Intelligenza artificiale nel manufacturing: rivoluzione o semplice evoluzione?

L’intelligenza artificiale è l’argomento più discusso e centrale nel campo dell’innovazione e della trasformazione digitale degli ultimi anni, così pervasivo da risultare impossibile non menzionarlo anche nei settori in cui il suo utilizzo è già consolidato. Si tratta, quindi, di comprendere meglio un fenomeno balzato agli onori della cronaca recentemente, ma le cui origini risalgono a tempi più lontani. L’intelligenza artificiale nel manufacturing ha raggiunto, infatti, un livello maturo di adozione: perché, dunque, se ne torna a parlare?

In quest’ottica, il connubio tra AI e manufacturing risale almeno alla definizione di Industria 4.0¹, nei primi anni 2010, che individuava proprio in questo binomio uno dei principi fondanti. In tale contesto, ci riferiamo principalmente agli utilizzi legati all’analisi dei dati e all’ottimizzazione dei processi. L’uso dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali dell’industria è, quindi, consolidato e in molti casi trasparente per gli utenti finali e gli operatori.

Non mancano, naturalmente, le innovazioni e i miglioramenti, ma la fase di picco dell’innovazione ha lasciato spazio ad applicazioni collaudate, consolidate e in cui prevale un approccio pragmatico. Ne ricordiamo di seguito le principali.

D’altro canto, la Gen AI sta guadagnando terreno anche nell’industria e nella manifattura. Anche in questo caso, occorre considerare un limite delle definizioni comunemente utilizzate: i modelli conversazionali più noti, infatti, non rappresentano l’intero potenziale dei modelli generativi. In tal senso, si stanno affermando utilizzi innovativi e particolarmente interessanti dell’AI generativa.

Intelligenza artificiale nel manufacturing: le tecnologie applicative consolidate

Come abbiamo accennato, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale in manifattura e in industria ha già numerosi campi applicativi universalmente disponibili. Ricordiamo qui quelli principali.

Robotica collaborativa

I cobot affiancano gli operatori nello svolgimento di attività complesse o gravose. Sono macchinari che, grazie all’intelligenza artificiale, possono apprendere, adattarsi e lavorare in sicurezza accanto agli umani, migliorando efficienza e sicurezza.

Manutenzione predittiva

L’analisi avanzata dei dati consente di prevedere guasti e anomalie e di ridurre i costi della manutenzione programmata. La predictive maintainance permette di sfruttare al meglio le risorse allocate alla manutenzione e di migliorare la sicurezza complessiva degli impianti.

Digital Twin

I gemelli digitali replicano virtualmente macchinari e impianti per effettuare simulazioni e ottimizzazioni senza interventi fisici. L’AI consente di effettuare analisi approfondite, che permettono di potenziare ogni aspetto della gestione aziendale, dalla manutenzione predittiva alla gestione operativa.

Controllo qualità

Strumenti come la computer vision basata sull’AI rileva difetti e anomalie con precisione superiore all’occhio umano. Questo consente di prevenire errori produttivi, aumentare la qualità dei prodotti e supportare gli operatori.

Previsione della domanda

Gli algoritmi di machine learning analizzano i dati storici per prevedere i trend di mercato. Questa capacità migliora la pianificazione produttiva e ottimizza la supply chain attraverso l’eliminazione dei colli di bottiglia e delle inefficienze.

Logistica e inventario

L’AI ottimizza sia gli aspetti legati all’approvvigionamento grazie alla possibilità di prevedere esigenze specifiche e gestire le scorte in modo dinamico. In questo modo le aziende possono evitare interruzioni nella produzione o problemi agli stock o alle forniture.

Il potenziale della Gen AI nel manufacturing

Al contrario, l’intelligenza artificiale generativa sta iniziando ora a farsi strada nel contesto della manifattura, con applicazioni che possono avere impatti considerevoli, in diversi punti della filiera. Un interessante approfondimento di McKinsey² li riassume in modo esaustivo. Riportiamo qui un estratto di quelli particolarmente significativi, al di là di temi già noti come l’analisi, in cui il potenziale è già ampiamente noto ed espresso, la gestione documentale e l’organizzazione della conoscenza aziendale, anche questi campi ampiamente discussi in altre sedi.

• Creare concept di prodotto corredati di disegni tecnici e documentazione per ridurre i tempi di ricerca e sviluppo dei prototipi, anche in modo fortemente serializzato.
• Scoprire nuovi materiali attraverso test e simulazioni per definirne il potenziale e gli eventuali limiti come materie prime alternative.
• Sviluppare piani di produzione basati su forniture, attrezzature e risorse disponibili anche in modo contingente.
• Procurement: scoprire nuovi possibili fornitori da fonti non note o poco frequentate.
• Identificare le condizioni di lavoro o attività pericolose e informare tempestivamente le principali funzioni interessate nella messa in campo di soluzioni e contromisure.
• Automatizzare la definizione delle rotte, in modo da ottimizzare costi, chilometri percorsi e tempi di consegna in modo efficiente e dinamico.

Come possiamo vedere, si tratta di attività fortemente innovative e che sfruttano le specificità dell’intelligenza artificiale generativa, collocandola all’interno del contesto produttivo.

Innovazione o rivoluzione? Un orizzonte mobile

Definire se l’impatto dell’Intelligenza artificiale nella manifattura nel 2025 sia rivoluzionario o innovativo richiede molta attenzione. Se è vero che il contesto industriale è giunto all’era dell’AI diffusa ben preparato grazie alle innovazioni in atto dalle origini di Industria 4.0, è altrettanto vero che la rinnovata attenzione, soprattutto per l’AI generativa, sta creando un forte fermento nella nascita di nuove soluzioni e idee. Una cosa è certa: per le aziende che si stanno avvicinando al tema, è importante farlo nel modo giusto, con la consapevolezza che si tratta di un settore in cui nei prossimi anni si susseguiranno molte interessanti novità.

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Fonte ¹: Sito SAP Italy

Fonte ²: Sito McKinsey