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%. 46
makinglife | dicembre <strong>2023</strong> 47