L'intelligenza artificiale sta trasformando il settore, ma la sua diffusione richiede metodo, dati affidabili e una strategia chiaramente definita, sostiene Davy Pillet, CEO di Ellistat.
L'intelligenza artificiale sta emergendo come uno strumento molto efficace per l'ottimizzazione dei processi industriali. Oggi l'AI industriale consente di costruire un modello predittivo a partire dai dati. In un'azienda industriale vengono prodotti miliardi di dati al giorno, il che la rende il luogo ideale per sviluppare modelli e prevedere i risultati della produzione.
L'immagine di una fabbrica autonoma, orchestrata da un'intelligenza artificiale impeccabile, continua ad alimentare il discorso sull'innovazione. Ma la realtà industriale può essere diversa: un numero molto elevato di riferimenti, misurazioni che non sempre rivelano un reale cambiamento dei fattori influenti, fanno sì che l'implementazione dell'IA per controllare i processi non sia sempre risolutiva.
Cosa può (già) fare l'intelligenza artificiale
Implementare l'IA significa concentrarsi prima di tutto su settori già padroneggiati. Oggi l'intelligenza artificiale eccelle nel controllo di processi ben definiti. Può, ad esempio, ottimizzare i parametri di una macchina utensile o rilevare i difetti visivi dei pezzi.
Contrariamente a quanto si crede, avere sensori ovunque non è sufficiente. L'esaustività della misurazione industriale rimane un miraggio: alcune variabili cruciali, come la pulizia di un pezzo, non vengono catturate. L'intelligenza artificiale può imparare solo da ciò che le viene mostrato. E senza dati affidabili, l'IA non può né imparare né controllare in modo efficace.
Un'altra sfida importante è la varietà di riferimenti. In un'officina che produce centinaia di prodotti, sono necessari tanti modelli di IA quanti sono i prodotti. La sfida diventa quindi quella di costruire rapidamente un modello a partire da un volume di dati molto ridotto. Oggi pochi settori sono in grado di affrontare questa sfida, con la notevole eccezione della lavorazione meccanica, grazie ai dati provenienti da CAD e CAM. In altri settori, come la visione artificiale o la manutenzione predittiva, sono stati compiuti progressi reali, ma incompleti, perché per costruire un modello occorrono ancora un centinaio di pezzi.
Implementare l'IA nel settore industriale significa quindi pensare a una scalabilità fin dalla fase di progettazione. Infatti, se i risultati iniziali possono rivelarsi fruttuosi su alcune referenze, può essere difficile duplicarli sull'intera produzione.
È tempo di discernimento, non di euforia
L'intelligenza artificiale ha un enorme potenziale. Quando viene implementata con successo, i risultati sono impressionanti. La sfida consiste nell'integrare l'IA in modo che abbia un impatto misurabile e operativo. Testare tutto è una ricetta per il fallimento, perché sarà impossibile scalare e ottenere un reale ritorno sugli investimenti.
Una rivoluzione per i pazienti
L'IA industriale è uno strumento potente che richiede rigore, discernimento e metodo. L'atteggiamento delle aziende deve essere chiaro: definire una strategia. La rivoluzione dell'IA industriale è in corso. Non assomiglierà a un film di fantascienza o a una corsa frenetica alle attrezzature. Sarà una transizione paziente, precisa e controllata.
