Se in passato ci si chiedeva cosa fare dei dati raccolti dalle macchine connesse ora non ci sono più dubbi: sarà l’intelligenza artificiale a mettere a valore il big data dell’Industrial Iot. Edge computing, robotica, metaversi industriali supportati da digital twin. Dall’Industria 4.0 al paradigma manifatturiero 5.0, che sollecita investimenti e modelli di business orientati a decarbonizzazione e sostenibilità. Marchesini Group, Hitachi Rail, Tenaris. Le multinazionali dei più diversi comparti manifatturieri – dal macchinari packaging, un mercato che in Italia vale oltre 8 miliardi, al railway e all’acciaio – vedono nell’intelligenza artificiale un continuum digitale con quanto intrapreso in questi anni di Industry 4.0 e la considerano foriera di una nuova rivoluzione industriale per sostenere gli obiettivi Esg dettati dall’agenda europea. Ma attenzione! Qualunque sia il principio guida della trasformazione digitale, per le imprese la questione centrale rimane, sempre e comunque, quella della produttività. Non siamo messi bene. Tra il 2014 e il 2020 la produttività del lavoro in Italia è cresciuta ogni anno dello 0,5% rispetto all’1,2% della media europea e all’1% della Germania.
L’automazione, oggi potenziata dall’intelligenza artificiale, può avere un potenziale enorme di creazione di valore economico. Per le aziende che la sapranno cavalcare si tradurrà in aumento della produttività: più fatturato e più redditività. Favorirà inoltre condizioni di lavoro migliori, evitando agli operatori i compiti più gravosi, noiosi e ripetitivi. E in prospettiva garantirà retribuzioni più avanzate poiché i salari bassi italiani sono una conseguenza di una scarsa produttività. E’ questa la riflessione che emerge dal confronto tra le imprese del manifatturiero che si è svolto nel corso del convegno “Stati Generali della Meccatronica”, organizzato dalla Fiera Internazionale A&T (che si terrà dal 14 al 16 febbraio) in collaborazione con Confindustria Bergamo, il consorzio per la meccatronica Intellimech, il Cluster Fabbrica Intelligente e l’Innovation District Kilometro Rosso. La valorizzazione dell’intelligenza artificiale passa anche dalle startup, gli alleati naturali, portatori di competenze native digitali. Il loro contributo servirà ad accelerare lo sviluppo di soluzioni algoritmiche in tutti i settori di industry.
E’ il caso di Aitem, spinoff della multinazionale Punch Torino (che diventa Dumarey Group) che, con attività di sviluppo software, prevede di passare dagli attuali 400mila euro a 6 milioni di fatturato nel giro di soli tre anni. «L’intelligenza artificiale rappresenta un’opportunità per elevare il livello di efficienza e di produttività e per valorizzare al meglio le risorse umane e le loro competenze», ha affermato la presidente di Confindustria Bergamo Giovanna Ricuperati in occasione del convegno (prossimamente su Industria Italiana l’intervista estesa). Considerazioni che si sposano con il messaggio inviato in apertura degli Stati Generali della Meccatronica da Alberto Bombassei, presidente emerito di Brembo e presidente di Kilometro Rosso.
«L’adozione dell’intelligenza artificiale non solo rafforzerà in modo significativo la manifattura italiana ma contribuirà soprattutto a fargli vincere la sfida alla bassa produttività, da sempre gravoso vincolo alla competitività del nostro sistema industriale», afferma Bombassei. L’integrazione dell’intelligenza artificiale nel manifatturiero sarà uno dei temi che verranno discussi nella prossima edizione della Fiera Internazionale A&T che si svolgerà all’Oval Lingotto di Torino dal 14 al 16 febbraio. «Sarà l’occasione per comprendere concretamente i benefici generati dall’AI per sviluppare un’industria italiana sempre più innovativa in Italia e all’estero», sottolinea Luciano Malgaroli, ceo di A&T.
Maurizio Marchesini, presidente di Marchesini Group e vicepresidente di Confindustria con delega alle filiere e medie imprese – Ai come nuova forma di energia per la produttività di fabbrica
«L’automazione toglie i lavori più pesanti e lascia più tempo libero alle persone. Il risultato generale di un utilizzo estensivo dell’Ai sarà un miglioramento delle condizioni di vita. Siamo nel bel mezzo di una grande e benefica rivoluzione. Sono un’entusiasta dell’intelligenza artificiale e assolutamente convinto che questa sia una rivoluzione, prima culturale che tecnologica. Sarà pervasiva, scenderà nella vita quotidiana di noi tutti. Non nascondo difficoltà e rischi ma credo che i benefici saranno di gran lunga superiori a quelli che già oggi si possono immaginare». E’ quanto afferma Marchesini, presidente dell’omonimo gruppo che produce macchine e linee di confezionamento per l’industria farmaceutica e cosmetica, terzo gruppo italiano del settore con un fatturato di oltre 500 milioni. «Con l’Ai abbiamo a disposizione una nuova forma di energia», aggiunge Marchesini. E per valorizzarla si procede per acquisizioni. «Abbiamo portato a bordo realtà strutturate come Sea Vision e Proteon e ci confrontiamo con il mondo delle startup. Queste ultime hanno un’energia eccezionale e ci aiutano ad accelerare il percorso di digitalizzazione». Per Marchesini utilizzare l’Ai è come mettere nelle macchine del packaging un motore Ferrari. I traguardi raggiunti sono innanzitutto nel mondo della visione. «Attraverso l’Ai si fanno cose che prima non erano possibili, con un controllo qualità che permette di intercettare con precisione, accuratezza e velocità i prodotti scadenti».
Ora è iniziata una seconda fase, che prevede di utilizzare l’Ai nello sviluppo di nuovi prodotti. Non semplice. Come dice il presidente, «Siamo nel mare aperto dell’innovazione. Nei settori cui ci rivolgiamo qualunque macchina è sottoposta a un processo di validazione e deve dimostrare la ripetitività dei processi. Con l’Ai conosciamo gli input ma non possiamo prevedere l’output. Ecco, dobbiamo risolvere e rendere coerente l’Ai con le esigenze di business». E per risolvere problemi di produttività è stato per esempio realizzato un robot addestratore esterno: vede l’oggetto, lo fotografa e poi passa le informazioni al robot di linea che così non ha bisogno di tempi di settaggio per svolgere operazioni di controllo qualità. Investimenti che si possono permettere solo grandi aziende? «Non direi, il problema è soprattutto culturale. Molte startup hanno poco più di un computer, eppure sono i nuovi centri d’innovazione». Insomma, dal racconto di Marchesini appare evidente che non sempre occorre dotarsi di grandi strumentazioni. In breve tempo si è per esempio creato un account ChatGpt, gli si è dato in pasto una trentina di pagine di un libretto di istruzioni e si sono iniziate a fare delle domande. Ebbene, come dice Marchesini, le risposte, qualunque lingua si scegliesse, erano tutte azzeccate. «Abbiamo testato la potenza su un account commerciale, con strumenti disponibili pubblicamente. Con nuovi algoritmi si potranno avere risposte a domande rivolte in forma discorsiva, con un linguaggio naturale, testuale o vocale». Infine, un messaggio rivolto al mondo dell’istruzione «Non cercate di impedire agli studenti di usare ChatGpt, dice Marchesini. Non fatelo per due validissimi motivi: primo perché non ci riuscirete, secondo perché abbiamo bisogno di una generazione nativa che possa contribuire ad accelerare l’adozione dell’intelligenza artificiale».
Maurizio Manfellotto, presidente di Hitachi Rail Italy – La digitalizzazione che genera produttività e un aumento della competitività
Attorno al 2012, 2013, in un periodo in cui c’era una crisi totale, le fabbriche dei treni chiudevano, Hitachi Rail Italy, l’ex AnsaldoBreda oggi di proprietà del colosso giapponese Hitachi, ha deciso di intraprendere un processo di fortissima trasformazione digitale. «Un’operazione che non è costata neanche tanto, sia in termini di tempo che di soldi, racconta Manfellotto. Spendemmo una settantina di milioni e trasformammo completamente l’azienda digitalizzando progettazione e processi di produzione, controlli e manutenzione. Si impiegavano 220 giorni per fare treno con costi di qualità che mettevano a rischio la nostra competitività. Oggi, di Frecciarossa ne facciamo due in soli 45 giorni. Abbiamo migliorato la produttività e la qualità, e aumentato di 240 le persone che lavorano nei vari stabilimenti».
Insomma, la digitalizzazione è foriera di un aumento di produttività, che genera occupazione, e realizza un ambiente di lavoro più attento al benessere delle persone. «Grazie a un controllo di qualità di gran lunga superiore al precedente i costi di manutenzione sono diminuiti. Stiamo invadendo l’Europa. Con il Frecciarossa non siamo presenti sono in Italia, ma anche in Francia e in Spagna e ci sono forti possibilità di riuscire ad estendere la nostra presenza in Germania». Digitalizzazione, un percorso in divenire che mette in gioco capacità di long learning. «Stiamo passando dal 4.0 all’intelligenza artificiale. Non solo produzione. L’Ai sarà essenziale per creare sistemi di sicurezza sempre più potenti. Sarà indispensabile per estendere le soluzioni che monitorano e controllano l’alta velocità a tutti i restanti 15.000 km di rete ferroviaria. Progetto ambizioso, già approvato dal Governo, che porterà l’Italia al primo posto per sicurezza delle linee ferroviarie».
Vincenzo Manzoni, direttore data science di Tenaris Dalmine – Come produrre l’acciaio in tempi di intelligenza artificiale
Tenaris Dalmine, della famiglia Rocca, parte della conglomerata Techint, ha un giro di affari di 11,7 miliardi di euro ed è il maggior produttore e fornitore a livello globale di tubi e servizi per l’esplorazione e la produzione di petrolio e gas. «Dal 2017 stiamo creando soluzioni Ai all’interno dei nostri prodotti. L’intelligenza artificiale è il sistema digitale che applica logiche di intelligenza umana ai processi industriali», dice Manzoni. Capacità di riconoscimento immagini, capacità di apprendere dai dati ed estrapolare informazioni e capacità di apprendere dal linguaggio naturale. In Tenaris i sistemi di visione Ai-based vengono utilizzati per monitoraggio macchine utensili. Ogni due minuti vengono scattate delle fotografie che vengono inviate al data center per poi essere elaborate, evidenziando informazioni che permettono di capire lo stato di funzionamento corretto del processo eseguito dalla macchina. Campionamento di misura che viene fatto 1.700 volte al giorno, restituendo un’affidabilità pari al 99,9%.
«Non partiamo da zero per costruire questi sistemi, ci appoggiamo a librerie pre-addestrate, spiega Manzoni. Negli anni abbiamo costantemente aumentato le performance, grazie ad algoritmi più efficienti e all’uso di hardware specifico che lavora su quantità di dati incrementali e sempre più affidabili. La qualità dei dati è uno degli aspetti più importanti. Posso avere gli algoritmi più smart, capacità di calcolo infinite, ma se non ho la qualità dei dati non vado da nessuna parte», dice Manzoni. Intelligenza artificiale che si estende ai digital twin. «Produciamo tubi in acciaio, ogni giorno prendiamo tonnellate di rottame e le trasformiamo in barre metalliche, racconta Manzoni. Il processo di fusione è molto complesso, si arriva a 1.700 gradi e il controllo delle variabili che consentono di ottenere un prodotto di qualità è essenziale. Alla fine, per comprendere se c’è un’anomalia in corso abbiamo sviluppato un digital twin di sensori: attraverso un modello matematico che lavora sui dati acquisiti dai sensori si riesce ad evidenziare con precisione la causa del problema».
Massimiliano Melis, chief technology officer di Aitem, la startup che affianca le pmi per accelerare l’adozione dell’intelligenza artificiale
Aitem è nata dallo spinoff di Punch Torino, l’ex GM Global Propulsion Systems di General Motors. 400mila euro di fatturato, raddoppio previsto nel 2024, Aitem ha l’obiettivo di arrivare a 6 milioni di ricavi nei prossimi tre anni. «Nel 2020 abbiamo cercato di sviluppare l’azienda sulla base del know how acquisito in ambito automotive», dice Melis. Gli algoritmi di computer vision brevettati per analizzare i difetti nelle linee di produzione automotive sono stati reingegnerizzati e vengono utilizzati nelle più diverse industry. In ambito medicale, servono per esempio per produrre la diagnosi delle radiografie, fornendo un’accuratezza di oltre il 90% contro quella del 60% prodotta da un medico. «L’Ai permette di potenziare il lavoro delle persone, non le sostituisce», dice Melis.
Nel manifatturiero ottimizza i processi, il controllo qualità e la manutenzione predittiva. Un vantaggio di produttività enorme. Come spiega Melis, «Gli operatori di linea interagiranno con macchine che hanno imparato dal passato. In presenza di un problema potranno dare risposte immediate, accurate e precise, sulle azioni da intraprendere. Sarà la macchina a suggerire cosa fare». I nuovi protagonisti dell’industry 4.0 di Aitem sono i machine learning developer, le persone che sviluppano gli algoritmi. «Cambiano le competenze. Io stesso sono nato come ingegnere meccanico e ora faccio intelligenza artificiale, dice Melis. Come startup svolgiamo un ruolo importante per l’innovazione delle imprese. Lavoriamo a fianco delle pmi che hanno abbracciato i concetti di Industry 4.0 e desiderano automatizzare i processi manuali, acquisire produttività e migliorare la qualità del prodotto».
