LA FABBRICA PREDITTIVA: UNA FABBRICA PER L’UOMO?
INTRODUZIONE
Henry Ford II, nipote del più famoso Henry Ford primo, fondatore della famosa casa automobilistica e inventore del fordismo, passeggiava nella sua azienda con Walter Reuther, capo del potente sindacato dei lavoratori nel settore auto. Ad un certo punto Ford si gira scherzoso verso Reuther e dice “Ehi, Walter, come farai a far iscrivere questi robot al sindacato?”; e Reuther, di rimando, “Ehi, Henry, come farai a far comprare loro le automobili?” Nel 1950 la fabbrica di Henry Ford II non era ancora una fabbrica predittiva, ovvero una fabbrica dove macchine, persone e processi sono connessi in rete e dove i dati così raccolti vengono sistematicamente usati per predire i fenomeni del prossimo futuro al fine di offrire un vantaggio competitivo.
Oggi la fabbrica predittiva, invece, è possibile ed auspicabile. In questo articolo ne presenteremo le caratteristiche e spiegheremo come porre le basi per una rivoluzione verso di essa. Inoltre, presenteremo il co-pilota nel viaggio verso la fabbrica predittiva, l’intelligenza artificiale.
LA FABBRICA PREDITTIVA
Oggi la fabbrica predittiva non è solo possibile ma è anche l’unica via praticabile per una produzione efficiente, sostenibile ed inclusiva. Vediamo questi aspetti uno per uno:
Efficiente: se conosco prima cosa avverrà nel prossimo futuro, posso programmare le mie risorse umane, materiali e finanziarie nel migliore dei modi. Non solo: posso confrontare il comportamento predetto con quanto realmente avviene ed intercettare eventuali discrepanze sul nascere. Ognuna di queste discrepanze è ascrivibile ad una causa specifica: malfunzionamenti, errori umani, sprechi energetici, scarsa qualità. Predizione dunque non solo come conoscenza del futuro, bensì come strumento diagnostico del presente.
Sostenibile: intendiamo qui la definizione più ampia del termine, ovvero riprendendone l’etimologia latina “che possa tenere nel tempo”. In primis, la fabbrica predittiva è una fabbrica nella quale viene valorizzato l’esistente. Il vero differenziale della fabbrica predittiva è sfruttare i dati già raccolti per creare nuova efficienza e progettare modi nuovi di lavorare. In MIPU infatti ci impegniamo a portare al massimo livello di prestazione beni già presenti nel patrimonio aziendale sfruttando l’economia dei dati già raccolti. A questo proposito diverte pensare che – anche qui – il primo passo è far emergere l’economia sommersa!
Inclusiva: intesa come luogo di accoglienza di diverse età, visioni, generi, etnie. Efficienza produttiva ed inclusione sono termini che appaiono decisamente antitetici, specialmente in ambito fabbrica. Tuttavia – se ben progettata – la fabbrica predittiva rappresenta un’opportunità unica per liberare il lavoro dalla difficoltà fisica, dalla ripetitività e dalla – purtroppo ancor troppo spesso – scarsità cognitiva dei compiti umani.
COME PORRE LE BASI PER QUESTA RIVOLUZIONE?
E’ una domanda importante e non è facile esporre in un unico articolo il frutto di più di 15 anni di esperienza. In questa sede ci limiteremo a sgomberare il campo da un equivoco: automatizzare una parte del processo non rende superflue le altre attività; le rende al contrario più importanti, aumentando il loro carico cognitivo ed accrescendo il loro valore economico.
Per spiegare questo apparente paradosso, torniamo con la mente al 1986, quando lo space shuttle Challenger esplose e si schiantò a terra meno di due minuti dopo il decollo. Il motivo dell’esplosione fu una guarnizione O-erre da due soldi nel razzo ausiliario, che si era congelata la notte prima sul trampolino di lancio ed aveva fallito catastroficamente pochi minuti dopo il decollo. In questa impresa da miliardi di dollari quella semplice guarnizione O-erre ha fatto la differenza tra il successo della missione e la terribile morte di sette astronauti. Perché abbiamo un esempio tanto tragico per parlare di inclusività? Perché – con perfetta dimostrazione di antifragilità – sulla base di quella tragedia l’economista di Harvard Michael Kremer disegnò la funzione di produzione O-erre, la quale dà un’interpretazione molto positiva del nostro contributo alla fabbrica predittiva.
La funzione di produzione O-erre concepisce il lavoro come una serie di passi interconnessi, come maglie di una catena. Come per il challenger, ogni maglia deve tenere se si vuole che la missione abbia successo. Se una qualunque fallisce, la missione, il prodotto o il servizio collassano. Questa situazione precaria ha una implicazione sorprendentemente positiva, cioè che i miglioramenti nell’affidabilità di una qualunque maglia della catena valorizzano l‘ottimizzazione di ognuna delle altre.
La fabbrica predittiva consente la massima prestazione del processo esistente in termini di produttività, efficienza e sostenibilità; grazie a questa ottimizzazione essa spinge gli stakeholders del processo ad aumentare il carico cognitivo e dare nuova forma al nostro contributo, accrescendone di fatto il valore.
L’IMPORTANZA DELLA FABBRICA PREDITTIVA
Il percorso verso un nuovo tipo di fabbrica, predittiva e connessa, deve essere accompagnato da un co-pilota, l’intelligenza artificiale, che merita di essere presentata e descritta.
Cos’è l’Intelligenza Artificiale?
La verità è che non abbiamo una definizione univoca. Del resto non siamo giunti a definire nemmeno tutte le dimensioni dell’intelligenza umana! Lo stesso vale anche per l’intelligenza artificiale, della quale esistono infinite dimensioni: il nostro viaggio alla scoperta di esse è solo agli albori.
Tuttavia, se limitiamo il nostro agire all’ambito della fabbrica si possono distinguere tre pilastri fondamentali:
L’intelligenza predittiva è quella che consente di avvicinare l’uomo al futuro attraverso la cibernetica. Nell’antica grecia Il kibernetes, il pilota, è colui che vedendo prima il futuro assume il ruolo di governatore della città. Ma per governare deve essere capace di “diagnosi”, sempre dal greco di “riconoscere attraverso“. E qui si trova un aspetto illuminante dell’intelligenza artificiale, in particolare della sua componente cognitiva. Fino ad oggi il nostro percorso di conoscenza del mondo si è sviluppato a partire da una teoria – “la terra è rotonda” – che abbiamo poi lavorato per vedere. Oggi l’intelligenza artificiale ribalta questo percorso consentendoci di vedere correlazioni nascoste per rispondere a domande che non ci siamo ancora posti. Siamo di fronte ad un progresso tecnico, la capacità di vedere, cui non sempre corrisponde un progresso scientifico, la capacità di spiegare.
L’intelligenza artificiale ci consente di vedere con nuovi occhi là dove tutti hanno già guardato. Per trasformare questa nuova conoscenza in consapevolezza e azione abbiamo bisogno dell’”agire attraverso”, dell’intelligenza interattiva, ovvero un’intelligenza che medi l’info-obesità alla quale siamo sottoposti per veicolare solo informazioni di valore e che possano supportarci nell’aumentare il valore del nostro contributo.
INTELLIGENZA ARTIFICIALE E UMANA: CHI AIUTA CHI?
Quando applichiamo l’apprendimento automatico, ci troviamo dinanzi a due grandi sfide. Primo, dobbiamo essere in grado di veicolare le conoscenze acquisite grazie agli algoritmi in termini semplici, intuitivi e rapidi agli operatori. Secondo, per aumentare drasticamente la predittività (il quanto tempo prima) e l’accuratezza dobbiamo integrare i modelli con tutte le informazioni rilevanti. Dobbiamo in altre parole estrapolare ed inserire nelle intelligenze una conoscenza di dominio che è spesso insita solo in chi lavora in campo.
Non solo l’intelligenza artificiale potrà portare nuova competitività e sostenibilità al vostro business ma anche voi, con le vostre conoscenze, le vostre esperienze potrete contribuire all’intelligenza artificiale migliorandola.
Marvin Minsky, il papà dell’intelligenza artificiale, diceva che la mente è ciò che il cervello agisce, ovvero io sono il prodotto delle mie conversazioni, delle conoscenze, del lavoro che ho eseguito. È un concetto bellissimo, applicabile alla neuroplasticità dei neuroni umani così come ai neuroni artificiali. Un concetto filosofico che ci riporta ad un aspetto estremamente concreto. Oggi la maggior parte dei nostri investimenti è speso per progetti di creazione delle intelligenze. Questo è sicuramente corretto, ma fermarsi qui sarebbe come ammettere che la potenzialità di un essere umano si esaurisce nel momento del concepimento.
Al contrario le intelligenze sono come una buona bottiglia di vino: se ben gestite, acquisiscono valore nel tempo. Solo monitorandole lungo tutto il ciclo di vita, tracciando da chi sono state create, dove sono state usate, se le loro performance sono buone o necessitano di ri-allenamento costruirò un portfolio di valore.
QUALITÀ PER UNA BUONA INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Giorgio Gaber cantava io non mi sento italiano ma per fortuna o purtroppo lo sono. Per fare buona intelligenza non serve un costo basso dell’energia, non servono le infrastrutture non serve nemmeno avere dei buoni politici. La costruzione di una buona intelligenza richiede due elementi: il primo, la creatività, la capacità di vedere con nuovi occhi là dove altri hanno già guardato; il secondo, la passione, la capacità di perseverare nelle fasi di scoperta ed allenamento anche quando il risultato non ci soddisfa. Creatività e passione. Le stesse qualità hanno reso il made in Italy grande nel mondo.
Le qualità che – se applicate alla fabbrica predittiva – ci permetteranno di realizzare insieme qualcosa che le giovani generazioni non hanno più nemmeno il coraggio di sognare: un nuovo rinascimento italiano.
CONCLUSIONE
La fabbrica predittiva con le sue caratteristiche di inclusività, sostenibilità ed efficienza rappresenta il punto di arrivo a cui tutti dobbiamo rivolgerci. Una buona intelligenza artificiale, allenata e ben gestita, risulta essere il mezzo indispensabile per raggiungere questo traguardo verso una nuova fabbrica e un nuovo rinascimento.
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