In che modo l'AI viene utilizzata nella produzione?

Intelligenza artificiale (AI) sta trasformando l'industria manifatturiera migliorando l'efficienza, la precisione e l'adattabilità in vari processi produttivi, in particolare nel contesto di Industria 4.0. 

L'applicazione delle tecnologie AI, come machine learning, computer vision e elaborazione del linguaggio naturale (NLP), migliora vari aspetti dei processi di produzione. L'AI può analizzare grandi volumi di dati provenienti da sensori, attrezzature e linee di produzione per ottimizzare l'efficienza, migliorare la qualità e ridurre i tempi di inattività. Utilizzando gli algoritmi per identificare i modelli nei dati, l'AI anticipa potenziali problemi, suggerisce miglioramenti e adatta autonomamente i processi in tempo reale.

Una delle applicazioni più impattanti dell'AI è la manutenzione predittiva. I sistemi di AI analizzano i dati provenienti dai sensori sui macchinari per prevedere i guasti prima che si verifichino, riducendo i tempi di inattività imprevisti e i costi di manutenzione. L'AI alimenta anche il controllo qualità avanzato attraverso sistemi di computer vision, che scansionano i prodotti in tempo reale per identificare i guasti.

L'AI generativa (gen AI) crea nuovi contenuti come testo, immagini e codice imparando modelli da dati e prompt precedenti. Nell'industria, ha una varietà di utilizzi per ricerche di prodotti, riepiloghi di documenti, servizio clienti, elaborazione delle chiamate e altro ancora. La progettazione e la prototipazione delle applicazioni aiutano gli ingegneri a esplorare rapidamente nuove opzioni di progettazione e ad adattarsi alle mutevoli esigenze di produzione. Nella gestione della supply chain, la gen AI viene utilizzata per la generazione di contenuti, la modellazione di scenari e l'automazione avanzata che migliorano la flessibilità e la comunicazione all'interno della supply chain. 

L'AI nel settore manifatturiero va oltre l'automazione e supporta il processo decisionale in tempo reale. Questo ruolo fa parte di ciò che viene spesso chiamato "fabbriche intelligenti" o "smart manufacturing", entrambi sinonimi di Industria 4.0. Questo approccio avanzato alla produzione utilizza una combinazione di tecnologie connesse, analytics dei dati in tempo reale e AI per creare sistemi di produzione flessibili, efficienti e altamente automatizzati. L'AI monitora i processi di produzione in corso e si adegua senza bisogno di istruzioni, massimizzando la produttività e riducendo gli sprechi. Questi sistemi rivoluzionano il modo in cui le aziende producono, migliorano e distribuiscono i loro prodotti. 

L'AI è anche al centro della crescente tendenza della collaborazione uomo-robot. I robot industriali tradizionali richiedono spesso una stretta supervisione e ambienti controllati, ma la nuova generazione di robot collaborativi basati su AI, o cobot, può lavorare in sicurezza a fianco degli esseri umani. I cobot si occupano di compiti ripetitivi o faticosi, mentre i dipendenti si concentrano su lavori più complessi e creativi.

Insieme, queste applicazioni di AI spingono la produzione verso pratiche più intelligenti, adattive e sostenibili. Tali benefici rendono il potere dell'AI un asset prezioso nella produzione moderna.

L'AI sta trasformando ogni aspetto della produzione, consentendo operazioni più intelligenti, efficienti e flessibili. I principali casi d'uso dell'AI per l'intelligenza artificiale nella produzione includono:

L'AI viene utilizzata per creare una replica virtuale di processi, linee di produzione, fabbriche e supply chain. Questi gemelli digitali vengono utilizzati per simulare, analizzare e prevedere le prestazioni in tempo reale. Rispecchiando digitalmente il mondo reale, i gemelli digitali consentono ai produttori di monitorare e ottimizzare le operazioni senza dover intervenire direttamente sull'asset fisico. I gemelli digitali si basano sui dati provenienti da sensori Internet of Things (IoT), controllori logici programmabili (PLC), deep learning e algoritmi AI. Queste tecnologie aggiornano costantemente il modello digitale con dati in tempo reale, offrendo una rappresentazione virtuale accurata e aggiornata.

I robot collaborativi (cobot) sono progettati specificamente per lavorare a fianco dei lavoratori umani, migliorando la produttività e la sicurezza durante la gestione di attività ripetitive o fisicamente impegnative. Ad esempio, i produttori di elettronica utilizzano i cobot per il posizionamento preciso dei componenti, migliorando significativamente sia l'efficienza che la precisione nel processo di assemblaggio. I cobot rappresentano un progresso significativo nell'automazione, colmando il divario tra le capacità umane e la precisione delle macchine.

L'AI analizza i dati dei sensori delle attrezzature per prevedere i guasti prima che si verifichino. Utilizzando un gemello digitale per valutare i modelli di comportamento e prestazioni delle attrezzature, questi sistemi possono avvisare tempestivamente gli operatori di potenziali problemi, consentendo loro di prevenire i guasti prima che peggiorino. Le case automobilistiche, ad esempio, impiegano la manutenzione predittiva sui robot della catena di montaggio, riducendo significativamente i tempi di inattività non pianificati e ottenendo notevoli risparmi sui costi. Questo approccio consente inoltre alle aziende manifatturiere di pianificare la manutenzione durante le ore non di punta per ridurre al minimo le interruzioni dei programmi di produzione.

L'AI consente ai produttori di offrire una personalizzazione di massa, consentendo di adattare i prodotti alle preferenze dei singoli clienti senza rallentare la produzione. Integrandola nel processo di progettazione, le aziende possono adattare rapidamente i progetti in base al feedback dei consumatori in tempo reale. Ad esempio, i produttori di abbigliamento utilizzano algoritmi di AI per personalizzare i prodotti, consentendo ai clienti di scegliere modelli che più soddisfano i loro gusti specifici​. Questa flessibilità migliora il coinvolgimento e la soddisfazione dei clienti.

La tecnologia basata sull'AI esplora un'ampia gamma di opzioni di progettazione basate su parametri quali materiali e vincoli di produzione. Questo processo di sviluppo del prodotto accelera il ciclo di progettazione consentendo ai produttori di valutare rapidamente più iterazioni. Gli strumenti di progettazione dell'AI generativa sono già in uso in vari settori, in particolare in quello aerospaziale e dell'automotive, dove le aziende li utilizzano per creare parti ottimizzate. Sebbene la tecnologia sia consolidata, il suo pieno potenziale è ancora in fase di esplorazione all'interno dell'ecosistema in evoluzione della produzione moderna.

Il concetto di "factory in a box" utilizza unità di produzione modulari e autonome che possono essere rapidamente distribuite in varie sedi. Dotate di automazione basata sull'AI, sensori IoT e analytics dei dati in tempo reale, queste unità consentono una produzione flessibile e localizzata. Ciò consente alle aziende di avvicinare la produzione alla domanda, ridurre i costi logistici e rispondere rapidamente al mutare delle esigenze. Alcuni settori, come quello elettronico, automobilistico e farmaceutico, stanno attualmente sperimentando queste unità portatili. Il pieno potenziale del concetto risiede nei futuri progressi nell'automazione, nella progettazione modulare e nell'integrazione dei dati, che lo renderanno una soluzione scalabile e mainstream. 

L'AI migliora i processi di controllo qualità impiegando la computer vision e il machine learning (spesso supportati da un gemello digitale) per identificare i guasti in tempo reale. Questi sistemi analizzano le immagini dei prodotti durante la loro produzione, segnalando incongruenze o difetti con maggiore precisione rispetto agli ispettori umani. Ad esempio, i produttori di elettronica utilizzano il controllo di qualità basato sull'AI per garantire che i componenti soddisfino specifiche rigorose. Questi controlli portano a un miglioramento della qualità del prodotto, a una riduzione degli sprechi e a un aumento della soddisfazione del cliente.

L'AI ottimizza le catene di supply chain analizzando vasti insiemi di set di dati per prevedere la domanda, gestire l'inventario e ottimizzare la logistica. Se abbinata a un gemello digitale, l'AI può creare un modello virtuale dell'intera supply chain, consentendo ai produttori di simulare e prevedere interruzioni o carenze di risorse in tempo reale. Il machine learning viene utilizzato per prevedere la domanda e automatizzare i processi di approvvigionamento, aiutando a garantire che i produttori dispongano dei materiali giusti al momento giusto. Inoltre, i sistemi di order management basati sull'AI possono tracciare e ottimizzare l'evasione degli ordini, garantendo una consegna puntuale. Ad esempio, i produttori alimentari utilizzano l'AI per ottimizzare le loro supply chain anticipando i cambiamenti stagionali della domanda, consentendo loro di gestire le risorse in modo efficiente e di ridurre gli sprechi. Questa funzionalità migliora l'efficienza operativa complessiva e la reattività alle dinamiche del mercato.

L'AI ottimizza i livelli di inventario analizzando i dati per prevedere il fabbisogno di scorte e automatizzare il rifornimento. Prevedendo la domanda e monitorando l'inventario in tempo reale, i produttori possono mantenere livelli di scorte ottimali, ridurre i costi di trasporto e migliorare il flusso di cassa. I produttori di alimenti e bevande, ad esempio, utilizzano sistemi basati sull'AI per tracciare l'utilizzo degli ingredienti in tempo reale. Possono prevedere le esigenze future in base ai programmi di produzione, alla stagione e alle tendenze passate. Questo aiuta a evitare potenziali colli di bottiglia nella produzione, ma riduce anche gli sprechi dovuti all'eccesso di scorte.

I sistemi AI monitorano il consumo di energia in tempo reale per identificare le inefficienze. Questi sistemi possono consigliare regolazioni che riducano i costi energetici e minimizzino l'impatto ambientale. Ad esempio, i produttori di elettronica utilizzano soluzioni AI per gestire l'energia e ottimizzare le loro operazioni. Questa efficienza si traduce in significativi risparmi sui costi e in una minore impronta di carbonio​.

L'AI aiuta nella pianificazione della forza lavoro e nella gestione analizzando i dati dei dipendenti per ottimizzare i turni e migliorare la produttività. Questi sistemi possono valutare fattori come il workload, le prestazioni dei dipendenti e le competenze per creare programmi efficienti. I produttori utilizzano questa funzionalità di AI per gestire la propria forza lavoro in modo efficace, garantendo che i lavoratori qualificati siano allocati dove sono più necessari​.

L'AI generativa aiuta i clienti a trovare i prodotti quando non conoscono nomi o codici esatti. I clienti possono descrivere le funzionalità desiderate e l'AI le traduce in una query di ricerca efficace. Può anche generare descrizioni dettagliate dei prodotti, migliorando l'accuratezza della ricerca attraverso la comprensione semantica.

L'AI generativa trasforma la gestione dei documenti nel settore manifatturiero, consentendo una ricerca e una sintesi efficienti. Invece di selezionare manualmente disegni tecnici, relazioni e registri, l'AI elabora grandi volumi di documenti per identificare modelli e riassumere le informazioni chiave. Questo approccio accelera il recupero, presentando informazioni complesse in formati chiari e accessibili.

L'AI generativa è utile anche per le aree che supportano il processo di produzione, come la gestione dei ticket e delle chiamate, le ricerche di mercato e la creazione di descrizioni dei prodotti, schede di manutenzione e istruzioni.

Oltre ai casi d'uso sopra indicati, l'AI può offrire benefici aggiuntivi e di vasta portata al settore manifatturiero.

Maggiore efficienza: l'automazione basata sull'AI accelera la produzione sostituendo le attività ripetitive, riducendo gli errori umani e ottimizzando i workflow. Con i sistemi integrati, i processi diventano più snelli, dalle materie prime ai prodotti finiti, riducendo al minimo l'intervento manuale e consentendo la produzione "hands-off".

Riduzione dei costi: l'automazione, l'analytics predittiva e il miglioramento del controllo di qualità contribuiscono tutti a significativi risparmi sui costi. L'AI riduce le spese per lavoro e manutenzione, diminuisce gli sprechi e ottimizza il consumo energetico, offrendo un ambiente di produzione più snello e a minor costo.

Miglioramento del processo decisionale: l'AI elabora i dati in tempo reale, consentendo ai manager di prendere decisioni informate e basate sui dati. I gemelli digitali consentono ai produttori di simulare scenari di produzione, riducendo al minimo i rischi e migliorando i processi decisionali testando i risultati prima della piena implementazione.

Maggiore sicurezza: i robot collaborativi (cobot) dotati di AI possono svolgere attività faticose o pericolose insieme ai lavoratori umani, migliorando la sicurezza sul posto di lavoro. I sistemi intelligenti e i workflow guidati dall'AR supportano ulteriormente il completamento sicuro e preciso delle attività, riducendo al minimo i rischi per i dipendenti umani.

Sostenibilità: la capacità dell'AI di ottimizzare l'allocazione delle risorse, ridurre il consumo di energia e limitare gli sprechi contribuisce a pratiche di produzione rispettose dell'ambiente. I componenti con sensori di automonitoraggio aiutano a ridurre al minimo le esigenze di manutenzione, contribuendo a ridurre l'impatto ambientale.

Innovazione e vantaggio competitivo: con una prototipazione più rapida, una progettazione generativa e simulazioni di gemelli digitali, l'AI consente ai produttori di innovare in modo rapido ed efficiente. Riducendo il time-to-market e supportando progetti di prodotti più avanzati, l'AI aiuta le aziende a rimanere competitive e reattive in un landscape di settore in rapida evoluzione

L'utilizzo dell'AI nel settore manifatturiero presenta diverse sfide, tra cui:

Qualità dei dati e disponibilità: l'AI si basa su dati di alta qualità, ma i produttori spesso non dispongono di dati puliti, strutturati e specifici per l'applicazione necessari per ottenere insight affidabili. Questo è particolarmente vero in aree come il controllo qualità, dove i dati incompleti sui difetti possono influire sull'accuratezza del modello​.

Rischi operativi: la produzione richiede precisione e affidabilità elevate, ma alcuni modelli AI, come l'AI generativa, sono ancora in fase di maturazione. I modelli attuali possono non avere la precisione necessaria negli ambienti di produzione.

Carenza di competenze: i professionisti con esperienza nell'AI, nella data science e nel machine learning scarseggiano. Questa carenza rende difficile per le aziende utilizzare appieno l'AI senza investire nello sviluppo della forza lavoro​.

Problemi di cybersecurity: l'integrazione dell'AI aumenta la connettività digitale, aprendo più punti potenziali per gli attacchi informatici. I produttori hanno bisogno di misure di cybersecurity avanzate per proteggere i sistemi sensibili​.

Gestione delle modifiche: quasi il 100% delle organizzazioni intervistate ha ritenuto che l'AI e l'automazione abbiano almeno un certo livello di impatto.¹ L'integrazione di queste tecnologie può incontrare resistenza da parte dei dipendenti, preoccupati per la sicurezza del lavoro. Una comunicazione chiara e la loro riqualificazione possono aiutare a facilitare questa transizione​.

Costi di implementazione: l'adozione dell'AI richiede un ingente investimento iniziale in tecnologia e infrastruttura: un potenziale ostacolo, soprattutto per le aziende più piccole.