L'Intelligenza Artificiale nella Trasformazione Industriale, siamo a un punto di svolta?

L'Intelligenza Artificiale (AI) ha le sue radici nelle prime esplorazioni della scienza computazionale degli anni '50, quando pionieri come Alan Turing e John McCarthy posero le basi per quella che oggi conosciamo come AI.

Inizialmente concepita come la capacità delle macchine di simulare l'intelligenza umana, l'AI si è evoluta in diverse branche, tra cui il machine learning, che si basa sull'analisi dei dati per apprendere e fare previsioni, e il deep learning, che utilizza reti neurali complesse per affrontare compiti più sofisticati. L'AI si classifica principalmente in due categorie: l'AI debole, progettata per svolgere compiti specifici e risolvere problemi limitati, e l'AI forte, che ambisce a simulare una forma di intelligenza umana generale, anche se questo obiettivo rimane ancora lontano.
Dal 2020 a suscitare grande interesse è stata un particolare tipo di AI debole, l'AI generativa e i relativi chatbot ormai molto popolari (tra cui ChatGPT, Copilot, Gemini, Perplexity, Claude e molti altri). Nata come un'estensione avanzata delle tecniche di machine learning, l'AI generativa si concentra sulla creazione di contenuti nuovi e originali a partire da dati esistenti interagendo in forma semplice e diretta con gli esseri umani.
Ad ogni modo lo sviluppo tecnico-scientifico dell'AI sta conoscendo un probabile punto di svolta grazie ai progressi nell'analisi dei dati, nella potenza di calcolo e negli algoritmi, introducendo importanti innovazioni industriali che migliorano l'efficienza, riducono i costi e aumentano la qualità.

Manutenzione predittiva
Uno dei trend più rilevanti nell'industria è la manutenzione predittiva basata sull'AI. Sensori avanzati vengono installati sui macchinari per raccogliere dati in tempo reale su vari parametri, come temperatura, vibrazione, pressione e velocità. I dati raccolti vengono inviati a un sistema di elaborazione, spesso ospitato nel cloud, dove vengono normalizzati per garantire che siano pronti per l'analisi. Algoritmi di machine learning analizzano i dati per individuare pattern e anomalie. Questi algoritmi sono addestrati su grandi quantità di dati storici, il che consente loro di riconoscere i segnali di un guasto imminente. Basandosi sull'analisi dei dati, il sistema è in grado di prevedere quando un componente è probabile che fallisca in modo da inviare allarmi o notifiche al personale di manutenzione. Il personale può quindi pianificare interventi di manutenzione preventiva prima che il guasto si verifichi, riducendo i tempi di fermo macchina e i costi di riparazione.

Controllo della Produzione
L'ottimizzazione della produzione è un'altra area dove l'AI sta facendo la differenza. Analizzando i dati di produzione in tempo reale, gli algoritmi di AI possono identificare inefficienze e suggerire miglioramenti nei processi, portando a un uso ottimale delle risorse e a un aumento della produttività.
Inoltre, il controllo di qualità automatizzato attraverso sistemi di visione artificiale basati su AI permette di rilevare difetti nei prodotti con una precisione superiore rispetto agli esseri umani, garantendo standard qualitativi elevati e riducendo gli scarti.

Robotica avanzata
Nell'ambito dell'automazione avanzata, i robot collaborativi (cobot) rappresentano una delle applicazioni più interessanti. Dotati di intelligenza artificiale, i cobot possono lavorare fianco a fianco con gli operai umani, apprendendo compiti complessi e adattandosi a diverse situazioni di lavoro. Questo migliora la flessibilità e la produttività nelle linee di produzione. Parallelamente,
Robotica avanzata
Nell'ambito dell'automazione avanzata, i robot collaborativi (cobot) rappresentano una delle applicazioni più interessanti. Dotati di intelligenza artificiale, i cobot possono lavorare fianco a fianco con gli operai umani, apprendendo compiti complessi e adattandosi a diverse situazioni di lavoro. Questo migliora la flessibilità e la produttività nelle linee di produzione. Parallelamente, l'automazione dei processi robotici (RPA, Robotic Process Automation), tecnologia che attraverso software e bot consente di automatizzare attività ripetitive e basate su regole nei processi aziendali, libera i lavoratori da compiti monotoni, permettendo loro di concentrarsi su attività a più alto valore aggiunto.

Efficienza energetica e sostenibilità
I sistemi di gestione dell'energia (EMS, Energy Management System) basati su AI sono utilizzati per ottimizzare l'uso dell'energia in ambienti industriali. Questi sistemi regolano automaticamente i consumi energetici in base alla domanda e alle condizioni operative, riducendo i costi e l'impatto ambientale. Nell'ambito della strumentazione, sono disponibili tool e piattaforme di analisi dei dati basati su AI che possono elaborare grandi quantità di informazioni provenienti dai sensori e dai dispositivi in campo, in modo da fornire insights utili su performance, efficienza e condizioni operative delle attrezzature e dei macchinari.

Calibrazione e taratura intelligente
La calibrazione e la taratura intelligente sono altri campi in cui l'AI sta compiendo progressi significativi. Automatizzando e ottimizzando questi processi, l'AI garantisce misurazioni accurate e riduce i tempi di fermo delle apparecchiature. I gemelli digitali, ovvero le repliche virtuali dei sistemi fisici, utilizzano l'intelligenza artificiale per simulare, prevedere e ottimizzare le operazioni, permettendo di testare scenari senza rischi e migliorare la progettazione e la gestione degli asset.

Interfaccia Uomo-Macchina
Le interfacce moderne, supportate da tecnologie AI, stanno diventando sempre più intuitive e user-friendly, facilitando l'interazione tra operatori e sistemi complessi. I miglioramenti nella user experience, come i pannelli di controllo intelligenti e i sistemi di assistenza basati su AI, permettono agli utenti di ottenere informazioni in tempo reale e di prendere decisioni più informate con maggiore facilità.

Data Science e Business Intelligence
La Data Science (disciplina che utilizza metodi scientifici, processi, algoritmi e sistemi per estrarre conoscenze e informazioni dai dati) gioca un ruolo cruciale nel valorizzare i dati generati dai sistemi AI. Strumenti come Python e R sono ampiamente utilizzati per l'analisi e la modellazione dei dati, offrendo un'ampia gamma di librerie e pacchetti per applicazioni di machine learning e statistica avanzata. Power BI e Tableau sono piattaforme di visualizzazione dei dati che permettono di creare dashboard interattivi e report dettagliati. Google Analytics offre strumenti per monitorare e analizzare il traffico web, contribuendo a ottimizzare le strategie di marketing e a migliorare l'esperienza dell'utente. Gli strumenti di ETL (Extract, Transform, Load) SaaS consentono di gestire e trasformare grandi volumi di dati, integrandoli da diverse fonti per un'analisi più approfondita e una visione unificata delle informazioni. Integrati con questi tool di data science e data analytics, i sistemi di Business Intelligence (BI) utilizzano l'AI per trasformare i dati grezzi in informazioni significative, fornendo agli executive e ai manager strumenti per analizzare tendenze, identificare opportunità e prendere decisioni basate su dati concreti.

Trend tecnologici
Fra i trend tecnologici emergenti, l'edge computing si distingue per la sua capacità di integrare l'AI direttamente nei dispositivi sul campo, riducendo la latenza e migliorando la reattività dei sistemi automatizzati. La combinazione di AI e reti 5G facilita una comunicazione più rapida e affidabile tra i dispositivi, migliorando l'efficienza delle applicazioni industriali IoT e permettendo una gestione più efficace delle operazioni in tempo reale. La cybersecurity avanzata è un altro settore in cui l'AI è cruciale, proteggendo le infrastrutture industriali da minacce informatiche, identificando comportamenti anomali e rispondendo rapidamente agli attacchi.

Sfide, criticità e prospettive
L'adozione dell'AI comporta, come è ovvio, numerose sfide e criticità. La sicurezza dei dati e la protezione della privacy sono preoccupazioni fondamentali, poiché la raccolta e l'elaborazione di grandi volumi di dati possono esporre le aziende a rischi di violazioni e abusi. Inoltre, l'implementazione dell'AI richiede significativi investimenti in infrastrutture tecnologiche e formazione del personale, il che può rappresentare un ostacolo per le piccole e medie imprese.
Le preoccupazioni etiche riguardano l'uso dell'AI nella decisione automatizzata e la potenziale sostituzione dei posti di lavoro umani, con impatti sociali che necessitano di attenzione e regolamentazione.
È essenziale affrontare le sfide etiche e sociali per garantire che l'AI sia utilizzata in modo responsabile e vantaggioso per tutti. Con un'adeguata regolamentazione e una pianificazione oculata, l'AI può continuare a guidare l'innovazione e a trasformare positivamente l'industria, l'automazione e la strumentazione.

Di questo e molto altro ancora si parlerà nel corso della nuova edizione di SAVE in programma il 16 e 17 ottobre a Veronafiere.