bivio dove non siamo più in grado di sostenere il livello di investimento per guidare i livelli di crescita desiderati dal mondo. Questa situazione si riflette nel settore industriale, per cui l'età media delle fabbriche americane supera gli anni 20, ma per la maggior parte le loro operazioni e livelli di produzione non sono migliorati in modo significativo da quando sono stati introdotti.
Tuttavia, Accenture crede che le prospettive non debbano essere completamente avverse e che gli investimenti nell'intelligenza artificiale abbiano il potenziale per raddoppiare i tassi di crescita economica annua delle principali economie sviluppate, come la Germania, e triplicare il tasso economico del Giappone di 2035. Nel settore manifatturiero, Accenture ritiene che il potere delle tecnologie AI aumenterà la redditività di 39%, aumentando il valore aggiunto lordo (GVA) di quasi $ 4 trilioni in 2035.
L'elevata dipendenza della manifattura dai macchinari e il suo ambiente operativo basato su legacy, in base al quale i team si affidano all'esperienza dell'operatore per guidare il proprio processo decisionale, lo rendono un candidato privilegiato per trarre un elevato ritorno sugli investimenti quando il settore investe in IA.
L'intelligenza artificiale può favorire la produttività e consentire alle forze di lavoro di lavorare in modo più intelligente in tre modi:
1. Automazione intelligente
2. Miglioramento della forza lavoro e delle risorse
3. Accelerare l'innovazione
L'intelligenza artificiale e le sue capacità di autoapprendimento possono essere particolarmente utili per settori come la produzione automobilistica, che ha fino a processi 300 che coinvolgono operatori umani e robot che lavorano insieme per creare un prodotto per i loro clienti.
Senza AI, un operatore umano imposterà i diversi parametri per il processo e l'output in base alla loro esperienza, ma eventuali errori verranno rilevati solo in seguito. Il costo di questi errori può comportare un tasso più elevato di scarto, portando il produttore a non soddisfare in tempo l'ordine di un cliente, aumentando al contempo i propri costi di produzione.
In un ambiente basato sull'intelligenza artificiale, i parametri saranno controllati dall'intelligenza artificiale; ogni volta che i parametri non rientrano nelle specifiche, i sistemi basati su AI non solo lo notificheranno, ma alla fine li controlleranno prima che influiscano sulla qualità del prodotto. Ciò è possibile solo grazie alla capacità dei sistemi di analisi basati sull'intelligenza artificiale di approfondire i dati che altrimenti richiederebbero settimane o mesi per analizzare manualmente i milioni di punti dati generati nei piani operativi di oggi. Potendo monitorare la qualità della produzione durante tutto il processo, gli ambienti basati sull'intelligenza artificiale stanno producendo una migliore qualità di produzione, meno scarti e i loro costi operativi sono ridotti. L'intelligenza artificiale porta l'intelligenza nell'automazione, consentendo alle aziende industriali non solo di essere più efficienti, ma anche di dare agli operatori il tempo di ricavare ulteriore valore dai loro processi e prendere decisioni strategiche basate sui dati.