Processi industriali: come migliorarli con AI, machine learning e dati

L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il modo in cui i processi industriali sono concepiti e gestiti. In un’epoca in cui l’automazione e l’efficienza sono elementi chiave per il successo delle aziende B2B, l’AI si sta affermando come una forza trainante di innovazione e progresso.

Ciò perché l’intelligenza artificiale e il Machine learning (ML) hanno il potenziale di rivoluzionare il modo in cui operano le linee di produzione industriale.

Di fatto, queste tecnologie, analizzando le grandi quantità di dati – generati dai sensori IIOT posizionati sulle linee di produzione – possono fornire preziose informazioni sul processo, aiutare a identificare le esigenze di manutenzione oltre che ottimizzare le operazioni, migliorare la produttività, l’efficienza e la flessibilità e incrementare la forza lavoro.

Processi industriali, lo scenario della produzione

Il miglioramento continuo dell’efficienza produttiva è da sempre considerato uno dei prerequisiti fondamentali per garantire la competitività delle aziende operanti a livello globale.

Tuttavia, le leve tradizionali sono ora meno efficaci per aumentare la produttività dato che sono emerse nuove sfide che hanno evidenziato l’importanza della resilienza e della flessibilità di intere catene di approvvigionamento.

Inoltre, molte industrie – secondo quanto affermato nello studio The future of jobs Report 2023 del World Economic Forum – stanno anche affrontando una carenza di personale specializzato che interesserà il 90% delle organizzazioni entro il 2025, inibendo la capacità produttiva.

Ancora, il cambiamento climatico e gli sforzi associati per raggiungere l’obiettivo di 1,5 gradi dell’accordo di Parigi hanno posto una particolare enfasi sulla sostenibilità e sulla riduzione delle emissioni, impattando notevolmente sugli obiettivi organizzativi del settore produttivo.

Ottimizzare i processi industriali con l’intelligenza artificiale

L’utilizzo sempre maggiore dei dati e delle tecnologie di produzione avanzate apre nuove opportunità per affrontare le sfide del settore.

È doveroso evidenziare che, se da un lato molte aziende hanno attuato questo processo di digitalizzazione e di innovazione negli ultimi dieci anni, dall’altro lato, la maggior parte di esse non è ancora riuscita a ridimensionare queste soluzioni per ottenere il valore desiderato.

Ovvero, spesso hanno utilizzato i dati per creare trasparenza, ad esempio, sui processi produttivi o per prevedere eventi futuri sulla base di dati storici; mentre poche aziende hanno investito in sistemi di autocontrollo basati sull’AI che ha il potenziale di sbloccare molto più valore.

Il mercato dell’AI nel settore manifatturiero è attualmente pari a più di 2,3 miliardi di dollari e, secondo la società di ricerche Market and Market, entro il 2027 varrà 16,3 miliardi di dollari, con un CAGR del 47,9% dal 2023 al 2027.

A testimonianza di come i casi di applicazione dell’AI del processo industriale, siano destinati ad aumentare sempre più.

AI, machine learning e dati: l’utilizzo nel processo industriale

L’impiego della tecnologia IIoT rende disponibile una grande quantità di dati di produzione in tempo reale che possono essere analizzati più facilmente dalle macchine alimentate dall’AI e dal Machine learning, riuscendo così a esaminare numerose variabili che influiscono sul processo di produzione e prevederne gli effetti in tempi brevi e più facilmente rispetto al lavoratore.

Vantaggi dell’AI nella produzione industriale

Il settore della produzione industriale può beneficiare di molti aspetti scaturiti dall’implementazione di AI e machine learning, e, precisamente in termini di:

• Migliore qualità – Le aziende possono utilizzare modelli di apprendimento automatico per individuare deviazioni dai criteri di progettazione tipici, difetti o problemi di coerenza che una persona normale potrebbe non notare. Grazie alle tecniche di ML è possibile migliorare la qualità del prodotto, riducendo i costi e il tempo dedicato alla garanzia della qualità. Inoltre, l’applicazione di modelli di analisi basati su AI, può ridurre drasticamente il tempo speso nell’analisi delle derive di processo, permettendo alle aziende di collegare facilmente la non qualità con le relative root causes derivanti dai processi produttivi.
• Ottimizzazione dei processi – Le organizzazioni possono raggiungere livelli di produzione sostenibili, ottimizzando i processi grazie all’impiego di software basati sull’AI e il Machine learning. Di fatto, i produttori possono selezionare soluzioni di process mining basate sull’AI per individuare ed eliminare i colli di bottiglia del processo.
• Gestione delle scorte – i sistemi di machine learning basati sull’AI riescono a supportare le attività di pianificazione dell’inventario ed eccellono nella gestione della previsione della domanda e della pianificazione dell’offerta. Le soluzioni basate sull’AI – rispetto alle tradizionali tecniche di previsione della domanda utilizzate dagli ingegneri negli impianti di produzione – producono risultati più accurati. Queste soluzioni aiutano le organizzazioni a controllare meglio i livelli di inventario, riducendo la probabilità di situazioni di cash-in-stock e out-of-stock.
• Rapido processo decisionale – L’IIoT, collegato al cloud computing e alla realtà virtuale o aumentata, permette alle aziende di: generare flussi di informazioni sulle attività industriali, condividere simulazioni e inviare informazioni vitali o rilevanti in tempo reale, indipendentemente dalla posizione. Di fatto, i dati dei sensori e dei beacon aiutano le aziende a stimare la domanda futura, prendere decisioni di produzione rapide e velocizzare la comunicazione tra produttori e fornitori, oltre a comprendere meglio il comportamento dei clienti.
• Costi operativi inferiori – Molte aziende del settore produttivo sono caute nell’investire in AI dato il cospicuo capitale richiesto; tuttavia, i vari casi di successo evidenziano che il ritorno sull’investimento (ROI) migliora nel tempo, e che le aziende trarranno vantaggio da spese operative notevolmente inferiori in quanto le macchine intelligenti sono in grado di occuparsi delle attività quotidiane di una fabbrica. Inoltre, la manutenzione predittiva contribuirà anche a ridurre i tempi di fermo macchina.

Ancora, la maggiore richiesta da parte dei consumatori di prodotti personalizzati può essere oggi soddisfatta più facilmente e risultare meno costosa grazie a progressi tecnologici come la stampa 3D e i dispositivi connessi IIoT.

Ne consegue che l’adozione di approcci di progettazione di realtà virtuale o aumentata comporterà un processo di produzione più accessibile e, grazie all’apprendimento automatico e all’integrazione CAD, i sistemi potranno essere creati e testati in un modello virtuale prima di essere messi in produzione, riducendo il costo del test manuale della macchina.

• manutenzione preventiva – Costituisce un altro vantaggio dell’impiego dell’AI nel settore produttivo, in quanto permette di individuare i problemi prima che si presentino e di assicurare che la produzione non debba interrompersi a causa di guasti alle apparecchiature. Di fatto, la piattaforma AI può prevedere quali componenti devono essere aggiornati/sostituiti prima che si verifichi un’interruzione.
• Design di produzione migliorati – L’AI sta apportando cambiamenti positivi anche nella progettazione del prodotto, quale l’inserimento di un “brief” in un sistema di AI che contiene i dati in termini, ad esempio, di limitazioni e linee guida per alcuni tipi di materiali che possono essere utilizzati, di tecniche di produzione che possono essere implementate, di limiti di tempo e di restrizioni finanziarie che possono essere utilizzati per simulare scenari, permettendo di selezionare le opzioni migliori grazie al ML.
• Sicurezza del lavoro sul luogo di produzione – In fabbrica e in qualsiasi edificio o ambiente di lavorazione si verificano errori e incidenti. L’impiego dell’AI e l’aiuto di robot o cobot possono ridurre notevolmente questi rischi. Inoltre, quando il lavoro è pericoloso o richiede uno sforzo eccessivo, il controllo da remoto riduce l’impiego e l’esposizione di risorse umane, contribuendo ad aumentare la sicurezza in generale. Ancora, un modo più semplice ed efficiente per preservare vite umane è creare protezioni e barriere di sicurezza grazie ad apparecchiature sensoriali sempre più sofisticate abbinate a dispositivi IIoT, permettendo quindi una più evoluta integrazione del processo produttivo e della collaborazione uomo-macchina.
• Produzione 24 ore su 24, 7 giorni su 7 – Qualsiasi impianto di produzione deve implementare turni, per continuare a funzionare 24 ore su 24. i robot basati sull’AI possono operare sulla linea di produzione 24 ore su 24 e non soffrono né fame né stanchezza. In questo modo si aumenta la capacità produttiva e, al contempo, si migliora l’efficienza grazie ai robot impiegati nella catena di montaggio, nei reparti di prelievo e di imballaggio e in molte altre aree, riducendo significativamente i tempi di consegna.
• Adattamento più rapido ai cambiamenti del mercato – Le applicazioni AI nella produzione vanno ben oltre il semplice potenziamento dei processi di produzione e di progettazione. Esse possono individuare i cambiamenti del mercato e migliorare le catene di approvvigionamento della produzione. Di fatto, un’azienda manifatturiera, grazie ai sistemi di AI, è in grado di creare proiezioni in termini di richieste del mercato, passando in questo modo da un semplice atteggiamento reattivo a una mentalità strategica e, al contempo, conseguire un vantaggio significativo grazie alla visibilità di variabili quali: la posizione, le situazioni geopolitiche, i fattori socioeconomici e macroeconomici e il comportamento dei consumatori.

Questi dati a disposizione permettono alle aziende del settore produttivo di ottimizzare in modo molto più efficace – ad esempio – il controllo dell’inventario, la forza lavoro, la disponibilità di materie prime e il consumo di energia.

Rischi trasversali dell’intelligenza artificiale nella produzione

È doveroso sottolineare che non sono tutte rose e fiori: l’impiego dell’AI nella produzione comporta anche alcuni problemi da valutare a priori. Vediamo quali:

• Elevati costi di implementazione: sebbene l’implementazione dell’AI nel settore industriale possa ridurre i costi del lavoro, essa può risultare piuttosto costosa, specialmente nel caso di startup e di PMI in quanto, oltre alle spese iniziali di investimento nella tecnologia, si dovrà considerare la manutenzione continua e i costi di cybersecurity per difendere i sistemi dagli attacchi, considerando che la cyber resilience è sempre più necessaria e cruciale.
• Mancanza di esperti qualificati: ad oggi risulta quanto mai difficile reperire personale qualificato e specializzato in AI. Pertanto, le aziende dovranno investire nella ricerca e formazione di esperti qualificati, spesso sostenendo una dura competizione per assicurarseli.
• Attacchi informatici: il settore manifatturiero caratterizzato dal processo accelerato di digitalizzazione ed innovazione in atto è destinato ad essere colpito da sempre più nuove tecniche di hacking da parte dei criminali informatici. Pertanto, è necessario essere in grado di implementare una strutturata cybersecurity e garantire la cyber resilience del settore produttivo. Inoltre, altrettanto importante e fondamentale diffondere la cultura del cyber risk all’interno delle aziende del settore e, al contempo, essere costantemente aggiornati sulle misure di sicurezza, consapevoli della possibilità di costosi attacchi informatici che possono impattare pesantemente sino a bloccare la produzione.

Caso di studio: un’azienda italiana per il miglioramento del processo industriale

Anche nel nostro Paese esistono aziende che si distinguono nello sviluppo di sistemi a supporto del settore manifatturiero, tra cui IOMA.

IOMA – un innovation hub nato a Torino dalla passione di un gruppo di giovani ingegneri, programmatori e designer – è in prima linea nello sfruttare l’AI, il ML e i dati per ottimizzare i macchinari industriali. Come afferma il CEO Alessandro Incisa, “L’azienda si prefigge di soddisfare ogni necessità di connessione tra digitale e reale come una sfida. Siamo ‘connettori’, in un contesto dove il confine tra IT e OT è sempre più sfumato, ma che implica strategie di difesa e investimenti che devono garantire un ROI soprattutto nel settore produttivo”.

IOMA sta sviluppando soluzioni di interfacciamento di macchinari automatici (basati su Programmable Logic Controller – PLC) con sistemi di backend e dabatase in cloud. Attualmente, è in corso un progetto di sviluppo di una interfaccia unificata di controllo macchine in grado di:

• astrarre e rendere più facile l’utilizzo delle macchine,
• fornire un pannello di diagnostica e controllo facilitato anche a servizio del dipartimento di manutenzione;
• sfruttare algoritmi di auto apprendimento per migliorare il processo produttivo o la reliability del macchinario.

Inoltre, IOMA, per permettere questa integrazione, ha avviato:

• lo sviluppo di una libreria universale per garantire la comunicazione tra sistemi PLC e server/backend/database;
• lo sviluppo di un sistema di backend e HMI (Human-Machine Interface) custom che può essere facilmente personalizzato e programmabile a seconda delle esigenze, in grado di integrare parte delle funzionalità SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition);
• applicazioni di algoritmi di self-learning e decentralizzazione del dato in grado di garantire analisi da parte di sistemi di AI/ML/neural network;
• lo studio di una soluzione di parziale delocalizzazione del dato e del carico di lavoro (i.e. edge computing) e delle strategie migliori in termini di dati e processi di calcolo da decentralizzare e da portare in cloud.

Intelligenza Artificiale nel futuro dei processi Industriali

L’implementazione dell’AI e del ML nelle linee di produzione industriale ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui le aziende operano. Grazie all’analisi in tempo reale dei dati, aziende possono ottimizzare le prestazioni delle macchine, prevenirne la rottura e migliorare la qualità complessiva del prodotto e garantire una maggiore efficienza e competitività.

È doveroso sottolineare come la capacità di analizzare i dati provenienti da più macchine e condizioni ambientali offre un vantaggio unico che può essere utilizzato per sviluppare linee di produzione più efficienti e affidabili. Pertanto, si ritiene che la continua evoluzione della tecnologia sia destinata a impattare positivamente e a garantire una maggiore efficienza delle linee di produzione industriale.

Se da un lato ci sono diversi problemi trasversali nella implementazione dell’AI – compresi i costi elevati e la suscettibilità agli attacchi informatici – dall’altro lato il ritorno sugli investimenti in questa tecnologia è decisamente positivo: l’AI, il ML e i dati si convertono in leve strategiche e contribuiscono a soddisfare anche molti aspetti di sostenibilità, riducendo gli sprechi e migliorando la qualità, l’efficienza delle linee di produzione.

Non dimentichiamo che, per garantire la cyber resilience, è necessaria una corretta implementazione dei principi di risk management, Business continuity e cybersecurity. Inoltre, risulterà altrettanto fondamentale essere in grado di gestire le sfide scaturite dall’implementazione dell’AI, del ML e di infrastrutture dati attraverso il miglioramento delle competenze delle risorse umane, dato che anche il settore produttivo è sempre più “bionico” – i.e. fatto di tecnologia e persone – e implica una cultura basata su una resilienza sempre più olistica.