L’Intelligenza Artificiale per la Manifattura migliora l’efficienza e la competitività

Uno dei paragoni che meglio rappresenta la portata rivoluzionaria dell’Intelligenza Artificiale (AI) è quello con l’elettricità. Come nel XIX secolo la nostra vita è stata stravolta (in positivo) dalla scoperta di Thomas Edison – questa, però, faceva seguito a tanti altri studi avvenuti nel passato, come quelli di Luca Galvani e di Alessandro Volta – oggi è l’AI la tecnologia destinata a lasciare un’impronta indelebile nella società. Soprattutto è in ambito business che si attende di capire quale sia la killer application, che possa risolvere alcune sfide comuni alle diverse industry: per esempio la mancanza di lavoratori (con la conseguente carenza di competenze) e la necessità di aumentare la produttività.

Il Manifatturiero conosce bene queste problematiche e sempre più spesso si affida alla tecnologia per affrontare lo scenario in costante mutazione. In mercato, la proposta più concreta sull’AI è quella di Avanade, azienda fondata nel 2000 da Accenture e da Microsoft, che ha sviluppato con le due società la soluzione Manufacturing Copilot: si tratta di una tecnologia dedicata alle imprese di produzione che facilita l’innovazione, l’efficienza operativa e il processo decisionale per penetrare i silos di dati tra i sistemi informativi (IT) e i sistemi operativi (OT), consentendo all’utente una visione end-to-end dell’intera attività.

L’idea di Avanade – che propone soluzioni per tutti i settori merceologici – è il salto evolutivo che dall’AI ‘generica’ conduce all’AI verticale, cioè in grado di adattarsi alle specificità di ogni mercato. “Nel Manifatturiero è fondamentale supportare le esigenze di alcuni ruoli, come il Plant manager o il Quality manager e per farlo abbiamo elaborato una soluzione in grado di integrare e analizzare i dati provenienti da diverse fonti, che spesso sono isolate e eterogenee”, spiega Andrea Testarmata, Industry X Lead di Avanade. Manufacturing Copilot si inserisce esattamente in questo punto: “Facilita la correlazione di dati e di conseguenza l’estrazione di informazioni e di valore da essi; in questo modo, si possono ottenere insight utili per migliorare le performance delle aziende del settore manifatturiero”.

Creare una data platform per applicare l’AI

Per far sì che la soluzione di AI generi il vero cambiamento, però, è necessario che tutti i dati rilevanti dell’azienda di produzione siano raccolti e resi realmente disponibili in un unico repository. L’AI – come le soluzioni di Analytics – si ‘nutre’ di dati e quindi questi sono fondamentali per concretizzare la ‘rivoluzione’: “Il problema è avere i dati in una forma e in un ‘luogo’ che li renda sfruttabili”, chiarisce Testarmata.

A creare le condizioni necessaria perché l’AI estragga valore dai dati e per implementare soluzioni tecnologiche avanzate è il Manufacturing Data Solutions in Fabric, la Manufacturing Data Platform basata sullo standard ISA-95 model (è il modello internazionale sviluppato dall’International society of automation, ISA, per l’integrazione dei sistemi aziendali e di controllo) proposta da Avanade e sulla quale trovano spazio tutti i dati che provengono dai diversi sistemi su cui si basa un’azienda di produzione (Manufacturing execution system, MES; Computerized maintenance management systems CMMS; Quality management systems, QMS; Enterprise resource system, ERP). “È qui che i dati sono omogeneizzati e contestualizzati, nel senso che è possibile creare correlazioni tra vari aspetti, come l’energia consumata rispetto una specifica produzione”, continua il manager di Avanade. Detto a parole sembra tutto facile, ma è proprio in questa fase che emergono le competenze dell’azienda leader globale nell’offerta di servizi digitali innovativi, cloud, consulenza, soluzioni verticali nell’ambito dell’ecosistema Microsoft (è stata Global SI Partner of the Year più volte di qualsiasi altre azienda).

Nel caso della proposta di Avanade, il manager aggiunge: “La nostra soluzione è progettata per essere un’AI democratizzante, perché rende accessibili e utilizzabili i dati a chiunque, anche a chi è sprovvisto delle competenze specifiche”. Com’è noto, infatti, Copilot – basato sui Large language model (LLM) sviluppati da OpenAI sulla piattaforma Azure di Microsoft – permette di interrogare i dati con domande in linguaggio naturale e questo vale anche per il settore manifatturiero. “Non significa che la soluzione sostituisce i tradizionali Analytics, ma li amplifica e li integra”.

Resta da chiedersi, allora, quando queste soluzioni saranno realmente implementate in azienda? “La nostra previsione è che questa tecnologia si diffonderà nelle PMI manifatturiere italiane in modo graduale e selettivo, a partire dal 2025 e fino al 2026. A determinarne l’adozione sarà il ritorno di investimento che potrà essere dimostrato dai casi d’uso più impattanti per il business”, commenta Testarmata, che punta l’attenzione anche sull’importanza della data platform, considerata lo strumento per avere una visione a 360 gradi del plant produttivo. “Implementare la possibilità di svolgere analisi avanzate sarà un ulteriore incentivo per le aziende che vogliono innovare e ottimizzare i loro processi”.

Dario Colombo

Dario Colombo, laureato in Scienze della Comunicazione e Sociologia presso l’Università degli Studi di Milano, è caporedattore della casa editrice Este. Giornalista professionista, ha maturato esperienze lavorative all’ufficio centrale del quotidiano online Lettera43.it dove si è occupato di Economia e Politica, e nell’ufficio stampa del Gruppo Ferrovie dello Stato Italiane.