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Smart Manufacturing: in che modo l’AI è la chiave del successo?

Smart Manufacturing: in che modo l’AI è la chiave del successo?

Che l’Intelligenza Artificiale abbia un impatto dirompente sul mondo della produzione industriale è chiaro a tutti: dietro un’espressione che tanti ancora faticano ad assimilare si nasconde un insieme di tecnologie che, secondo studi attendibili, potrebbe portare a un incremento dei profitti aziendali fino al 40% nei prossimi 15 anni. È quindi del tutto normale che, insieme a espressioni quali Industria 4.0 e smart manufacturing, l’ecosistema produttivo stia guardando all’AI con l’occhio attento di chi non può farsi sfuggire l’occasione.

Prima di tutto sgombriamo il campo da un equivoco: AI e Smart Manufacturing non sono la stessa cosa. Semmai, l’AI è uno degli abilitatori dello Smart Manufacturing: è ciò che si pone nel punto intermedio tra l’acquisizione dei dati – provenienti dai sensori che popolano la linea produttiva – e l’azione, che risente delle ‘decisioni’ dell’Intelligenza Artificiale. Prendiamo il caso della Vision Analysis, tipico esempio di AI in azione in una linea produttiva: videocamere ad altissima definizione possono rilevare difetti del prodotto a livello microscopico, cosa impossibile per l’occhio umano. Dove l’AI interviene, però, non è qui, bensì nella fase successiva: l’immagine non viene esaminata da un tecnico ma dall’AI stessa, che grazie al machine learning migliora di giorno in giorno arrivando a un livello di perfezione irraggiungibile con le sole capacità umane.

Come l’AI abilita lo smart manufacturing

Ci sono centinaia di modi in cui l’AI può condizionare l’efficienza produttiva e, di conseguenza, la redditività dell’azienda. Il tema è in forte divenire e non passa giorno in cui non venga pubblicato un nuovo use case di successo: a livello generale si può dire che gli algoritmi di AI sono studiati per trasformare i dati in efficienza, ovvero per ottimizzare il ciclo produttivo, ridurre i tempi di sviluppo, i costi per l’azienda e permettere la manutenzione predittiva. Si può quindi dire che l’Intelligenza Artificiale abbia modificato radicalmente il ruolo della tecnologia nel contesto produttivo: da strumento per azioni ripetitive e logoranti a cardine della produttività degli impianti.

L’AI funziona 24 ore al giorno, 7 giorni su 7, migliora quotidianamente e prende decisioni istantanee ponderando decine di variabili che vanno ben oltre il controllo qualità. Grazie ai suoi algoritmi l’AI è in grado di valutare, nello stesso contesto, parametri quali il costo, la sicurezza, l’efficienza e la redditività di una certa azione, per poi dare luce verde a quella che ritiene giusta in funzione dei suoi obiettivi: davvero troppo per un addetto in carne ed ossa. Eppure, dell’uomo ci sarà sempre bisogno: per questo la tendenza è affiancare esseri umani e macchine agli stessi progetti, sfruttando l’esperienza e la visione d’insieme dei primi con la perfezione e l’instancabilità dei secondi.

Posto che ogni industria ottiene significativi benefici dall’impiego dell’Intelligenza Artificiale, un’attività di cui si parla molto è la manutenzione predittiva, vero e proprio caso da manuale in tema di AI come abilitatore dell’industria 4.0. Punto di partenza è, anche in questo caso, l’Industrial Internet of Things (IIOT), ovvero i sensori intelligenti che vengono applicati ai sistemi industriali e che rilevano un’infinità di dati sulle loro attività; poi c’è il cloud, che riceve questi dati e – grazie agli algoritmi di AI – li interpreta in modo puntuale, confrontandoli con l’eventuale strategia di manutenzione programmata: nel caso in cui vengano rilevate anomalie che possano portare a guasti o malfunzionamenti, il sistema agisce all’istante o suggerisce la migliore linea d’azione. È dunque chiaro quanto un processo del genere offra benefici rispetto alla manutenzione reattiva o preventiva: nel primo caso si agisce di fronte a un guasto, con ovvie conseguenze sulla produttività, nel secondo ci sono i classici interventi di manutenzione programmata, col rischio di sostenere spese inutili.

Sulla medesima linea d’onda si pone il concetto dei Digital Twins (‘gemelli digitali’) ovvero copie virtuali di prodotti o processi che vengono impiegati per la prototipazione oppure per il controllo dell’operatività. L’utilizzo di un modello virtuale del prodotto, unito alla ‘solita’ elaborazione dei dati da parte dell’AI, permette alle industrie di valutare l’efficienza dello strumento ed elaborare quindi strategie di miglioramento prima della realizzazione del prodotto finito. Con tutti i benefici del caso in termini di sicurezza, efficienza e riduzione dei costi.

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