I benefici dell’AI nella gestione dei datiERT

L’utilizzo dell’ intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando la gestione dei dati a partire dalla loro raccolta, processo chiave dell’Industria 5.0, che trasforma i Big Data grezzi in informazioni utili per ottimizzare i processi di produzione. L’AI, grazie al machine learning (ML), analizza grandi volumi di dati per identificare e strutturare modelli, prevedere tendenze future e automatizzare decisioni operative, migliorando l’efficienza e la produttività globali.

Abbiamo chiesto ai nostri esperti, in questa tavola rotonda, quali sono le applicazioni di AI che, secondo loro, stanno rivoluzionando il modo di gestire i dati nell’automazione industriale. Ecco cosa ci hanno risposto:

Claudio Stamile, manager of Artificial Intelligence R&D & Market Solutions di Fastweb+Vodafone:

“L’intelligenza artificiale non sta semplicemente cambiando la gestione dei dati, ma sta introducendo un paradigma completamente nuovo nell’automazione industriale, trasformando le macchine da mere esecutrici a partner cognitivi. Il beneficio principale è il passaggio da un approccio reattivo a uno proattivo e persino predittivo, con un impatto profondo su efficienza, qualità e flessibilità. Un primo esempio concreto è l’evoluzione della manutenzione: grazie all’AI non ci si limita più a intervenire dopo un guasto o a scadenze fisse. Analizzando in tempo reale i dati provenienti dai sensori, come vibrazioni, temperature o consumi, gli algoritmi possono prevedere con straordinaria precisione quando un componente si guasterà, permettendo di pianificare la manutenzione per evitare costosi fermi impianto.

Un secondo beneficio rivoluzionario riguarda il controllo qualità: oggi è possibile creare con grande semplicità modelli di AI che si auto-addestrano. Una rete neurale, per esempio, può apprendere le caratteristiche desiderate di un prodotto direttamente sulla linea produttiva e, attraverso la visione artificiale, imparare a riconoscere pezzi difettati con una precisione e una velocità irraggiungibili per l’occhio umano. Questo riduce drasticamente gli sprechi e garantisce standard qualitativi superiori.

Infine, la vera svolta è rappresentata dall’interazione uomo-macchina: per la prima volta, grazie all’AI generativa il dialogo in linguaggio naturale tra operatore e impianto è diventato una realtà concreta. Un tecnico può ora ‘chiedere’ a una macchina di spiegare le cause di un’anomalia, o configurare un algoritmo complesso semplicemente descrivendo a parole le regole da seguire, senza scrivere una sola riga di codice. Questo non solo semplifica radicalmente la gestione degli impianti, ma democratizza l’accesso a tecnologie avanzate, potenziando le competenze delle persone direttamente sul campo”.

Giovanni Mandelli, product solution manager Control, Scada and Visualization di Mitsubishi Electric . Factory Automation:

“Le linee di produzione generano una quantità enorme di dati, che spesso, però, non viene utilizzata. Il vantaggio principale dell’AI attuale è la velocità: riesce a leggere, gestire e correlare dati che altrimenti non verrebbero utilizzati perché richiederebbero un impiego di risorse elevato. E soprattutto lo fa in tempo reale.
Il primo beneficio evidente è quello della visibilità totale delle informazioni: fino a ieri, i dati della qualità erano scollegati da quelli della manutenzione o dei consumi energetici. Oggi, grazie ad algoritmi ormai consolidati, possiamo vedere come una piccola variazione di temperatura (manutenzione) stia causando micro-difetti (qualità) e aumentando i consumi.

In secondo luogo, vi è il passaggio da una manutenzione predittiva a una prescrittiva e, in futuro, all’autonoma. Non ci limiteremo più a sapere quando una macchina si romperà, ma l’AI potrà agire direttamente per riconfigurare la macchina estendendo la vita utile del componente fino al prossimo fermo programmato. All’interno dei prodotti di Mitsubishi Electric alcuni di questi algoritmi sono già implementati e miglioreranno molto velocemente; i robot, per esempio, sono già in grado di fare un check dello stato di usura delle proprie parti e fornire informazioni dettagliate all’operatore.

Infine, l’AI permetterà la creazione di digital twin ‘reali’, cioè simulatori di scenari di produzione su dati sintetici che consentono di ottimizzare l’intero processo produttivo garantendo l’adattamento al cambiamento delle condizioni di lavoro. Anche in questo ambito Mitsubishi Electric sta investendo molto sviluppando tool di simulazione 3D come Melsoft Gemini, che integrerà sempre più funzioni avanzate per poter gestire nuovi scenari anche non prevedibili”.

Francesco Tieghi, responsabile marketing e comunicazione di ServiTecno:

“Il principale beneficio non riguarda tanto l’automazione in sé, quanto la capacità di estrarre significati da volumi di dati che, fino a pochi anni fa, non erano gestibili. L’AI consente una comprensione più rapida e strutturata dei fenomeni industriali, integrando fonti eterogenee provenienti da sensori, storici Scada, sistemi MES o infrastrutture critiche.
Un altro vantaggio è il supporto operativo: l’AI può svolgere un ruolo di consulente tecnico, aiutando operatori e manutentori ad accedere più velocemente alle informazioni rilevanti o a competenze non sempre disponibili. Questo è particolarmente utile in settori dove il know how è frutto di anni di esperienza e difficilmente trasferibile. In sintesi, l’AI offre visibilità, contesto e continuità operativa, senza necessariamente intervenire nel processo produttivo”.

Fabio Pascali, regional vice president Italy, Greece, Cyprus di Cloudera:

“La vera rivoluzione dell’AI in campo industriale non è tanto nell’automazione in sé, quanto nella sua capacità di trasformare gli impianti da sistemi reattivi a ecosistemi capaci di monitorarsi e ottimizzarsi automaticamente. Il beneficio più immediato è il passaggio dalla manutenzione correttiva a quella predittiva: analizzando in tempo reale enormi volumi di dati provenienti da sensori IoT, l’AI può identificare i guasti potenziali prima ancora che si verifichino, riducendo drasticamente i fermi macchina, un fattore di costo critico per le aziende italiane.

Inoltre, l’AI, in particolare sotto forma di agenti intelligenti, permette di ottimizzare l’intera supply chain. La nostra più recente indagine sull’AI agentica (Fonte: ‘The Future of Enterprise AI Agents’) mostra come il 48% delle aziende manifatturiere stia già utilizzando questi agenti per ottimizzare la logistica ed evitare ritardi. Questo non solo aumenta l’efficienza, ma risponde anche all’imperativo della ‘Sustainable AI’, un tema sempre più sentito nel mercato europeo. Infine, come emerge dallo studio sopracitato, quasi la metà delle aziende manifatturiere considera il controllo qualità un caso d’uso primario: grazie alla machine vision, le aziende possono implementare un controllo in tempo reale con una precisione irraggiungibile per l’uomo. Questi benefici sono però realizzabili solo se si dispone di una piattaforma dati ibrida, come quella proposta da Cloudera, capace di gestire sia la varietà, sia la velocità di questi nuovi flussi di dati”.

Stefano Gandolfi, regional marketing manager di Omron Italia:

“L’AI sta trasformando profondamente la gestione dei dati nell’automazione industriale abilitando un approccio data-driven, che migliora efficienza, qualità e sostenibilità. Uno dei principali benefici è la possibilità di monitorare e analizzare in tempo reale parametri fondamentali come energia, efficienza produttiva, qualità, manutenzione e costi. Attraverso sensori intelligenti e sistemi di raccolta dati integrati, l’AI consente di rilevare anomalie, prevedere guasti e ottimizzare i processi, riducendo i fermi macchina e aumentando l’uptime. Il passaggio da una gestione reattiva a una proattiva permette di prendere decisioni basate su dati concreti e analisi predittive.

Un altro vantaggio chiave riguarda il controllo qualità: sistemi di visione potenziati dall’AI, come la serie FH di Omron, sono in grado di identificare difetti superficiali, misurare parametri critici e verificare la conformità dei prodotti in modo automatico e riproducibile, riducendo la variabilità legata all’intervento umano. La digitalizzazione dei processi di controllo qualità, inoltre, consente di archiviare e storicizzare i dati, facilitando audit e report normativi e garantendo la tracciabilità lungo tutta la filiera produttiva. L’AI contribuisce anche alla sostenibilità e alla riduzione degli sprechi: il monitoraggio dettagliato dei consumi energetici permette di individuare macchinari inefficienti, ottimizzare l’uso delle risorse e ridurre l’impatto ambientale, in linea con gli obiettivi ESG. L’analisi dei dati raccolti da fonti diverse consente di identificare rapidamente inefficienze e sprechi, migliorando la produttività e la competitività aziendale.

Infine, l’AI supporta la manutenzione predittiva e la gestione intelligente dei costi: sensori di vibrazione, monitor di corrente e sistemi di analisi avanzata permettono di prevedere guasti e pianificare interventi mirati, riducendo i costi di manutenzione e ottimizzando l’utilizzo delle risorse. La raccolta e l’elaborazione dei dati di produzione consentono di calcolare i costi reali per ordine, linea o turno, offrendo una base solida per decisioni strategiche. In sintesi, l’AI trasforma i dati industriali in asset strategici, abilitando una produzione più intelligente, efficiente e sostenibile. Le aziende che investono in queste tecnologie migliorano la qualità, riducono i costi, aumentano la resilienza e rispondono con maggiore rapidità alle sfide del mercato”.

Stefano Azzoni, sales engineer di B&R Automazione Industriale:

“L’AI sta trasformando il modo in cui i dati vengono utilizzati nell’automazione industriale, abilitando processi più intelligenti e flessibili. Fra i benefici principali figura, prima di tutto, la manutenzione predittiva avanzata: con soluzioni come AcopoStrak Monitor, B&R applica algoritmi AI per ricostruire grandezze non rilevabili dai sensori tradizionali, come lo stato di usura meccanica o i difetti di assemblaggio. Questo consente di anticipare i guasti, ridurre i fermi macchina e ottimizzare la disponibilità degli impianti.

Un altro beneficio consiste nell’ottimizzazione dei processi produttivi: l’analisi dei dati permette di generare statistiche di utilizzo utili sia ai costruttori, sia agli utilizzatori finali, migliorando l’efficienza complessiva e riducendo i costi operativi. Infine, l’AI porta flessibilità e adattività, poiché abilita le macchine ad adattarsi dinamicamente alle esigenze del cliente, garantendo una produzione personalizzata senza compromettere la produttività”.

Marco Marella, general manager di FasThink:

“Guardando alle cose concrete che riscontriamo tutti i giorni in fabbrica, sintetizzerei per macroaree: si va da un migliore e accelerato supporto alle decisioni e alla trasparenza dei dati che influenzano le decisioni, all’ottimizzazione e digitalizzazione dei processi produttivi, alla manutenzione predittiva, a un migliore controllo della qualità e a una maggiore adattività, senza dimenticare i fattori energetico e di sicurezza, con una migliore gestione e ottimizzazione.

Nel nostro ambito specifico, ovvero quello della data integration e trasformazione digitale, l’AI consente di analizzare con incomparabile velocità i grandi volumi di dati che raccogliamo attraverso tecnologie come sensori, macchinari e sistemi gestionali, individuando modelli e inefficienze. In questo modo, si ottimizzano i cicli produttivi e si riducono i tempi di set-up, con il risultato di un maggiore utilizzo effettivo degli impianti. L’AI trasforma i dati grezzi in insight utili per manager e operatori, offrendo una reportistica automatica, simulazioni di scenari ‘what if’, e consentendo migliori decisioni strategiche e operative”.

LEGGI LE RISPOSTE ALLE DOMANDE

Tavola rotonda: “I dati, petrolio del terzo millennio” – introduzione

 Le criticità da affrontare nella gestione dati

2 – In un modello in costante trasformazione, quali sono le maggiori criticità da affrontare nella gestione dei dati con l’AI?

AI e machine learning

3 – L’analisi di grandi volumi di dati permette di rendere più efficiente il processo di autoapprendimento delle macchine. Qual è l’impatto dell’AI sul machine learning?

Normative e linee guida

4 – L’approccio governativo all’AI combina le strategie nazionali a un quadro normativo globale (per esempio l’AI Act dell’UE) e alla promozione dell’innovazione smart nel rispetto dei principi etici e di sicurezza. Come sarà l’impatto sulla sua azienda e sul settore dove operate?

Strumenti e servizi

5 – Quali strumenti e servizi offrite al mercato e ai clienti per la gestione dei dati in un’ottica di AI?

 

Fonte apertura Foto Pixabay_geralt