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L'Intelligenza artificiale al servizio della sostenibilità grazie all'esperienza di Data Reply in soluzioni innovative per ottimizzare e rendere più efficienti i processi aziendali
Data Reply, da sempre attenta all'innovazione, ha individuato nelle soluzioni a base di intelligenza artificiale uno strumento valido ed affidabile per supportare i processi aziendali dei propri clienti. Lavorando sui dati in maniera completa, dalla loro trasformazione fino alla creazione di algoritmi di machine learning, abbiamo individuato i principali benefici ed i punti di intervento che possono portare vantaggi ambientali ed economici a chi adotta tecnologie di Intelligenza Artificiale.
Dai dati raccolti sulla linea di produzione fino all'ottimizzazione dei percorsi dei veicoli aziendali, l'intelligenza artificiale applicata alla sostenibilità può essere un attore effettivo nella transizione ecologica di molte imprese, dimostrando in tempi brevi la sua applicabilità. Scopri qui i casi di successo dei nostri clienti e contattaci per saperne di più.
Grazie all'Intelligenza Artificiale è possibile ottimizzare il consumo di energia di fabbriche, edifici e città. Strumenti come la manutenzione predittiva e la schedulazione ottimizzata dei consumi possono ridurre l'impiego di energia, minimizzando di conseguenza l'impatto ambientale.
L’efficientamento dei processi industriali, unito alla predizione della qualità della produzione, permette la riduzione dell’utilizzo di risorse. Tale evoluzione porta ad una diminuzione degli scarti di lavorazione che, oltre a permettere un risparmio di risorse, non richiederà smaltimento.
La variabilità nella produzione da fonti rinnovabili e le fluttuazioni della domanda possono essere gestite attraverso forecast accurati, sia della produzione che del demand. Tali forecast non si limitano a prendere in considerazione i soli profili di consumo, ma includono diversi fattori esterni ed interni, quali il meteo e caratteristiche dei plant produttivi. Una ulteriore ottimizzazione si può attuare sul network distributivo: monitorare e anticipare situazioni di criticità permette di ridurre le inefficienze, limitando i disservizi e gli sprechi.
Le interazioni tra dimensioni delle spedizioni, destinazioni e modalità di trasporto sono molto complesse. L’Intelligenza Artificiale permette di ottimizzarle per migliorare l'efficienza della supply chain. In maniera analoga l’Intelligenza Artificiale può efficientare qualsiasi processo che sia legato alla logistica, ad esempio l’ottimizzazione della workforce, la pianificazione dei mezzi pubblici o l’ottimizzazione della gestione del traffico.