Il presente testo è una traduzione della versione inglese ufficiale del comunicato stampa e viene fornito unicamente per comodità di consultazione. Fare riferimento al testo inglese originale per conoscere i dettagli e/o le specifiche. In caso di eventuali discrepanze, prevale il contenuto della versione inglese originale.

DA PUBBLICARE IMMEDIATAMENTE N. 3500

TOKYO, 16 marzo 2022 – Mitsubishi Electric Corporation (TOKYO: 6503) ha annunciato oggi lo sviluppo di una tecnologia di intelligenza artificiale (IA) che prevede con precisione la richiesta di parti di ricambio. Sfruttando l'IA Maisart^®* dell'azienda, si prevede che questa tecnologia contribuirà a evitare una fornitura eccessiva o insufficiente di ricambi necessari per l'assistenza di elettrodomestici e altre apparecchiature, rafforzando in tal modo la gestione del magazzino e la disponibilità dei ricambi, oltre a migliorare la qualità dei servizi.

1. * Mitsubishi Electric's AI creates the State-of-the-ART in technology (L'IA di Mitsubishi Electric crea tecnologia d'avanguardia)

Caratteristiche del prodotto

1. 1)Previsioni della richiesta più accurate
   • Integrando l'IA Maisart, le previsioni della richiesta per i singoli ricambi sono state migliorate in media del 25,6% rispetto alla soluzione di pianificazione e gestione esistente per gli aspetti di produzione, vendita e magazzino (PSI), basata su fattori quali le medie di spedizione e volume di 12 mesi regolate in base alla stagione. Il nuovo metodo di Mitsubishi Electric utilizza i dati di apprendimento dell'IA su tendenze di richiesta caratteristiche per ciascun tipo di ricambio, come filtri dell'aria e schede dei controller. Per prevedere la richiesta, i cluster tecnologici categorizzano i componenti in base alle tendenze, quindi abbinano queste ultime a parti di ricambio specifiche, infine regolano i risultati in base a fattori stagionali.
2. 2)L'IA ottimizza il numero di cluster
   • L'IA ottimizza il numero di cluster e classifica le caratteristiche in un massimo di 20 schemi utilizzando il metodo X-Means e i volumi di spedizione effettivi. Il clustering viene normalmente eseguito in modo manuale da un analista, ma il metodo X-Means automatizza il processo con un algoritmo di apprendimento automatico che classifica i dati in base alle tendenze. Il processo di ottimizzazione è una sfida poiché la precisione delle previsioni varia a seconda del numero di cluster, pertanto Mitsubishi Electric ha adottato il metodo X-Means e incorporato il know-how esistente per automatizzare l'ottimizzazione.
3. 3)Contribuisce inoltre a prendere decisioni dalla portata più ampia
   • L'IA fornisce inoltre informazioni che gli esperti possono utilizzare per prendere decisioni sulla spedizione di altri ricambi. In passato, i risultati prodotti dall'IA erano difficili da tradurre in decisioni perché le prove utilizzate per produrre i risultati dell'IA tendevano a non essere trasparenti (black box). Il nuovo metodo di Mitsubishi Electric, tuttavia, indica le motivazioni alla base dei risultati, consentendo agli esperti di utilizzare le informazioni con sicurezza.

Sviluppi futuri

Il sistema sarà introdotto nella gestione PSI delle parti di ricambio per elettrodomestici e altre apparecchiature di Mitsubishi Electric a partire dal nuovo anno fiscale che inizia il 1° aprile. Ne seguirà poi un uso esteso in altre attività. Nel frattempo, nell'IA saranno incorporati i dati meteo globali per valutare le tendenze legate alle condizioni meteorologiche e quindi migliorare ulteriormente la precisione delle previsioni.

• Versione PDF (PDF : 286KB)

Richieste di informazioni

Contatto per i media

• Public Relations Division Mitsubishi Electric Corporation