Georgia-Pacific ottimizza l'efficienza degli operatori utilizzando l'IA generativa su AWS

Per quasi un secolo, Georgia-Pacific è stata una delle principali aziende produttrici di articoli in carta, imballaggi e legname. Come azienda di produzione su larga scala, si mantiene competitiva eseguendo la manutenzione ordinaria, ottimizzando le linee di produzione e riducendo al minimo il tempo di inattività delle apparecchiature. Tuttavia, le conoscenze necessarie per svolgere correttamente queste funzioni essenziali erano disperse tra documenti fisici, file digitali e nelle menti dei dipendenti esperti.

Per creare una fonte centrale di informazioni, Georgia-Pacific si è rivolta ad Amazon Web Services (AWS) e alla potenza dell'intelligenza artificiale (IA) generativa per creare un chatbot in grado di rispondere alle domande degli operatori. Internamente, Georgia-Pacific chiama questo chatbot ChatGP. Grazie a questo vasto e accessibile archivio di conoscenze aziendali, tutti i dipendenti di Georgia-Pacific possono ottenere risposte rapide a domande complesse, accuratamente adattate ai loro processi.

Georgia-Pacific ha collaborato con AWS Professional Services, un team di esperti internazionali che aiuta le aziende a raggiungere i risultati desiderati su AWS. I team hanno collaborato per progettare e implementare una soluzione che soddisfacesse al meglio le esigenze degli operatori delle macchine e dei tecnici della manutenzione. L'impegno si è concretizzato in ChatGP, un chatbot basato su tecnologie di IA generativa.

Tramite Amazon Bedrock, Georgia-Pacific ha adottato Claude di Anthropic, un modello linguistico di grandi dimensioni, per aiutare il chatbot a comprendere e rispondere alle domande degli utenti in modo molto preciso e attinente al contesto. L'azienda utilizza anche Amazon Kinesis, un servizio completamente gestito che elabora e analizza a costi ridotti i dati di streaming su larga scala. Combinando l'IA generativa con i dati dell'Internet delle cose, ChatGP può rispondere alle domande degli operatori delle macchine fornendo risposte più precise e attinenti al contesto. Ad esempio, quando un operatore chiede informazioni su un problema specifico della macchina, ChatGP può fare riferimento ai dati dell'Internet delle cose pertinenti per fornire informazioni sullo stato attuale della macchina, sulle recenti tendenze delle prestazioni e sulle potenziali cause del problema, combinando così testo e numeri in un'unica risposta.

Gli operatori delle macchine interagiscono con ChatGP tramite un'applicazione web intuitiva accessibile da qualsiasi computer o tablet sulla rete di Georgia-Pacific. Il chatbot funge da hub di conoscenza centralizzato, raccogliendo le informazioni provenienti da varie fonti, tra cui documenti digitali, registri di manutenzione e dati dei sensori dell'Internet delle cose. Quando gli operatori riscontrano un problema, possono chiedere assistenza a ChatGP e ricevere indicazioni dettagliate sugli input o sulle regolazioni della macchina. ChatGP si adegua alle esigenze di ogni struttura in modo che le informazioni siano adattabili alle apparecchiature e ai processi utilizzati in quella sede.

Georgia-Pacific ha dato priorità all'acquisizione delle conoscenze dei lavoratori esperti. “Alcune apparecchiature hanno 50 anni e per molte di queste macchine non disponiamo di un'adeguata documentazione sulle procedure operative. Queste conoscenze risiedono nelle menti dei nostri dipendenti esperti”, afferma Shah. “Abbiamo creato una funzionalità che ci permette di registrare una conversazione tra più esperti in materia o dipendenti in pensione, dopodiché un modello linguistico di grandi dimensioni riassume la discussione. Il risultato è un documento che sembra creato dal produttore e le informazioni pertinenti diventano immediatamente disponibili per tutte le applicazioni che fanno riferimento al modello linguistico di grandi dimensioni.”

L'implementazione di ChatGP ha comportato vantaggi significativi per Georgia-Pacific. L'azienda ha migliorato la produzione delle macchine fornendo agli operatori i dati necessari per apportare modifiche quasi in tempo reale. Ciò ha ridotto gli scarti di produzione, diminuito i tempi di inattività delle macchine e aumentato la produttività. “Utilizzare l'IA generativa per raccogliere informazioni da varie fonti e ottenere risposte rapide e semplici è stato un punto di svolta per noi”, afferma Ryan Holbird, Senior Manager of Digital Transformation presso Georgia-Pacific. “È come avere un esperto digitale sempre presente, pronto ad aiutare sia gli operatori nuovi che quelli esperti a trovare rapidamente le risposte giuste.”

Sfruttando la potenza dell'IA generativa, Georgia-Pacific ha stabilito un nuovo standard per la gestione delle conoscenze e la risoluzione dei problemi nella produzione su larga scala. “Siamo solo all'inizio, ma stimiamo un potenziale risparmio di milioni di dollari all'anno in tutte le nostre strutture grazie all'uso della tecnologia basata sull'IA generativa”, afferma Shah.

Guardando al futuro, Georgia-Pacific prevede di espandere ChatGP in un numero ancora maggiore di strutture entro la fine del 2024.

“È stato stimolante vedere i nostri team riunirsi per risolvere questo problema”, dichiara Shah. “L'impatto sull'azienda è stato notevole e si è manifestato in breve tempo, soprattutto grazie ai team di talento di Georgia-Pacific, Koch e AWS. I prodotti creati da questi team sono frutto della loro autorealizzazione e del loro impegno a migliorare la vita degli operatori. Attendo con impazienza di scoprire come sarà il futuro di questa tecnologia nella nostra azienda.”