«Mi chiamo Robin e sono il tuo assistente di fabbrica. Manuali macchina, di manutenzione, procedure di assemblaggio, informazioni sulla componentistica, ricambi. Puoi chiedermi qualsiasi cosa e ti fornirò le risposte per risolvere i problemi che incontri giorno per giorno. Sono stato creato con l’intelligenza artificiale generativa, con un Large language model che integra la knowledge base di macchina e di processo. Posso parlare in italiano, inglese, e moltre altre lingue. Interfaccia web, smartphone, tablet. Puoi accedere alla mia conoscenza da qualunque dispositivo o display presente a bordo macchina. Informazioni dettagliate relative a prodotti, attrezzature e processi. Il mio ruolo è supportarti in attività di troubleshooting, semplificare e velocizzare attività manutentive, evitare fermi macchina e discontinuità operative».
Parla Robin, la soluzione di IA generativa sviluppata da Miraitek, la scaleup guidata dal ceo Sergio Cassinelli, fondata nel 2018 da Marco Taisch, Michele Viscardi e Sergio Terzi che offre servizi di consulenza e soluzioni per l’industria 4.0 ed è sostenuta dal fondo di investimento Azimut Digitech Fund, gestito congiuntamente da Azimut e Gellify, la piattaforma d’innovazione specializzata nel b2b.
«La nostra value proposition integra al suo interno due dimensioni, quella tecnologica e quella dell’ingegneria industriale: questo è il principale valore aggiunto che offriamo ed è ciò che serve alle aziende per realizzare Industria 4.0, che vuol dire innanzitutto saper raccogliere e misurare dati: leggerli, memorizzarli e interpretarli per rendere la fabbrica più efficiente», afferma Taisch. «Robin è il braccio destro digitale che permette di ricevere dagli operatori interrogazioni formulate in linguaggio naturale. Si nutre della knowledge base di macchina, impianto o linea di produzione, creata a partire da documenti testuali storicizzati in un database», racconta a Industria Italiana Erica Perego, cto di Miraitek. Servizi per analizzare dati di macchina, per prevedere quando è necessario eseguire la manutenzione, minimizzando imprevisti e downtime. «Robin è lo strumento ideale per supportare gli operatori nella risoluzione di problemi tecnici, proponendo suggerimenti per migliorare l’utilizzo della macchina o dell’impianto, spiega Perego.
Non si limita a dare delle risposte in base ai pdf che vengono caricati, il valore sta nel modello di ragionamento basato su dati che arrivano da altre fonti». In costante connessione con il sistema di monitoraggio, Robin ha continuo accesso ad ogni forma di dato proveniente dallo shop floor per identificare potenziali problemi o inefficienze. È inoltre lo strumento che può aiutare le aziende nel processo di formazione e inserimento di nuovi operatori. «Grazie alla condivisione in tempo reale di immagini e video, fornisce istruzioni dettagliate e di facile comprensione», osserva Perego. Insomma, modelli generativi come quelli implementati da Robin consentiranno di modificare l’interazione uomo-macchina, che diventerà sempre più fluente e simile a una conversazione reale. In termini di servitization si può anche immaginare che in futuro gli oem del machinery consegnino agli end user macchine parlanti, che rispondono a domande precise sullo stato del loro funzionamento, che sanno dare indicazioni su possibili fault.
Il debutto ufficiale di Robin è avvenuto all’ultima edizione di Mecspe dove i visitatori hanno potuto mettere alla prova il copilota per avere informazioni di troubleshooting e fine tuning su una macchina di Cosberg equipaggiata con Mirai4edge il sistema di monitoraggio di Miraitek per supervisionare in tempo reale le prestazioni del macchinario. Obiettivo? Identificare la causa di un problema su un prodotto o processo, per poi risolverlo e ripristinare la funzionalità desiderata.
L’IA Robin è in grado di fornire risposte ai problemi che un operatore può incontrare utilizzando i macchinari. Un Llm basato su tutta la manualistica e la documentazione del settore. È in grado di processare i dati sulle macchine che arrivano da M4m, arricchendo così i dati della manualistica
La futuribile ascesa dell’IA generativa. Robin come assistente virtuale per operatori macchina e per rendere accessibile il know how aziendale
Fornire rapidamente risposte esaustive alle richieste di assistenza tecnica o di informazioni su prodotti, per migliorare l’efficienza di operatori e customer service. È solo un primo passo. Robin è stato sviluppato per poter essere l’assistente virtuale che combina le informazioni del know how aziendale (manuali, ecc.) con informazioni provenienti da sistemi informativi quali Erp, Mes, Crm. In azienda le informazioni sono tipicamente compartimentate per singoli domini applicativi, per l’ambito amministrativo di back-office, nella produzione, nel marketing e nei servizi postvendita; L’IA generativa permette di unire le informazioni e renderle disponibili nei vari compartimenti. «Se i sistemi di machine learning riconoscono pattern e relazioni per effettuare previsioni, l’IA generativa genera nuovi insights e unisce la conoscenza, dice Perego.
Il valore di Robin risiede inoltre nel suo modello di ragionamento che gli permette di costruire risposte a partire da processi di analisi complessi. Ad esempio, può combinare informazioni documentate in manuali e sistemi di ticketing con i risultati di analisi eseguite dai sistemi di monitoraggio. O ancora, in funzione dei dati relativi ai processi di produzione può contribuire a identificare inefficienze, e guidare l’utente nel migliorare la qualità del prodotto e ottimizzare i cicli lavoro». In sintesi, l’implementazione di IA generativa in contesti manifatturieri può contribuire a creare un’innovazione supplementare a quella già impressa dai modelli di machine learning per l’analisi dei dati.
Dalle macchine connesse al paradigma dell’IA generativa per una fabbrica paperless e digitale
Supportare i tecnici di fabbrica nelle attività quotidiane, dalla diagnostica alla manutenzione, dalla formazione alla risoluzione di problemi operativi. Rendere il lavoro più semplice ad operatori meno esperti, superando le barriere linguistiche e favorendo il ricambio generazionale. «Robin dà la possibilità ai manutentori che non hanno ancora maturato sufficiente esperienza di ottenere rapidamente la risposta ai loro dubbi. E consente ai più esperti di velocizzare il lavoro poiché trovano risposte che spesso necessitano la consultazione di documenti lunghi e complessi», afferma Perego.
La GenAI è la leva per realizzare l’azienda paperless: fare in modo che gli utenti, attraverso una semplice interfaccia vocale o testuale, possano fare domande a un assistente che risponde in merito alla risoluzione di un problema, senza che il manutentore debba ricorrere a un supporto cartaceo. Insomma, Robin, assistente virtuale di fabbrica, è un primo esempio di come possa essere applicata la GenAI per creare una conoscenza aumentata in funzione di dati e documenti che sono all’interno delle aziende. Uno scenario di utilizzo che potremmo definire di knowledge mining, che può essere utilizzato trasversalmente a tutte le aree aziendali e settori di industry.
L’universo applicativo Miraitek basato sull’intelligenza artificiale. Da Robin ai moduli funzionali della piattaforma Miraitek
Se in passato ci si chiedeva cosa fare dei dati raccolti dalle macchine connesse ora non ci sono più dubbi: è l’intelligenza artificiale a mettere a valore il big data dell’Industrial Iot. Robin complementa le soluzioni Miraitek. Monitoraggio macchina, di impianto e di processo, possono dare vita a modelli as a service, pay per use o pay per performance. No downtime, zero fermi macchina. Il codice di machine learning integrato nei moduli-funzione della piattaforma Industrial IoT porta a un potenziale incremento costante della produzione. In alcuni casi, secondo quanto affermato da Miraitek, gli aumenti di performance possono contribuire a un amento di produttività del 15%, a una riduzione del 12% dei costi di manutenzione, dell’11% dei fermi macchina e del 20% dei consumi energetici. «I singoli moduli funzionali della piattaforma – Mirai4Machine, – sono progettati per essere replicabili in una molteplicità di settori, dice Perego. Configurabili dinamicamente, si adattano a una qualunque realtà produttiva».
Assemblaggio, packaging, moulding, automotive, metalmeccanico, food e beverage, logistica. In qualsiasi contesto i moduli-funzione raccolgono dati, li elaborano, rendendo disponibili informazioni per intervenire tempestivamente con azioni correttive. In definitiva, le soluzioni risolvono problemi, riducono i tempi di risposta, ottimizzano i processi e l’utilizzo di apparati industriali e possono essere la base per alimentare la knowledge base di fabbrica su cui sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale generativa in stile Robin.
Robin è un insieme di componenti basati su algoritmi di GenIA che permette di distribuire la conoscenza a tutti gli operatori di una fabbrica. Può essere interrogato tramite prompt testuali o con comandi vocali. Fornisce anche informazioni sullo stato dei macchinari e sulla produzione.
Il futuro dell’IA generativa a bordo macchina per una maggiore autonomia funzionale
«Il compito di Robin è fornire soluzioni a problemi. Oggi lo si propone come assistente di fabbrica ma un domani potrà acquisire una sua autonomia funzionale ed essere embedded a livello macchina. Potrà interfacciarsi non solo con l’operatore ma con la stessa macchina eseguendo, per esempio, una riprogrammazione dei parametri per svolgere in modo ottimale un determinato ciclo di produzione», racconta Perego. Ulteriori futuribili applicazioni lo vedono integrato al digital twin: nei processi di simulazione potrà acquisire dati relativi a standard qualitativi, espandendo la propria knowledge base di macchina o impianto. Identificherà la combinazione dei parametri di processo che ottimizzano l’efficienza e riducono i costi. Aiuterà ad ottimizzare il processo produttivo, aumentando la velocità di produzione e la qualità dei prodotti.
