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I profondi cambiamenti vissuti dal mercato e la maturazione delle cosiddette “tecnologie emergenti” spingono le aziende verso un nuovo paradigma produttivo, meno vincolato alla produzione di massa, ma orientato a rispondere ad una domanda in continuo mutamento, in cui è il consumatore finale a dettare le regole del gioco.
L’industria del manufacturing oggi deve essere sempre più intelligente e adattarsi in maniera consapevole ed efficiente all’emergenza di diversi fattori, che vanno dai ritmi della domanda di mercato, alla personalizzazione del prodotto, fino alle difficoltà che possono insorgere nel contesto delle supply chain- soprattutto in presenza di particolari crisi a livello globale (come quelle a cui abbiamo assistito a partire dalla pandemia Covid-19), ulteriormente acuite dalle crescenti tensioni geopolitiche in atto.
Il modello produttivo tradizionale, impostato sull’automazione delle linee di produzione, non risulta più efficiente, poiché non si adatta in maniera dinamica ai continui mutamenti di scenario che influiscono sui vari processi coinvolti. Occorre una “fabbrica intelligente”, in grado di acquisire i dati provenienti dal piano di fabbrica, analizzarli, correlarli con tutte le variabili coinvolte e garantire risposte concrete ed efficienti in tempo reale.
La manifattura tradizionale sta progressivamente lasciando il posto allo Smart manufacturing, figlio di quel paradigma dell’industria 4.0 dove l’intelligenza artificiale è una delle principali tecnologie abilitanti. Se correttamente implementato, questo nuovo approccio alla produzione consente alle aziende manifatturiere di risultare molto più efficienti sul piano dei costi produttivi, qualitativi e di manutenzione, soddisfacendo i principali obiettivi di business, in funzione di un’innovazione davvero sostenibile.
Intelligenza artificiale e smart manufacturing: il paradigma dell’industria 4.0
Secondo una definizione offerta da Oracle, lo smart manufacturing, o “produzione intelligente”, consiste nella convergenza tra le tecniche utilizzate nella moderna data science e nell'Intelligenza Artificiale (IA) per creare processi che possono essere utilizzati nella fabbrica del futuro.
In passato, era molto difficile accedere ai dati relativi la produzione ed analizzarli in modo efficace. Mancavano le tecnologie in grado di offrire una visione in tempo reale del processo. Oggi, i dati consentono alle aziende manifatturiere di avere un quadro completo, prendere decisioni migliori e informate, oltre che automatizzare i processi di produzione, grazie a tecnologie come la robotica collaborativa.
L'IA è una tecnologia che si pone lo scopo di imitare l'intelligenza umana per eseguire determinate operazioni, oltre che migliorare costantemente se stessa in base alle informazioni che raccoglie e alla miglior conoscenza del contesto che riesce a maturare.
In merito a questo aspetto, è fondamentale il contributo del Machine Learning (ML), un sottoinsieme dell'IA che si concentra sulla creazione di un sistema basato su algoritmi, in grado di apprendere e migliorare le proprie performance nel tempo, sulla base dei dati di input elaborati.
Le aziende la cui produzione è impostata sul modello dello smart manufacturing utilizzano l'IA e il ML per contestualizzare le informazioni e fornire insight utili a qualsiasi processo decisionale, a prevedere ed anticipare i possibili guasti, oltre che regolare i piani di produzione, evitare i tempi di inattività e ottimizzare la supply chain in funzione della domanda.
Le aziende che implementano consapevolmente il paradigma dello smart manufacturing possono, quindi, automatizzare in maniera intelligente molti processi inerenti alla pipeline produttiva (come la gestione dell’inventario, l'elaborazione delle distinte di produzione, la redazione di documenti analitici sulla produttività o l’ottimizzazione della logistica), ai fini di migliorare l’efficienza complessiva e rispondere al meglio alle esigenze di business.
L’intelligenza artificiale è destinata ad avere un impatto enorme anche sul mercato delle soluzioni tecnologiche necessarie per dare corpo alle strategie legate allo smart manufacturing.
Secondo un recente report di Tractica, gli investimenti annuali globali del settore manifatturiero in software, hardware, e servizi aumenteranno dai 2,9 miliardi di dollari nel 2018 ad una stima di 13,2 miliardi di dollari entro il 2025. Si tratta di numeri che confermerebbero un’implementazione lenta ma costante nelle pipeline di produzione, secondo un andamento tipico dei modelli industriali.
Secondo Tractica, le tecnologie d’IA utilizzate nelle applicazioni di produzione, alla base dello studio condotto, includono machine learning, deep learning, natural language processing (NLP), visione artificiale, oltre alle applicazioni basate sulla IA generativa (large language models, generative design, ecc…).
Secondo alcuni sondaggi svolti da Deloitte, a partire dal 2019 l’adozione della IA nel settore manifatturiero si sofferma in primo luogo nell’ambito della smart production, senza trascurare gli aspetti legati ai prodotti e ai servizi funzionali ad una corretta implementazione di un modello produttivo basato sulla fabbricazione intelligente.
Quando si tratta di implementare l’intelligenza artificiale nei processi aziendali, appare evidente come le organizzazioni non possano limitarsi ad investire soltanto in pura tecnologia e nelle skill tecniche. Per ottimizzare i risultati in funzione del business è essenziale formare una vera e propria cultura del dato, per rendere le aziende a tutti gli effetti data-driven. Ciò comporta il necessario coinvolgimento da parte degli stakeholder non tecnici nelle varie linee di business, con la predisposizione di specifici piani di formazione continua, orientati in primo luogo al reskilling e al upskilling del personale dipendente, ai fini di evitare di utilizzare tecnologie nuove con metodi e approcci ormai superati.
Casi applicativi della AI nella manifattura moderna
Il settore manifatturiero può trovare nell’IA un prezioso alleato per moltissime applicazioni. In questo paragrafo ne elenchiamo alcune:
Robotica collaborativa
I collaborative robots (cobots) sono sempre più utilizzati sul piano di fabbrica, per assistere o sostituire l’uomo nello svolgimento delle mansioni più gravose.
I cobots sono una delle manifestazioni più evidenti della quarta rivoluzione industriale, che ha visto il passaggio dalla robotica autonoma, programmata per svolgere al meglio un task specifico, alla robotica intelligente, capace di apprendere e adattarsi in più scenari operativi.
I cobots sono in grado di sollevare carichi pesanti ed evitare collisioni, lavorando in sicurezza accanto agli umani. La loro intelligenza artificiale consente loro di prendere in autonomia decisioni sulla base di quanto accade nel contesto.
Manutenzione predittiva
Attraverso l’analisi dei dati provenienti dal piano di fabbrica, le applicazioni di monitoraggio possono conoscere in tempo reale lo stato funzionale delle macchine, rilevare anomalie ed individuare in anticipo i possibili malfunzionamenti.
Questo scenario ha aperto l’era della manutenzione predittiva (predictive maintenance) che sta progressivamente prendendo il posto della più dispendiosa manutenzione programmata. L’obiettivo è prevenire il potenziale guasto, risparmiando così molte risorse dal punto di vista economico e dell’impiego del personale, che viene contestualmente meno esposto a rischi, a tutto vantaggio della sicurezza sui luoghi di lavoro.
Digital twins
I digital twin sono modelli virtuali di entità fisiche, che consentono di conoscere e simulare il funzionamento di impianti e macchine senza dover procedere con dispendiosi ed inefficienti interventi reali. Gemello fisico e virtuale comunicano tra loro per mezzo di appositi sensori ed interfacce IIoT (Industrial Internet of Things).
L’intelligenza artificiale offre un contribuito essenziale per quanto concerne gli insight e le analisi utili a supportare la conoscenza durante l’intero ciclo di vita dell’impianto, dando luogo ad operazione come la già citata manutenzione predittiva.
Robotic process automation (RPA)
La RPA consente di automatizzare i task ripetitivi creando dei software bot che sostituiscono l’uomo nelle cosiddette operazioni a basso valore aggiunto. Le risorse umane possono essere pertanto collocate in funzioni a maggior rilevanza strategica per il business.
La RPA si è evoluta nel tempo, integrando tecniche di intelligenza artificiale e machine learning per migliorare il proprio funzionamento e collaborare con interfacce intelligenti come chatbot ed assistenti virtuali. Nell’ambito della produzione industriale, la RPA offre un contributo determinante sul piano dell’inserimento dei dati nell’esecuzione degli ordini.
Controllo qualità e riduzione errori produzione
Le aziende manifatturiere utilizzano sempre più spesso tecniche di computer vision basate sull’IA per l’ispezione visiva, cioè per vedere dettagli che l’occhio umano non riuscirebbe mai a distinguere per evidenti limiti biologici.
Le tecniche AI consentono di rilevare con relativa facilità le anomalie sugli elementi fabbricati, attivando gli alert che consentono agli operatori di effettuare indagini approfondite, evitando errori e difetti che potrebbero finire sul mercato a discapito della soddisfazione dei clienti.
Previsione della domanda
L’IA è frequentemente utilizzata per identificare i pattern che portano i consumatori all’acquisto, prevedendo quindi la domanda di mercato. Questa preziosa analisi dà modo alla manifattura di predisporre determinati volumi di produzione, ottimizzando tutta la supply chain necessaria per alimentarla, a cominciare dagli ordini di materiali e prodotti necessari per la fabbricazione.
In particolare, gli algoritmi di ML apprendono dallo storico dei dati di vendita e consentono di correlare un elevato numero di variabili, rilevando anche le cosiddette eccezioni alla regola, che potrebbero sfuggire alle previsioni basate sull’esperienza e sul buon senso degli operatori umani.
Logistica e gestione inventario
Le capacità predittive dei sistemi di machine learning consentono alle aziende manifatturiere di ottimizzare la gestione dell’inventario, individuando in anticipo i materiali e i prodotti in via di esaurimento. Questo consente da un lato di non rimanere senza scorte, con il rischio di rallentare o interrompere la produzione, o fare ordini con eccessivo anticipo rispetto alle reali necessità (con il rischio di pagare di più le merci e doverle stoccare per un periodo maggiore).
L’intelligenza artificiale consente di differenziare in maniera capillare le esigenze di inventario, sulla base delle caratteristiche dei prodotti e delle loro condizioni di approvvigionamento, oltre ad individuare tutti i colli di bottiglia della supply chain, soprattutto in presenza di filiere piuttosto articolate e complesse.
I vantaggi di un approccio intelligente alla produzione
I casi d’uso assunti a titolo esemplificativo nello scorso paragrafo lasciano trasparire evidenti vantaggi per chi sceglie di implementare l’IA nei processi legati alla produzione industriale. I benefici non si limitano agli aspetti puramente produttivi, ma consentono di efficientare anche elementi di carattere economico ed organizzativo.
Tra i principali vantaggi che l’IA può generare nel contesto della manifattura elenchiamo:
1. Riduzione dei costi generali
Una maggior capacità analitica dei dati legati alla produzione consente di avere una maggior visibilità sull’intera supply chain, con la possibilità di effettuare previsioni accurate e ridurre gli sprechi legati alla fabbricazione o al mancato utilizzo delle risorse. L’IA consente di prevedere in maniera accurata la domanda, offrendo insight utili a tutte le linee di business presenti in azienda, dalla progettazione alle vendite.
2. Riduzione dei costi operativi
La manutenzione predittiva consente di contenere la spesa legata al mantenimento in efficienza degli impianti, evitando onerose riparazioni e soprattutto i fermi di produzione - uno degli incidenti più pericolosi per la continuità di business.
3. Incremento della produttività
Il modello basato sullo smart manufacturing prevede sistemi interconnessi grazie ad interfacce IoT, con macchine in grado di comunicare in tempo reale tra loro e scambiare continuamente dati con le piattaforme di gestione e controllo della produzione. Ciò consente di monitorare e rendere più efficiente la produzione su tutti i livelli.
4. Incremento della qualità
Il monitoraggio intelligente dei sistemi di produzione e degli elementi fabbricati consente di ridurre gli errori e di acquisire elementi in grado di supportare strategie basate sul miglioramento progressivo delle performance.
5. Incremento della soddisfazione dei dipendenti e dei clienti:
L'adozione di workflow più moderni è in grado di attirare talento, mentre tecnologie come RPA consentono di sgravare il personale dipendente dai task ripetitivi, lasciando spazio ad attività più a valore. L’IA contribuisce, inoltre, a ridurre gli errori e a migliorare il rapporto con i clienti, con nuove interfacce conversazionali intelligenti per la customer care. L’analisi comportamentale dei consumatori consente alle aziende di conoscere al meglio i propri clienti, per soddisfare al meglio le loro esigenze.
6. Incremento efficienza energetica:
L’efficientamento della produzione consente di utilizzare meno energia per il funzionamento dei sistemi e di ridurre contestualmente le emissioni di C02, a favore di una fabbricazione più sostenibile dal punto di vista economico ed ambientale.
