di Virna Bottarelli | Catene di fornitura che si fanno più incerte, normative di sicurezza e ambientali che diventano più stringenti, competenze che mancano: lo scenario in cui operano le aziende manifatturiere, grandi o piccole che siano, è sempre più complesso. Le imprese sono chiamate ad affrontare ostacoli su larga scala: controversie commerciali, blocchi, conflitti, inflazione, aumento dei costi energetici e di trasporto. Gestire una realtà industriale, e farlo in modo efficiente, è sicuramente più complesso oggi rispetto al passato, ma è vero che, rispetto anche a pochi anni fa, le tecnologie a disposizione per farlo sono più avanzate e, consentendo una migliore visibilità su processi sempre più automatizzati e una maggiore garanzia di qualità, aiutano a fronteggiare le difficoltà. Tra queste vi è senza dubbio l’intelligenza artificiale, ormai parte integrante della Smart Industry.
Andrew Burton, Industry Director for Manufacturing di IFS, società che sviluppa e fornisce software aziendale su scala globale, ha recentemente scritto un articolo utile a comprendere come l’intelligenza artificiale rappresenti l’ultima grande forza tecnologica che sta rimodellando il settore manifatturiero. Scrive Burton: “Non più relegata alla fantascienza, l’integrazione dell’IA sta davvero prendendo piede nel settore, inaugurando così una nuova era di produzione intelligente. Grazie a potenti algoritmi e all’analisi dei dati, l’IA consente ai produttori di ottimizzare i processi, migliorare la qualità dei prodotti e semplificare le operazioni. Man mano che le aziende manifatturiere si addentreranno nell’era dell’IA avranno a disposizione potenti strumenti per migliorare la produttività, ridurre i costi e garantire i più elevati standard di qualità”. Sono diversi gli ambiti da considerare quando si parla di intelligenza artificiale nella produzione, dai gemelli digitali al controllo qualità. “Sfruttando i gemelli digitali, le aziende manifatturiere hanno la possibilità di testare e perfezionare i loro processi virtualmente, riducendo i tempi di inattività e migliorando l’efficienza complessiva. I modelli sono continuamente aggiornati dall’AI generativa, così da riprodurre sempre in modo fedele l’ambiente di produzione”. Ma l’IA fa la differenza anche quando parliamo di previsione della domanda e dell’offerta, della programmazione e dell’ottimizzazione della pianificazione. Le aziende le cui vendite dipendono dalle condizioni meteorologiche, come quelle del settore alimentare e delle bevande, ad esempio, possono oggi avere previsioni molto accurate che utilizzano la potenza dell’intelligenza artificiale per anticipare cambiamenti nella domanda che potrebbero essere altrimenti trascurati. Allo stesso modo, l’IA, grazie ad algoritmi avanzati e capacità di analisi dei dati, può ottimizzare la gestione della supply chain prevedendo i modelli di domanda, gestendo gli inventari e progettando percorsi logistici efficienti. “L’IA è più di un semplice strumento tecnologico: è un acceleratore che trasforma il manufacturing in un settore più efficiente, sostenibile e sicuro”, conclude Burton. Guardando a ciò che accade nel nostro Paese, i dati dell’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano indicano che il mercato nel 2023 è cresciuto del 52% e ha raggiunto i 760 milioni di euro. Si tratta di un vero e proprio boom, scaturito da investimenti per lo più in soluzioni di analisi e interpretazione testi per ricerca semantica, di classificazione, sintesi e spiegazione di documenti o agenti conversazionali tradizionali, mentre sono ancora limitati al 5% (38 milioni di euro) i progetti di Generative AI. Per quanto riguarda la spesa media in Intelligenza Artificiale per azienda, quelle del settore manifatturiero non rientrano però nei primi posti, che sono occupati da imprese del settore Telco-Media e Assicurazioni, Energy, Resource & Utility e Banche e Finanza.
IA, meccatronica e robotica
Anche secondo Duilio Perna, presidente del Gruppo Meccatronica e Automazione Discreta di Anie Automazione, l’intelligenza artificiale sarà sempre più un elemento determinante per le aziende del settore manifatturiero, oggi alle prese con un concetto di competitività che include più aspetti, tanto da rappresentare, “un grande mal di testa” per le imprese stesse. Perna è intervenuto il 7 febbraio alla tavola rotonda “Innovazione in movimento. Robotica, meccatronica e AI per l’industria manifatturiera”, organizzata da SPS Italia, la fiera dell’automazione e del digitale per l’industria, in programma a Parma dal 28 al 30 maggio, e ha spiegato come essere competitivi oggi significhi saper produrre in modo flessibile, contare su una supply chain resiliente, sgravare gli operatori da attività ripetitive, garantire la sicurezza degli ambienti produttivi, essere sostenibili. Come riuscirci? Adottando, appunto, tecnologie come l’intelligenza artificiale, integrate nel più ampio contesto della meccatronica. “La meccatronica è un involucro che in modo integrato ospita molte delle tecnologie che potrebbero soddisfare i bisogni del passato e quelli del futuro: il software, l’intelligenza artificiale che sfrutta i suoi principi di predittività e interazione, i digital Twin, la robotica e la visione”, aggiunge Perna. Sul tema della robotica sono invece interessanti le parole di Cristian Secchi, professore ordinario del dipartimento di Scienze e Metodi dell’Ingegneria dell’Università di studi di Modena e Reggio Emilia: “La robotica, in abbinamento all’intelligenza artificiale, ha un ruolo molto importante nella manifattura di oggi. Grazie all’IA si realizzano sistemi robotici consapevoli di quello che fanno e dell’ambiente che li circonda, capaci di ottimizzare il proprio comportamento per migliorare le prestazioni e garantire, in primo luogo, la sicurezza. Certo, integrare poi un sistema simile in una linea di produzione non è scontato: spesso quando si passa dal laboratorio all’ambiente della fabbrica sorgono problemi”.
A che punto siamo
La tavola rotonda del 7 febbraio ha visto anche un intervento di Marco Bentivogli, coordinatore di Base Italia ed esperto di politiche di innovazione, che ha collaborato alla stesura del Piano Industria 4.0. Sono passati quasi dieci anni dal lancio di quel programma: “Il Piano Industria 4.0 ha senza dubbio rappresentato una svolta in termini di semplificazione, ma nel 2016 era ancora alta la percentuale di imprese che sostenevano di non avere bisogno di robot o di strumenti digitali. Molti avevano ancora in mente l’idea del vecchio robot industriale e accadeva che robot collaborativi acquistati grazie agli incentivi fiscali fossero installati nelle fabbriche, ma non venissero effettivamente sfruttati per la loro potenzialità”, dice Bentivogli. “Oggi siamo passati al concetto del 5.0 che, a mio avviso, più che un nuovo paradigma, è una sollecitazione sulle finalità delle nuove tecnologie abilitanti, che, integrando robotica collaborativa e intelligenza artificiale, cercano di essere sostenibili, antropocentriche e resilienti”. Si è dunque compiuto il passaggio alla produzione intelligente? In realtà no. In molte realtà, sebbene siamo in una fase di gigantesca accelerazione tecnologica, manca ancora un passaggio fondamentale: la raccolta e l’utilizzo efficiente dei dati. “In Italia abbiamo un tessuto industriale fatto in grandissima parte di aziende di piccole dimensioni. Il 90% delle imprese associate a Federmeccanica ha meno di 10 dipendenti”, continua Bentivogli. “In uno scenario simile, se la soglia di accesso alle innovazioni non si abbassa, rischiamo di privare gran parte del sistema industriale italiano della possibilità di partecipare all’accelerazione di cui stiamo parlando”.
Le tecnologie nella fabbrica intelligente
In una fabbrica intelligente sono diversi gli ambiti tecnologici che possono rappresentare mercati di sbocco interessanti per i player dell’elettronica. Market Research Community, ad esempio, nel suo rapporto sul mercato dello Smart Manufacturing, classifica il settore in base alle seguenti tecnologie:
- MES (Machine Execution Systems)
- PLC (Programmable Logic Controller)
- Enterprise Resource Planning
- SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition)
- DCS (Discrete Control Systems)
- HMI (Human Machine Interface)
- Machine Vision
- 3D Printing
- PLM (Product Lifecycle Management)
- Plant Asset Management
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