L'Intelligenza Artificiale in ambito industriale (Industrial AI) è piuttosto semplice da usare ma, come qualsiasi tecnologia, funziona meglio se si basa su una conoscenza delle operations sottostanti, poichè ogni azienda è diversa. Molti immaginano l'AI come una soluzione completamente plug-and-play, in grado di trasformare istantaneamente le operations. In realtà, sappiamo che l'AI migliora man mano che apprende, sia che si tratti di cercare indicazioni stradali o di scrivere un'e-mail. In ambito industriale accade la stessa cosa: il suo vero potenziale si libera quando si integra con ogni aspetto del business, dalla data strategy alle competenze di settore, dalla cultura aziendale alle responsible practice.

IDC ha stimato che la sola AI Generativa – che è solo una delle tecnologie di AI utilizzata in ambito industriale – può rendere 3,7 volte per dollaro speso. E questo negli ambiti più semplici da analizzare, come la produttività, ma l'indagine evidenzia come l'attenzione delle aziende si stia ora spostando verso casi d'uso funzionali e specifici per settore, e che nei prossimi 24 mesi sempre più aziende cercheranno di sviluppare soluzioni di AI personalizzate. L'Intelligenza Artificiale è un asset industriale da oltre vent'anni. Le sue applicazioni danno un senso ai dati operativi provenienti da tutta la catena del valore aziendale, in modo che i team possano collaborare per prendere le decisioni migliori; è quello che si chiama intelligenza industriale, ed è così che l'Intelligenza Artificiale migliora l'efficienza, la precisione e l'innovazione in una azienda.

Le nuove tecnologie di Industrial AI vengono ora integrate in soluzioni mirate che potenziano l'efficienza e la sostenibilità aziendale, facendoci avvicinare all'Industria 5.0, un'era in cui esseri umani e macchine intelligenti lavorano fianco a fianco. Oggi, le principali tecnologie di AI utilizzate nell'industria sono molteplici. Il Machine Learning rileva problemi di prestazioni e identifica anomalie in processi, apparecchiature e asset attraverso il riconoscimento automatico di pattern. Nella analisi basata sui principi primi, il Machine Learning e gli algoritmi appositamente sviluppati possono ottimizzare i processi industriali, migliorando la resa e l'efficienza operativa.

Luca Branca, Country Sales Director Italia, AVEVA

Con le reti neurali, deep learning e reinforcement learning vengono utilizzati nei modelli di AI per pianificare i programmi e prevedere la probabilità di eventi futuri. Ad esempio, gli industrial AI assistant possono generare diverse opzioni di programmazione in pochi secondi, mostrando come i piani possano essere ottimizzati in base a diversi scenari di pianificazione e costi. La Generative AI crea nuovi contenuti o modelli di dati utilizzando informazioni esistenti, agendo come un esperto in materia per aiutare gli utenti a risolvere i problemi.

Grazie all'analisi delle cause radice (RCA), alle linee guida prescrittive e alla valutazione dei rischi, l'intelligenza artificiale permette di prendere decisioni più intelligenti. Nella progettazione degli impianti, gli algoritmi genetici possono accelerare il percorso delle condutture fino a 20 volte rispetto al lavoro manuale, semplificando le attività di routine e utilizzando input chiave quali start e end point o vincoli spaziali. La gestione delle supply chain diventa più semplice, ad esempio grazie a informazioni basate sull'AI sui percorsi di trasporto ottimali e sui livelli di inventario, ottenendo importanti risparmi e servizi migliori. La Vision AI ispeziona foto e video per supportare il controllo qualità e l'automazione, anche in aree non sicure per gli esseri umani.

Gli strumenti per l’industria

Senza integrazione strategica, i vantaggi dell'AI rimangono sulla carta. Una ricerca di BCG ha evidenziato che solo il 22% delle aziende che investono in AI è andato oltre la fase di proof-of-concept e solo il 4% sta creando un valore sostanziale. Questo perché molte aziende approcciano l’AI senza comprenderne appieno la portata, senza capire che deve essere adattata alla propria supply chain e come questa può essere utilizzata dai propri dipendenti. Il segreto è considerare l'AI come una capacità fondamentale incentrata sull'uomo.

L’industrial AI richiede professionisti qualificati per perfezionare e migliorare i modelli nel tempo. Sono le persone fisiche a determinare la qualità e l'accessibilità dei dati, a stabilire le priorità e a sviluppare modelli unici, nonché a perfezionare e scalare gli insight dell'IA per obiettivi aziendali responsabili, indipendentemente da quanto avanzati siano gli algoritmi e le tecniche. I modelli di AI non vivono di vita propria; riflettono i dati su cui vengono addestrati e gli obiettivi che vengono loro assegnati in un mondo industriale in continua evoluzione. È questa partnership tra uomo e AI che determina se le implementazioni saranno successi o fallimenti. Ecco perché consentire ai team che operano nel settore industriale di sfruttare al meglio l’AI è fondamentale quanto investire in tecnologia.

Sebbene lo stesso tipo di tecnologia di AI possa essere applicato in più settori verticali, per essere realmente efficace deve essere personalizzato sulla singola azienda. In questo modo, le organizzazioni mettono i propri team di lavoro nelle condizioni di rispondere in tempo reale ai cambiamenti, ottenendo risultati quando magari i competitor devono ancora scoprire il valore dell’AI.

Un big dell'energia come Duke Energy sfrutta l'analisi IoT basata sull'Intelligenza Artificiale dei dispositivi IoT per avvisare i tecnici di guasti alle apparecchiature ed evitare costosi fermo macchina. Nel settore manifatturiero, Nestlé garantisce che ogni barattolo di Nesquik abbia lo stesso sapore, riducendo al contempo gli sprechi alimentari del 10%, grazie all'analisi basata sull'IA e ai dati in tempo reale nel cloud. Aziende come PXiSE e Talison Lithium stanno dotando gli operatori frontline di strumenti potenziati dall'intelligenza artificiale per accelerare la produzione e migliorare precisione e affidabilità.

Anche i processi di produzione tradizionali si stanno evolvendo: le telecamere AI riescono a rilevare proattivamente i guasti, mentre gli AI assistant permettono ai team umani di concentrarsi su mansioni di maggior valore. A prima vista, queste innovazioni stanno automatizzando i processi industriali. In realtà, stanno ridefinendo l'agilità e la redditività aziendale. Tuttavia, per la stragrande maggioranza delle aziende, l'adozione dell’AI rimane una sfida.

Tre chiavi per il successo dell’Industrial AI

Le aziende leader nel quadrante magico dell'AI sono quelle che implementano tecnologie specifiche per ogni ambito, personalizzate in base alle proprie attività e obiettivi. L'industrial AI prospera nelle organizzazioni che innanzitutto sviluppano una solida strategia sui dati, perché i sistemi di AI sono efficaci quanto i dati su cui vengono addestrati: dati di alta qualità e ben gestiti sono indispensabili per ottenere insight significativi basati sull’AI. Le aziende di successo inoltre sfruttano le competenze specifiche del settore: l'AI da sola non può risolvere i problemi aziendali, esperti umani devono guidare l'implementazione dei modelli di AI assicurandosi che siano in linea con i cambiamenti che il settore deve affrontare allineati agli obiettivi di sostenibilità. Infine, è necessario promuovere l'adozione culturale: l'AI non è solo un cambiamento tecnologico, ma mentale. Le aziende devono investire nella cultura dell'AI a tutti i livelli se vogliono promuovere un'adozione significativa e un utilizzo responsabile.

Una società deve in sostanza considerare l'Industrial AI una priorità strategica, un investimento a lungo termine, e focalizzarsi sulla adozione di competenze interne. Solo così potrà raggiungere la propria efficienza operativa, costruendo al contempo fiducia e resilienza in un mondo sempre più guidato dall'AI.

Luca Branca è Country Sales Director Italia, AVEVA