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Panorama AUTOMAZIONE OGGI 28 | NOVEMBRE-DICEMBRE 2024 AUTOMAZIONE OGGI 458 supporto dei processi decisionali. Un altro 58% la utilizza per aumentare l’efficienza operativa e la produttività dei dipendenti. Informazioni accu- rate e rilevanti in tempo reale aiutano a mitigare l’impatto che le interruzioni della supply chain possono avere su fornitori, produttori e distri- butori. E abbiamo risultati concreti: per esempio SMA Solar Technology AG, produttore di inver- ter solari per impianti fotovoltaici fondata nel 1981 in Germania che oggi opera in 20 Paesi con oltre 3.600 dipendenti, ha ottenuto importanti vantaggi dall’utilizzo delle soluzioni SAP, tra cui un aumento di circa il 15% della produttività della forza lavoro che opera sulla supply chain, una riduzione del 10% dei costi complessivi di pianificazione della supply chain e una riduzione del 10% dei costi di stoccaggio e del tasso di ro- tazione delle scorte. Andrea Ariano, industry innovation and communication manager, Schneider Electric ( www.se.com/it ): Schneider Electric sta inve- stendo molto sul tema dell’intelligenza arti- ficiale, tanto da aver creato una struttura, l’AI Hub, che nasce come centro di eccellenza e innovazione per l’integrazione dell’AI nelle sue soluzioni e tecnologie. Abbiamo scelto di avere ‘molteplici approcci’ che definiamo ‘AI @ Scale’: in particolare, l’AI è uno strumento potentissimo per sfruttare l’expertise che ab- biamo nei dominii di nostra competenza e sup- portare ancora meglio i clienti. Combinando le opportunità della gestione dell’energia e della moderna automazione industriale, puntiamo ad applicare l’AI per aumentare l’efficienza e la sostenibilità. Stiamo sviluppando differenti soluzioni per utilizzare l’AI negli ambiti di cui abbiamo maggiore conoscenza. Tra le direttrici più interessanti vediamo soluzioni che combi- nano AI, robotica e sistemi di visione con algo- ritmi che consentono, per esempio, di gestire in modo ottimale il controllo qualità, la ridu- zione degli scarti, la circolarità e di anticipare eventuali problemi così da ridurre al minimo fermi macchina e interventi non pianificati; ma anche l’uso dell’AI generativa come co-pilota, assistente alla programmazione/progettazione con approccio low code/no code dei sistemi di automazione, integrando tecnologie GPT. Un altro ambito importante di utilizzo è il supporto nei servizi di assistenza evoluti che offriamo ai clienti tramite il nostro Connected Services Hub, per esempio generando con l’AI istruzioni passo-passo per affrontare diverse situazioni a livello locale, reportistiche, analisi di trend. Enrico Rigotti, countrymanager Italy, Univer- sal Robots ( www.universal-robots.com/it ) : Credo innanzitutto che sia necessario sottolineare come una tecnologia dirompente come l’AI, rispetto ad altre che l’hanno preceduta, abbia impiegato un lasso di tempo considerevolmente più breve a passare da semplice frontiera dell’innovazione, con poche applicazioni pratiche, a strumento di lavoro, un concreto supporto alla produttività delle aziende. E quindi un primo effetto positivo è stato senza dubbio quello di aver più semplice- mente superato la barriera di diffidenza che pre- cede ogni nuova tecnologia. L’AI è più accessibile rispetto ad altre tecnologie, e quindi ha spinto maggiormente la ricerca, sia quella pura che quella applicata. Questo vale soprattutto in paesi ad automazione spinta, come Germania, Korea, Giappone, USA. In Italia, però, oggi si considera l’AI generativa ancora principalmente come uno strumento ad appannaggio semi esclusivo delle grandi aziende, che possono istruirla e costruire prompt precisi, forti di uno storico sedimentato di big data. Alcuni passi concreti li stiamo però facendo anche qui, e la robotica collaborativa è stato un viatico importante per facilitare l’in- gresso dell’AI in produzione in Italia. Si tratta di due tecnologie immediate, semplici e che si parlano. UR ha una partnership attiva con Nvi- dia, fra i principali player del settore dell’AI, e sta testando con successo numerose applicazioni in cui l’AI guida la robotica e ne rende più age- vole la programmazione: dal controllo qualità, alla movimentazione autonoma, al bin picking con sistemi di visione avanzati, fino a protocolli di programmazione semplificati. Abbiamo di re- cente anche sottoposto 1.200 imprese in Europa e negli USA a una survey in cui abbiamo chiesto loro che tipo di rapporto avessero con questa tecnologia: quasi il 50% implementerà sistemi di AI, IoT e cloud nei prossimi 2 anni. Quali sono le principali sfide che la vostra azienda ha incontrato nell’integrare l’intelligenza artifi- ciale generativa con l’Internet of Things nei pro- cessi produttivi? Carrozzo : Minsait ha avviato una profonda tra- sformazione interna attraverso l’introduzione di soluzioni AI innovative. Queste tecnologie non solo migliorano la produttività e ottimizzano i processi interni, ma offrono anche ai clienti soluzioni personalizzate che facilitano la loro trasformazione digitale. Una delle principali ap- plicazioni aziendali in cui l’AI sta già dimostrando le sue capacità di alleato è il co-piloting per lo svi- luppo del software. Grazie a queste soluzioni, e al loro alto grado di accettazione all’interno dell’a- zienda, Minsait ha registrato un miglioramento della qualità del codice, la riduzione degli errori e un aumento di produttività. In questo processo, la sfida maggiore è stata promuovere l’ado- zione diffusa di questi strumenti, specialmente tra i professionisti più anziani che sono stati inizialmente più restii ad adattarsi. Oltre all’in- tegrazione dell’AI nello sviluppo del software, l’azienda sta rivoluzionando i propri processi di servizio e incrementando la produttività interna grazie a soluzioni proprietarie che uniscono au- tomazione, AI tradizionale e generativa. Queste tecnologie sono progettate per ottimizzare pro- cessi fondamentali come la previsione della do- manda, l’estrazione di informazioni dai moduli e il supporto funzionale, tra gli altri. Betti: Pur non essendo coinvolta direttamente nell’Internet of Things, Red Hat sta affrontando diverse sfide nell’integrazione della GenAI nell’ambito dell’Edge Computing, come la ge- stione dei dati e della latenza. Per quanto ri- guarda l’AI nel contesto IoT, la sfida è riuscire a gestire dati generati continuamente da sensori e dispositivi su larga scala e con tempi di risposta rapidi, soprattutto nell’edge, dove la capacità di calcolo e la larghezza di banda sono limitate. Ci sono soluzioni in Red Hat che offrono funzio- nalità di orchestrazione che rispondono pro- prio a questa necessità. Per quanto riguarda la sicurezza, gli ambienti IoT, soprattutto quando utilizzano l’AI, sono vulnerabili a potenziali at- tacchi. Integrare le infrastrutture in ambienti industriali, rispettando normative specifiche, ag- giunge un ulteriore livello di complessità​. Questi ostacoli sottolineano la necessità di bilanciare la Andrea Ariano, industry innovation and communication manager, Schneider Electric