Quali sono le priorità per le politiche di ricerca e innovazione in ambito industriale della Regione Lombardia? Attraverso il coinvolgimento degli stakeholder del territorio, il Cluster Afil-Associazione fabbrica intelligente Lombardia ha definito due direttrici principali: l’economia circolare e l’intelligenza artificiale. I due argomenti individuati – definiti da dettagliate roadmap elaborate dai soci industriali e accademici di Afil – sono tagliati in base alle peculiarità industriali del territorio.
«Grazie all’avanzata cultura della sostenibilità delle imprese lombarde, alle eccellenti capacità tecnologiche e di ricerca, e al fatto che in Lombardia operano produttori in molti settori industriali, i quali possono avviare la transizione verso l’economia circolare partendo dal ridisegno dei loro prodotti e delle loro filiere, la Lombardia è già oggi un riferimento europeo per il Manifatturiero Circolare – dice Giacomo Copani, Cluster Manager di Afil – Per quanto riguarda l’Intelligenza Artificiale, grazie alle numerose filiere produttive avanzate presenti in Regione – inclusa quella dei sistemi di produzione – e all’ottimo ecosistema di ricerca e innovazione per la transizione digitale, la Lombardia può diventare la Regione Europea che definisce gli scopi delle tecnologie di AI, ne guida gli impatti e integra le tecnologie di AI in soluzioni che possono essere esportate in tutto il mondo».
Per quanto riguarda la Roadmap sull’Economia Circolare, il lavoro dovrebbe servire a chiudere il circuito, prendendo in considerazione tutti i passaggi e tutti gli attori: infatti, l’unico modo per avanzare nell’economia circolare è quello di ragionare in ottica di filiera, che non solo va coinvolta, ma soprattutto va ripensata e riprogettata. Solo così è possibile ridurre la complessità che la trasformazione comporta. Va peraltro sottolineato che la Roadmap lombarda, così strutturata, va nella direzione del Green Deal Europeo, il piano d’azione continentale volto a promuovere l’uso efficiente delle risorse, a ripristinare la biodiversità e a ridurre l’inquinamento. La Roadmap è scaricabile a questo link.
Relativamente alla Roadmap Ai, il gruppo di lavoro ha proposto un framework per declinare in maniera strutturata le priorità in base a tre ambiti specifici: smart product, smart factory e smart value-chain. Il primo si riferisce alle potenzialità offerte dall’intelligenza artificiale di realizzare prodotti migliori e più performati, sia perché dotati loro stessi di sensori e della capacità di gestire dati, sia perché le nuove tecnologie possono offrire notevole supporto nel processo di progettazione dei prodotti, per esempio realizzando previsioni di mercato combinando dinamicamente diversi tipi di dati e informazioni, categorizzando e profilando i clienti, oppure fornendo indicazioni sui loro bisogni in base alle modalità d’uso dei prodotti. Il secondo riguarda la fabbrica dotata di sistemi cyber-fisici, che permettono alle macchine di comunicare e operare tra di loro e a stretto contatto con l’ambiente circostante, ponendo le basi per l’autoregolazione dei processi produttivi.
Da questo punto di vista l’Ai può intervenire con soluzioni diverse, dal monitoraggio e ottimizzazione dinamica dei processi, al controllo qualità, fino alla pianificazione e schedulazione della produzione. Il terzo, infine, concerne la catena del valore, e cioè l’insieme di attività che l’azienda svolge insieme ai propri partner per offrire i propri prodotti-servizi ai clienti. Qui l’intelligenza artificiale può servire ad ottimizzare la gestione del magazzino, la tracciabilità dei materiali e i trasporti, con Agv e Amr, e cioè con veicoli e con robot mobili autonomi, oltre che a migliorare i portafogli di servizi offerti al cliente e coordinare al meglio le interazioni e i processi con partner lungo tutta la catena del valore.
Di questo, e di molto altro, si è parlato nel corso dell’Assemblea annuale di Afil, presieduta da Diego Andreis.
La Roadmap Economia Circolare dà lo sprint a una visione trasversale e orizzontale di filiera
«Il percorso di lavoro per l’elaborazionedella roadmap per l’economia circolare di Regione Lombardia guidato da Afil è stato di tipo collaborativo, e ha visto la partecipazione di diverse persone del Cluster, tra cui anche diversi soci attraverso le varie fasi di consultazione svolte». È Marcello Colledani, responsabile scientifico Afil Roadmap CE, che ci spiega le fasi che hanno portato alla costituzione della roadmap sulla circular economy. Nello specifico, il gruppo di lavoro è partito da un problema concreto: la necessità di una visione trasversale rispetto agli specifici temi trattati. Ed è proprio questa l’idea che è stata esposta durante il meeting intercluster che si è svolto in Regione Lombardia per definire una roadmap strategica lombarda per la ricerca e innovazione nell’ambito dell’economia circolare, al fine di formalizzare una visione regionale in quest’area tematica, delineare le linee di sviluppo e le specifiche azioni prioritarie, in modo da trasferire la visione regionale a livello Europeo. «Abbiamo constatato che diverse sfide erano trattate in maniera isolata – prosegue Colledani – e mancava questa visione trasversale e orizzontale di filiera, indispensabile per mettere a terra soluzioni nei diversi settori di rilevanza della Regione».
Obiettivi? Sfruttare le competenze ed esperienze dei Cluster per proporre una visione multi-disciplinare dell’economia circolare, e mettere così a sistema i risultati di diverse iniziative regionali – tra cui i progetti europei “Screen” e “Circe”. Ma anche proporre una visione condivisa tra gli attori che rappresentano la “quadruple helix” in Lombardia e influenzare, con approccio bottom-up, le strategie di sviluppo e innovazione Europee in ambito CE. «Durante il meeting abbiamo proposto la roadmap, che è stata approvata e poi supportata – chiosa Colledani –. Abbiamo così iniziato il lavoro vero e proprio, accogliendo le varie necessità del territorio che giungevano non solo dai membri della nostra Associazione ma anche dai partecipanti agli altri Cluster. Questa prima parte ha portato alla produzione di un primo documento validato attraverso diverse fasi di consultazione pubblica. Questo processo è stato condotto nel 2019 e ha portato alla conclusione della roadmap nell’estate del 2020».
La metodologia di lavoro utilizzata è stata coerente con quella scelta a livello nazionale dal Cluster Fabbrica Intelligente, che Afil ha contribuito a definire: un approccio sia top-down, di definizione delle strategie, del contesto e delle macrosfide a livello europeo, sia buttom up, a partire dai settori di rilevanza del territorio lombardo, andando a definire le strategie e le priorità di innovazione e R&S in Regione. Con sempre presente la necessità di trasformare la filiera da lineare a circolare, per comprendere il riutilizzo di materiale da prodotti post uso. All’interno del documento si parte dal livello europeo di contestualizzazione delle macro sfide per arrivare alla verticalizzazione regionale, rappresentata dalle priorità di ricerca e innovazione per ogni fase della catena del valore circolare, per concludere con una visione trasversale di azioni che faciliterebbero la transizione verso questo tipo di filiera, per poi andare a una verticalizzazione ulteriore per gli attori di maggiore rilevanza nel contesto lombardo.
«Per quanto riguarda la priorità legata alla produzione – commenta Colledani – ci siamo chiesti quali fossero le trasformazioni necessarie per il mondo del manifatturiero per rendere questa fase sinergica con l’intera visione dell’economia circolare. Gli assi di intervento riguardano sia la progettazione sia la produzione: uno degli obiettivi è quella di renderla più flessibile, integrando alle materie prime vergini quelle di ritorno e di recupero dei prodotti post-uso. Ci siamo poi occupati della tracciabilità di prodotti e processi, e infine dei modelli di business orientati all’economia circolare. Mentre per quanto riguarda le priorità trasversali, di grande rilevanza è quella di “Piloting and demonstration infrastructures”, perché in tema di economia circolare è necessario dimostrare la fattibilità di questi modelli di business e delle tecnologie di supporto, per ridurre il rischio per le imprese che vogliono intraprendere questo percorso».
del valore dell’Economia Circolare che raccoglie tutte le fasi del ciclo di vita, dalla
produzione al riciclo
La Roadmap Intelligenza Artificiale: uomo al centro e smart product
Identificare le priorità di ricerca e le direzioni di sviluppo nell’ambito dell’intelligenza artificiale per il manifatturiero avanzato: è questo l’obiettivo della Roadmap Ai di Afil, sviluppata tramite la combinazione di approcci top-down e bottom-up. «Attraverso la roadmap vogliamo individuare anche i bisogni e le azioni per la formazione sulle tematiche di intelligenza artificiale – spiega Fabiana Pirola, responsabile scientifico Afil roadmap Ai –. E anche far emergere sinergie e meccanismi atti a favorire l’integrazione tra ricerca, innovazione ed impresa, creando l’ambiente ideale per nuove iniziative imprenditoriali nell’ambito dello sviluppo dell’Ai nel settore manifatturiero». Il lavoro ha preso spunto dall’analisi delle roadmap già esistenti, per poter così individuare le specifiche esigenze del territorio. «Inoltre, abbiamo svolto interviste e focus group con le aziende – prosegue Pirola – per identificare le priorità di ricerca e innovazione in ambito Ai specifiche per ogni settore del manifatturiero lombardo. Con i dati ottenuti abbiamo stilato report specifici che saranno allegati alla roadmap». Seguendo questo percorso il gruppo di lavoro Afil roadmap Ai è stato in grado di definire le tecnologie di intelligenza artificiale che possono essere sviluppate e implementate in base alle principali priorità emerse: supporto e valorizzazione delle persone, sviluppo e utilizzo di prodotti, macchine e sistemi intelligenti, previsione e pianificazione agile e resiliente.
«Per quanto riguarda il supporto e la valorizzazione delle persone, all’interno del framework smart product vogliamo garantire al progettista i giusti strumenti per lo svolgimento delle mansioni complesse, a supporto dell’analisi dei dati derivanti dalla fase d’uso dei prodotti per identificare funzionalità richieste o poco utilizzate – commenta Marcello Urgo, responsabile scientifico Afil roadmap Ai –. Lato smart factory, il nostro obiettivo è mettere l’operatore in condizioni di sicurezza e benessere, tramite piani personalizzati di formazione e l’identificazione automatica di situazioni di rischio. Infine, relativamente alla smart value-chain, occorre garantire assistenza tecnica avanzata tramite troubleshooting automatico e traduzione della documentazione tecnica di uso e manutenzione». Relativamente allo sviluppo e utilizzo di prodotti, macchine e sistemi intelligenti, all’interno del framework smart product il processo di roadmapping si è focalizzato principalmente sulle funzionalità di prodotto avanzate a supporto della sicurezza e della tracciabilità. Lato smart factory l’Ai sarebbe utile per l’ottimizzazione e il controllo automatico dei processi di produzione complessi, con macchine in grado di riconfigurarsi automaticamente e sistemi automatici per la gestione e l’efficientamento energetico delle linee di produzione. Per quanto riguarda la smart value chain, l’intelligenza artificiale sarebbe in grado di agevolare la manutenzione predittiva, l’assistenza remota, il troubleshooting automatico, e la definizione di contratti pay-per-use o pay-per-performance.
Infine, per quanto riguarda la previsione e pianificazione agile e resiliente, all’interno del framework smart product l’Ai servirebbe non solo per anticipare i bisogni del mercato, tramite previsioni dei trend basate su analisi di dati esterni o provenienti dalla fase di utilizzo dei prodotti, ma anche per profilare i clienti. Lato smart factory, attraverso l’intelligenza artificiale sarebbe possibile stilare una pianificazione e schedulazione dinamica della produzione, combinando informazioni interne (capacità produttiva) ed esterne (costo dell’energia, domanda, capacità partner), massimizzando l’efficienza. Senza dimenticare che si potrebbe anche fare una stima dell’impatto ambientale del plant. Infine, all’interno del framework value-chain, tramite l’Ai si potrebbero classificare le materie prime, grazie al riconoscimento automatico con smart sensor, e si potrebbe eseguire una previsione e relativa ottimizzazione della domanda e delle scorte di prodotti a consumo sporadico (come le parti di ricambio). «Ma sono diversi gli ostacoli: dalla mancanza di dati strutturati agli alti costi delle soluzioni, dalla carenza di technology providers alla mancanza di competenze – conclude Urgo – senza dimenticare il problema culturale».
