Negli ultimi anni, l’industria manifatturiera ha affrontato importanti cambiamenti, sia dal punto di vista tecnologico che nella gestione delle risorse umane, per far fronte alle nuove sfide di un mercato in continua evoluzione, grazie alle esperienze digitali.
La produzione deve adattarsi a ritmi sempre più veloci e alla personalizzazione dei prodotti per soddisfare le esigenze della domanda. Mantenere standard qualitativamente elevati è fondamentale per preservare la reputazione del brand in un contesto sempre più competitivo a livello globale.
Per rendere la fabbrica più funzionale ad una produzione in costante cambiamento, è emerso un nuovo paradigma, spesso associato alla quarta rivoluzione industriale: l’Industria 4.0. Questo paradigma sfrutta un insieme tecnologie abilitanti per interconnettere e rendere intelligenti i processi produttivi, offrendo una visibilità in tempo reale lungo l’intera filiera della manifattura.
L’Industrial AI gioca un ruolo cruciale in questo contesto. Non solo ottimizza i processi esistenti, ma consente anche la creazione di nuovi modelli di business, essenziali per mantenere una posizione competitiva sul mercato. In altri termini, l’Industrial AI implementa applicazioni che supportano un business sostenibile, basate su data science, machine learning e altre tecniche di intelligenza artificiale, tra cui quelle della generative AI.
Moxoff e l’Industrial AI
La industrial AI nella manifattura è in grado di generare una serie di significativi vantaggi, per le aziende che sono in grado di implementarla in maniera corretta e consapevole, avvalendosi di competenze qualificate e dotate di una comprovabile esperienza sul campo, come nel caso di Moxoff, che da molti anni affianca le aziende italiane utilizzando le più innovative tecniche di AI per soddisfare le loro esigenze di business nell’era della trasformazione digitale.
Per ogni progetto, Moxoff associa competenze ingegneristiche, matematiche e di data science per trovare la soluzione più efficace per ogni problema di processo analizzato, arrivando allo sviluppo e all’implementazione degli modelli e algoritmi più funzionali al caso specifico.
Cos’è l’Industrial AI
L’ industrial AI è uno specifico ambito applicativo dell’intelligenza artificiale (AI) e del machine learning (ML) nel contesto dello smart manufacturing, la manifattura intelligente. Sostenuta da importanti investimenti in termini di ricerca e sviluppo (R&D), la industrial AI sta trovando un impiego sempre più frequente lungo l’intera filiera della manifattura, nei sistemi delle smart factory e nella supply chain che sostiene la produzione stessa.
Grazie alla rapida diffusione delle architetture edge e cloud e della sensoristica IoT in grado di interconnettere i sistemi attivi sul piano di fabbrica, le organizzazioni oggi sono in grado di acquisire una grande quantità e varietà di dati, e sfruttare le potenzialità della AI per generare valore.
Grazie alle funzionalità innovative che la industrial AI è in grado di implementare nei processi produttivi, le imprese possono ridurre significativamente il time-to-market, contenere i costi, ridurre gli sprechi, elevare la qualità della produzione e adottare politiche più lungimiranti e sostenibili dal punto di vista ambientale, a cominciare dal contenimento dei consumi energetici.
Le tecnologie dell’Industrial AI
L’industrial AI promuove il cambiamento attraverso l’acquisizione di una cultura data-driven all’interno delle organizzazioni. La collaborazione tra data scientist, data engineer e le figure operative, genera valore attraverso l’analisi in tempo reale dei dati che provengono dalle linee di produzione e sono al tempo stesso in grado di fornire informazioni fondamentali per rendere più efficienti tutti i processi della manifattura.
Soltanto una cultura effettivamente data-driven consente inoltre di adottare con consapevolezza il paradigma della fabbrica intelligente, che sfrutta le potenzialità della industrial AI e di altre tecnologie emergenti, come l’IoT, la robotica, la realtà aumentata e molte altre.
Vediamo le tecnologie più comuni e diffuse che rientrano nell’ambito dell’industria manifatturiera.
Machine Learning e Deep Learning
Nel settore manifatturiero il machine learning (ML) e il deep learning (DL) vengono largamente impiegati in vari contesti, come il controllo qualità, l’automazione e la personalizzazione dei prodotti. La capacità di rilevare eventuali difetti di produzione garantisce al consumatore finale un livello qualitativo elevato, in grado di favorire la sua fidelizzazione. ML e DL consentono di implementare funzioni previsionali, per sviluppare applicazioni efficaci nell’ambito della manutenzione predittiva e della previsione della domanda di mercato.
Sensoristica e IoT (Internet delle Cose)
Oltre alle tecniche direttamente riconducibili alla AI, tecnologie come Industrial Internet of Things (IIoT), unitamente all’evoluzione delle architetture edge e dei sistemi di sensoristica, stanno giocando un ruolo fondamentale nel rendere sempre più interconnessa ed intelligente la fabbrica digitale, per raggiungere nuovi standard qualitativi, ottimizzando le risorse a disposizione.
Robotica Autonoma
Alla robotica automatica, radicata nelle catene di montaggio a partire dagli anni Settanta, si è più recentemente affiancata la robotica autonoma, o robotica cognitiva, fatta di robot e cobot (collaborative robot) in grado di interagire in maniera dinamica con l’ambiente in cui sono collocati.
Le funzioni di intelligenza artificiale consentono ai robot di prendere decisioni in base ai dati sensoriali, interagendo e collaborando con i lavoratori umani e le altre macchine presenti sul piano di fabbrica.
Computer Vision
La computer vision è una delle tecniche di intelligenza artificiale più rilevanti nel contesto industriale. La visione artificiale consente di monitorare e ispezionare vari elementi, implementando applicazioni in grado di vedere dove l’occhio umano non sarebbe mai in grado di arrivare.
La computer vision viene utilizzata in vari ambiti, in particolare per quanto riguarda il controllo della qualità, ispezionando gli elementi prodotti, validandoli o generando appositi alert nel caso in cui dovessero essere riscontrate delle anomalie.
Digital Twins
La industrial AI, in particolare grazie a tecniche di deep learning, è in grado di contribuire alla creazione di un digital twin dei componenti industriali, per simularne digitalmente il funzionamento e le performance, ancora prima che questi vengano realizzati fisicamente, suggerendo soluzioni ai progettisti affinché possano velocizzare e migliorare i risultati delle loro scelte.
Moxoff vanta un solido know-how nell’ambito della prototipazione virtuale nei processi di progettazione, grazie allo sviluppo di algoritmi e applicazioni capaci di configurare e preventivare i layout di fabbrica per rendere i processi produttivi sempre più rapidi, economici ed efficienti lungo l’intero ciclo di vita.
Le applicazioni dell’Industrial AI
La industrial AI sta cambiando radicalmente settori fondamentali come quello manifatturiero, energetico e dei trasporti. Le organizzazioni industriali utilizzano l’analisi predittiva e le tecniche di computer vision per ottimizzare i propri processi. Ad esempio, negli impianti produttivi, la AI sta diventando uno standard per monitorare la produzione in tempo reale, identificando preventivamente potenziali problemi e fornendo passaggi di correzione guidati per ottimizzare l’efficienza complessiva delle apparecchiature.
La industrial AI consente di migliorare l’efficienza dei processi produttivi mediante la manutenzione predittiva, l’ottimizzazione della supply chain, l’ottimizzazione energetica, senza perdere di vista il fondamentale obiettivo della sicurezza dei luoghi di lavoro.
Miglioramento della produzione
La industrial AI è in grado di rendere più efficiente l’intero ciclo di produzione, grazie alla costituzione di un’unica base di dati che permette di rendere coerenti tra loro i vari step. Le soluzioni Moxoff permettono ad esempio di ottimizzare lo scheduling di produzione, per ridurre al minimo i tempi di pianificazione e di inattività delle macchine, garantendo alle aziende migliori margini in termini di competitività.
Ottimizzazione della supply chain
Il livello di complessità raggiunto dai processi di manifattura rende impossibile gestire manualmente una supply chain, in quanto comporterebbe un dispendio di risorse umane e un rischio di errore non funzionale alle esigenze di business. Le organizzazioni hanno quindi iniziato ad utilizzare piattaforme basate su funzioni AI per gestire in maniera integrata tutti i processi delle loro supply chain, coinvolgendo in maniera sempre più attiva i loro fornitori.
Manutenzione predittiva
Utilizzando i sensori che offrono ai produttori una migliore visibilità dei loro ambienti di produzione, le applicazioni AI possono utilizzare i dati storici dei sistemi di fabbrica per identificare apparecchiature o macchine che operano in condizioni anomale, ad esempio fuori temperatura, poco performanti o con altri indicatori sintomatici di un possibile guasto. I tecnici possono quindi intervenire solo se strettamente necessario, risparmiando alle aziende ingenti risorse rispetto alla tradizionale manutenzione programmata.
Moxoff ha maturato una notevole esperienza nell’ambito della manutenzione predittiva in molti contesti industriali. Un esempio particolarmente noto è caratterizzato dallo sviluppo di un’applicazione di rilevazione automatica delle anomalie in ambito energy e telco, correntemente utilizzato per monitorare lo stato di salute dei cavi per l’energia, costantemente sottoposti ad azioni di stress, come le compressioni e gli allungamenti.
Ottimizzazione energetica
I sistemi AI possono aiutare le aziende manifatturiere a rilevare processi inefficienti dal punto di vista energetico. Un esempio è costituito dall’individuazione di possibili difetti nei macchinari causa di perdite, di una cattiva regolazione del sistema di riscaldamento o di un sistema di illuminazione inefficiente, per eccesso, per difetto o per caratteristiche progettuali non idonee a soddisfare i requisiti sul piano di lavoro. I sistemi di regolazione basati sulla AI consentono di ottimizzare i consumi energetici controllandone l’erogazione in funzione delle effettive esigenze che si presentano sul piano di fabbrica.
Moxoff vanta una solida expertise nei settori energy e utilities, con varie applicazioni soprattutto per quanto concerne l’ottimizzazione della logistica. Un esempio è dato da un’applicazione AI che consente di ottimizzare le rotte di trasporto del gas naturale liquefatto (GNL), che avviene per mezzo di navi metaniere.
Dopo aver analizzato le moltissime variabili che incidono sui costi di trasporto, Moxoff ha sviluppato un modello di ottimizzazione di tipo mixed-integer linear programming, che tiene conto delle voci di spesa dei viaggi, oltre che dei porti e delle navi effettivamente disponibili al calcolo del preventivo, per calcolare tutte le possibili combinazioni di rotta e scegliere, di conseguenza, quelle più convenienti. Il sistema consente di aggiornare continuamente lo scenario, aggiungendo e rimuovendo navi e porti sulla base dell’effettiva disponibilità, dettagliando inoltre le voci di spesa.
I vantaggi dell’Industrial AI
La industrial AI è capace di generare importanti benefici per le aziende manifatturiere capaci di implementarla in maniera corretta e consapevole nei loro processi, soprattutto intervenendo in una logica end-to-end, dalla progettazione alla produzione, con un pensiero rivolto anche al successivo ciclo di vita dei manufatti realizzati.
Aumento dell’efficienza operativa
Esistono innumerevoli esempi di come la AI possa efficientare i processi di fabbrica, generando importanti vantaggi da tutti i punti di vista. Per molte aziende, la progettazione del processo di produzione è diventata molto complessa, soprattutto per soddisfare rapidamente le esigenze che derivano dalla domanda di mercato. Questa complessità si riflette lungo l’intero ciclo produttivo, laddove la AI è in grado di offrire soluzioni concrete per semplificare le operazioni previste.
Riduzione dei costi di produzione
Come già precisato, le applicazioni di machine learning consentono di prevedere in maniera accurata la domanda, offrendo insight utili a tutte le linee di business presenti in azienda, dalla progettazione alle vendite, con risparmi su vari fronti, oltre a garantire il mantenimento in efficienza degli impianti, prevenendo onerose riparazioni e soprattutto mitigando i fermi di produzioni per assicurare la continuità di business.
Personalizzazione della produzione
La quarta rivoluzione industriale ha visto il passaggio dalla produzione di massa (mass production) alla produzione personalizzata (mass customization). Per soddisfare i nuovi requisiti di domanda, che vedono il consumatore sempre più attivo nella configurazione del prodotto finale, le aziende manifatturiere devono rivedere i processi e metodi produttivi tradizionali, rendendoli estremamente più agili e flessibili.
L’utilizzo delle applicazioni AI, oltre all’adozione dei principi e delle tecnologie dell’additive manufacturing consentono di progettare e produrre parti superando il tradizionale limite imposto dalla soglia minima di produzione, consentendo di produrre in maniera sostenibile in funzione di una domanda sempre più personalizzata.
Le sfide nell’Industrial AI
Le opportunità e i vantaggi che l’intelligenza artificiale è in grado di generare nel contesto manifatturiero sono innegabili e facilmente comprensibili anche dai non addetti ai lavori. Tuttavia, si tratta di una disciplina che per rendere più semplici le operazioni all’utilizzatore finale, si carica di un notevole livello di complessità in fase di implementazione, generando alcuni pain points che possono essere spesso risolti grazie ad una consulenza qualificata su questi temi.
Tra le principali criticità associate alla AI adoption nelle aziende manifatturiere ritroviamo:
Investimento iniziale e costi
La AI adoption comporta costi iniziali spesso importanti, legati alla necessità di rivedere in maniera più o meno profonda i processi esistenti, condizione che porta spesso a sostituire parti dell’infrastruttura hardware-software per rendere le fabbriche tradizionali delle vere e proprie smart plant.
Per superare queste criticità, inutile ribadirlo, occorrono consulenze qualificate, in grado di dimostrare una comprovata esperienza nelle applicazioni AI in ambito industriale.
Necessità di competenze specializzate
La prima condizione per rendere efficace e profittevole la AI adoption nei propri processi è data dalla formazione di una cultura data-driven, che comporta tra le altre cose il contributo di nuove competenze su vari livelli, tecnologici ed organizzativi.
Sulla base delle esigenze e delle disponibilità di risorse, le aziende assumono personale interno, stipulano partnership tecnologiche e affidano parte dei lavori in outsourcing.
Integrazione con sistemi esistenti
L’integrazione dei sistemi industriali costituisce uno dei temi più rilevanti quando si parla di implementazione della AI nei processi di produzione. Non si tratta soltanto di interfacciarsi a livello IT, ma occorre interagire con le macchine e le loro interfacce OT, spesso dotate di sistemi operativi obsoleti, nativamente non pensati per lavorare in rete. Si tratta quindi di valutare, caso per caso, quando sia possibile integrare le nuove tecnologie e quando invece sia più opportuno optare per la loro sostituzione.
