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intelligenza artificiale e industria manifatturiera

L’intelligenza artificiale nell’industria manifatturiera. Acceleratore di competitività

L’intelligenza artificiale è entrata in modo dirompente nel mondo del lavoro. È già una realtà per molti settori industriali, anche se in trasformazione e con enormi sviluppi possibili. Il percorso delle aziende verso la completa digitalizzazione, il rinnovamento dei sistemi di fabbricazione, l’adozione di un vero digital thread, è ancora in divenire, ma la strada è segnata per le aziende, chiamate a un cambio tecnologico necessario.
L’applicazione dell’intelligenza artificiale all’industria manifatturiera rientra fra gli strumenti coinvolti in un cambiamento molto più grande, la cosiddetta quarta rivoluzione o Industria 4.0. Con l’Intelligenza Artificiale, altri strumenti come l’Internet of Things, i Big Data, la realtà aumentata stanno creando nuove prospettive: nuovi standard di efficienza, produttività e competitività che richiedono alle aziende creatività, investimenti e nuove competenze. Ma quali sono le opportunità aperte dall’impiego dell’intelligenza artificiale nel manufacturing, al servizio della produzione, del design, del workflow e della strutturazione stessa della fabbrica?

A cosa serve l’intelligenza artificiale nella produzione manifatturiera

L’intelligenza artificiale lavora con algoritmi basati su enormi quantità di dati per creare dei modelli con cui analizzare e potenzialmente intervenire, nel caso dell’industria manifatturiera, in tutte le fasi della produzione. Nell’industria manifatturiera le macchine automatizzate e i software basati su intelligenza artificiale possono dunque agire sul PLM, il ciclo di vita del prodotto, dalla progettazione alla vera e propria produzione, migliorando la qualità del prodotto stesso e l’efficienza del processo produttivo.

Progettare al meglio i prodotti con l’IA

Nel campo della progettazione sono straordinarie le potenzialità dell’intelligenza artificiale nell’aiutare gli ingegneri a disegnare prodotti complessi. I software di progettazione con design generativo sono in grado di creare molteplici versioni di un progetto sulla base dei dati di partenza, valutandone interazioni e cambiamenti al variare di dettagli o contesti. In questo modo è possibile prevedere il comportamento di un prodotto o di un pezzo a determinate condizioni, come ad esempio la risposta di un materiale a una certa geometria o a una certa modalità produttiva. Poter lavorare su un modello digitale che si comporta in tutto e per tutto come il corrispettivo fisico offre evidenti vantaggi quando si tratta di metterlo a punto prima di avviare l’effettiva produzione o di mostrarlo al cliente e studiarne le performance al variare delle richieste e delle necessità.

Migliorare la qualità del prodotto. In tempo reale

I modelli elaborati dall’intelligenza artificiale insieme ai sensori installati sulle macchine possono “predire” dati utili per ottimizzare la qualità del prodotto, ad esempio evidenziando la presenza di difetti o di difformità. Il lavoro stesso degli operatori sulle macchine dotate di interfaccia di dialogo può essere facilitato con istruzioni e procedure a cui accedere real time, anche attraverso chatbot.
L’ispezione della qualità può essere realizzata sul modello 3D del prodotto o di un pezzo. O sulle linee di produzione grazie ai sensori e agli IoT, riducendo errori e scarti.

Migliorare l’efficienza della produzione. La manutenzione predittiva

Un campo di enorme interesse è poi quello della manutenzione predittiva perché permette un importante risparmio di tempi e costi per le aziende. L’intelligenza artificiale, sulla base dei dati di ciascuna macchina, può anticipare il rischio di guasti, avvertire della necessità di manutenzione, segnalare una parte di ricambio da sostituire. Tutto questo ha evidenti vantaggi per la continuità operativa, ma anche per l’uso ottimale dei macchinari e il contenimento della loro usura.

Ottimizzare il workflow e la collaborazione

L’intelligenza artificiale migliora il flusso del lavoro fra i reparti e la collaborazione fra i numerosi attori della catena produttiva. Ad esempio facilitando la ricerca stessa dei documenti e la loro fruizione. Può sembrare una funzione meno rilevante, ma è fondamentale: in imprese che gestiscono quantità innumerevoli di documenti, procedure e dati, l’accesso istantaneo alle risorse corrette è di fondamentale importanza, anche per l’inserimento e l’addestramento del personale nuovo o più giovane.
Così come per la manutenzione predittiva, anche l’operatività beneficia dell’assistenza dell’AI in un sistema produttivo dotato di sensori e modelli, ad esempio evidenziando anomalie non note nel processo produttivo o valutando possibili variazioni di tale processo per ricercare la maggiore efficienza, l’ottimizzazione dei costi e dei tempi, l’impatto delle risorse hardware e software, ecc.

Ottimizzare il layout di fabbrica

Non solo un prodotto, un componente, un sistema di fabbrica, ma la fabbrica intera può essere oggetto di modelli predittivi in grado di valutare se la sua organizzazione può essere migliorata o se presenta difetti importanti. Anche in questo caso l’interazione fra algoritmi, big data, sensori e IoT può ad esempio evidenziare la migliore configurazione dello spazio nel modello digitale della fabbrica, mettere a confronto soluzioni diverse, calcolare l’adattamento dello spazio della fabbrica a nuove produzioni.

I digital twin. Dal prodotto virtuale alla factory in a box

Molti dei vantaggi evidenziati si avvalgano dell’uso della tecnologia del gemello digitale: la copia virtuale di un prodotto o di un macchinario o anche dell’intera fabbrica. Nel caso del prodotto, si tratta di fatto di modelli 3D che si comportano, nello spazio virtuale, come il prodotto fisico fa in quello reale. L’ovvio vantaggio è di lavorare in un ambiente di test parallelo che permette di anticipare la risoluzione dei problemi, fare analisi complesse alla presenza di grandi quantità di dati interconnessi e contestuali, risparmiare tempo e costi in fase di ideazione, prevenire rischi ed errori in fase operativa. Lo stesso principio si allarga ai modelli virtuali di macchinari o addirittura dell’intera fabbrica con applicazioni in ambito manutentivo, di efficientamento, di problem solving, di strategia produttiva.

IA, uomo e macchina nella fabbrica: quale scenario?

Una fabbrica idealmente completa nell’impiego dell’intelligenza artificiale significa una profonda automazione e può spaventare per il rischio percepito di una marginalizzazione del lavoro umano. Ed è certamente un problema controverso quello di un corretto bilanciamento fra il lavoro dei robot e quello degli umani nella fabbrica del futuro. Ma l’intelligenza artificiale può liberare tempo per le persone dai lavori ripetitivi, per investire invece risorse nella creatività, nell’invenzione e nell’ideazione, nell’organizzazione, nella risoluzione dei problemi.
A oggi molte aziende stanno facendo questo salto tecnologico, altre sono più arretrate, alcune hanno avviato progetti avveniristici. Introdurre oggi sistemi di produzione o fasi produttive servite dai sistemi di intelligenza artificiale costituisce certamente un grande vantaggio competitivo, anche per le piccole e medie imprese.

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