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Intelligenza Artificiale

Intelligenza Artificiale: come sta facendo cambiare manifattura e piccola impresa

di Luca Beltrametti ♦ L’utilizzo “smart” dei dati fa crescere la produttività. Le macchine “imparano”: che cosa vuol dire concretamente. Rischi e opportunità per le Pmi. I nuovi modelli business possibili. La digital transformation manifatturiera è questo

Se nei decenni passati i guadagni di produttività sono passati prevalentemente attraverso l’introduzione nei processi produttivi di macchinari intrinsecamente via via più efficienti, oggi ampi margini di recupero di produttività possono essere ottenuti usando in modo più informato ed “intelligente” i macchinari dati. In questo articolo di Luca Beltrametti direttore del Dipartimento di Economia dell’Università di Genova, vedremo attraverso alcuni esempi come ciò accade, per poi soffermarci sui nuovi modelli di business.

Trasporto merci & consumi di macchinari

Un primo esempio può riguardare l’attività di trasporto merci. Come detto nel capitolo 4 da me curato dell’edizione del novembre 2017 di Scenari Industriali del Centro Studi di Confindustria,  nei decenni passati i guadagni di produttività sono derivati principalmente da motori più efficienti che hanno permesso di percorrere più km a parità di consumo di combustibile e da infrastrutture autostradali che hanno consentito di raggiungere un grande numero di località con percorrenze più brevi e con dislivelli minori e bypassando i centri abitati, dunque con maggiore velocità. Oggi i guadagni di produttività derivano principalmente dal fatto che grazie a Google Maps o altre applicazioni si riducono gli errori di percorso e si può tenere conto della congestione del traffico. La connessione continua permette di monitorare gli stili di guida degli autisti anche per incentivare comportamenti più efficienti e responsabili.

 

L’attività del trasporto merci già risente positivamente dell’ utilizzo “informato” delle tradizionali tecnologie

 

Un secondo esempio riguarda i consumi energetici di macchinari utilizzati in un processo industriale: la rilevazione in tempo reale dei consumi energetici e la loro associazione con i consumi attesi sulla base delle lavorazioni svolte in ciascun istante permettono di rilevare eventuali sprechi dovuti a settaggi imprecisi, subottimale condizionamento degli ambienti e malfunzionamenti del macchinario stesso (per esempio, un cuscinetto rotto o difettoso). Analogamente, la rilevazione in tempo reale della qualità della produzione mediante rilevazione di immagini e loro riconoscimento automatico riduce gli scarti, accresce la soddisfazione della clientela e abbassa i costi di gestione di ordini e consegne.

 

 

Con la manutenzione predittiva la presenza di sensori all’interno di un macchinario permette di rilevare in tempo reale dati (courtesy Siemens)

Manutenzione predittiva

Un terzo esempio riguarda la manutenzione predittiva, che è una delle applicazioni fino ad oggi maggiormente diffuse. Come è noto, sino ad oggi le riparazioni si sono effettuate ex-post, ovvero dopo che un guasto si è verificato; in alternativa, si sono effettuate manutenzioni programmate: un certo componente viene sostituito con una cadenza temporale predeterminata oppure dopo un certo volume di lavorazione, così da evitare preventivamente la sua rottura. Nel caso di riparazione ex-post i costi associati al fermo macchina non programmato possono essere molto elevati, anche in relazione a danni collaterali che la rottura di un componente determina (es. la rottura di una cinghia determina anche la rottura di un asse). Nel caso di manutenzioni programmate può capitare che l’intervento avvenga troppo tardi (e quindi si ricade nel caso sopra considerato) o troppo presto (e quindi si ferma inutilmente l’impianto per sostituire un componente che avrebbe avuto ancora una vita utile).

La prospettiva verso la quale sempre più oggi si lavora è invece la manutenzione predittiva: la presenza di sensori all’interno di un macchinario permette di rilevare in tempo reale dati (per esempio, relativi a temperature, vibrazioni, distanze tra punti) che alimentano modelli di intelligenza artificiale e modelli digitali di simulazione con i quali si può prevedere la rottura di un determinato componente con un data probabilità entro un dato orizzonte temporale. Il modello di intelligenza artificiale può quindi individuare il momento ottimale per il fermo impianto. Un problema importante di questi modelli è che si tratta per lo più di “scatole nere”: non è possibile tradurre in linguaggio umano il “ragionamento” che porta che un insieme di dati di input ad una previsione in output.

Le macchine “imparano” e hanno competenze che evolvono nel tempo

Il fatto che i macchinari siano dotati di un’intelligenza artificiale e soprattutto che tale intelligenza evolva nel tempo in seguito a processi di apprendimento da parte delle stesse macchine ha implicazioni importanti circa la natura stessa del capitale e del suo rapporto con il lavoro. Oggi stanno entrando sul mercato macchinari dotati di sensori che rilevano lo stato dei propri componenti e che abilitano (si pensi ai robot collaborativi, i Cobot) interazioni con altre macchine e con persone.

Tali macchine sono sempre più spesso dotate di “intelligenza” che le mette in condizione di compiere autodiagnosi e di implementare meccanismi automatici di apprendimento: si supera la fase di un’intelligenza artificiale intesa come insieme di algoritmi che incorporano un sapere compilato da programmatori e che quindi rimane immutato nel tempo e si entra in una nuova era nella quale le competenze delle macchine evolvono nel tempo e diventano specifiche rispetto al tipo di funzione svolta e al tipo di interazione realizzata con l’ambiente circostante.

 

Robotica collaborativa

Macchine e robot hanno una capacità di apprendimento superiore a quella umana

Si noti che le macchine intelligenti (siano esse Cobot o macchinari connessi) hanno un clamoroso vantaggio rispetto alle persone: mentre noi impariamo lentamente dai successi e dagli insuccessi nostri e delle persone a noi più prossime, al contrario le macchine imparano istantaneamente dai successi e dagli insuccessi di una moltitudine di altre macchine connesse, anche se molto distanti geograficamente. Al limite si potrà arrivare a constatare che la produttività di una macchina evolverà nel tempo e che due macchine uscite uguali dalla fabbrica diverranno in qualche misura diverse tra loro per effetto di sentieri alternativi di apprendimento associati a livelli di connessione diversi con altre macchine.

Poiché ogni macchina può “interagire” attraverso la rete con altre macchine indipendentemente dalla loro vicinanza fisica, si possono quindi sviluppare economie di scala e sinergie che dipendono dal livello di interconnessione di ciascuna macchina ma prescindono dalla vicinanza fisica di tali macchine. Le tecnologie del futuro permetteranno di realizzare economie, efficienza e arricchimento conoscitivo anche con riferimento a una pluralità di impianti di piccole dimensioni connessi tra loro seppure lontani fisicamente.

 

Ogni macchina può “interagire” attraverso la rete con altre macchine indipendentemente dalla vicinanza fisica

 

Tutto ciò può sembrare fantascienza ma non lo è: in uno stabilimento di un’importante multinazionale tedesca, quando un macchinario va in blocco esso stesso segnala via videoterminale all’operatore incaricato di risolvere il problema alcune possibili cause del blocco e le relative procedure di soluzione del problema. L’operatore prova le diverse soluzioni e la soluzione che effettivamente si rivela appropriata nel caso specifico vede aumentare in tempo reale il proprio peso probabilistico tra le possibili soluzioni proposte da tutti i macchinari di quel tipo presenti in tutti gli stabilimenti del mondo, dal Brasile alla Cina, della stessa multinazionale.

Analogamente, se nessuna delle soluzioni proposte dalla macchina si rivela capace di risolvere il problema, l’operatore individua localmente una nuova soluzione per quello specifico caso che sarà condivisa in tempo reale con tutte le macchine di quel tipo nel mondo e da queste eventualmente proposta in aggiunta alle soluzioni precedentemente codificate.Una tale natura della tecnologia pone nuovi pericoli ed inedite opportunità per le nostre Pmi  e può modificare le catene internazionali del valore ( vedi sotto ).

Che cosa rischiano le piccole imprese

I pericoli derivano principalmente dal fatto che anche piccole unità produttive poste vicino ai mercati di sbocco ma connesse tra loro e facenti capo a un grande gruppo multinazionale possono sviluppare livelli di produttività molto maggiori rispetto ad una unità produttiva delle stesse dimensioni ma non connessa e facente capo ad una Pmi. A ciò si aggiunge il fatto che la digitalizzazione della manifattura determina che un singolo impianto possa avere una flessibilità di utilizzo senza precedenti: si consideri che l’impianto al quale si è fatto riferimento sopra è in grado di realizzare 12.000 varianti di un componente senza ri-attrezzaggio delle macchine. È dunque possibile che le nostre PMI subiscano una concorrenza più aggressiva, anche da parte di gruppi industriali di grandissime dimensioni che riescono ad entrare in nicchie di mercato oggi loro precluse perché troppo piccole per essere sfruttate in modo efficiente.

Che cosa possono guadagnare le piccole imprese e i distretti industriali

D’altra parte, è possibile immaginare anche nuove forme di collaborazione tra Pmi che diano vita a interazioni, anche non caratterizzate da contiguità fisica, superando e in certo senso ampliando le reti e le filiere tipiche dei distretti industriali. Inoltre, una caratteristica di questa “rivoluzione digitale” è la sua natura “democratica”: è possibile un’innovazione incrementale e, rispetto alle ondate di innovazione del passato, il costo delle tecnologie è relativamente contenuto. Se il lavoro qualificato (ovvero il lavoro che incorpora capitale umano) è stato il vero “vincitore” nella partita per la distribuzione del reddito tra il 1900 ed i giorni nostri, è probabile che “ il capitale che incorpora un know-how” avrà un’importanza crescente nei prossimi decenni, anche in termini di quota di reddito che va alla sua remunerazione. Le implicazioni distributive potranno essere pesanti e difficili da governare.

 

Campi d’applicazione dell’ IoT
I nuovi modelli di business e le conseguenze sulle catene globali del valore

La presenza di sensori e la connessione tra cose (l’Internet of Things, IoT) non solo rendono disponibili quantità di dati senza precedenti e quindi livelli di informazione più elevati ma spesso consentono anche l’eliminazione di asimmetrie informative tra le parti di un rapporto commerciale e quindi abilitano nuovi modelli di business2. Per esempio, nel caso di macchinari industriali, la convergenza di varie tecnologie (sensoristica, connettività, intelligenza artificiale, simulazione) rende possibile effettuare una manutenzione di tipo predittivo, come detto sopra. In tal caso la disponibilità di dati accessibili da remoto può addirittura ribaltare i livelli relativi di informazione: il gestore dell’impianto può essere meno informato rispetto al soggetto che gestisce la manutenzione.

Infatti, nel caso di riparazione ex-post il danno è osservabile da tutte le parti coinvolte e nel caso di manutenzione programmata è relativamente facile convenire tra le parti circa la frequenza con la quale quale è opportuno sostituire i diversi componenti: si tratta infatti di decisioni relativamente semplici, che durano nel tempo e possono essere maturate con calma nell’ambito di rapporti contrattuali lunghi e stabili). Al contrario, nel caso della manutenzione predittiva una parte (il manutentore) comunica all’altra (il gestore) che, sulla base di un modello statistico complesso e spesso non traducibile in termini comprensibili per una persona, è necessario bloccare l’impianto per procedere a una manutenzione prima che si manifesti un guasto. Ciò genera un innalzamento del grado di fiducia necessario tra le parti contraenti : affinché il contratto sia stabile un nuovo sistema di incentivi efficienti.

Una possibile soluzione consiste nello stabilire che il pagamento della manutenzione sia parametrato non sul numero di interventi fatti ma su un indicatore di efficienza dell’impianto osservabile simultaneamente da entrambe le parti: in tal modo il manutentore ha un incentivo diretto a ottimizzare la manutenzione minimizzando il numero di blocchi della produzione. L’allineamento degli incentivi delle due parti, reso possibile dalle nuove tecnologie, si può tradurre anche in nuovi rapporti giuridici: è possibile che nel prossimo futuro le imprese riducano la quota di impianti di proprietà e che nuovi contratti di affitto si diffondano, anche con la possibilità di formule di remunerazione pay per use.

 

Progetto mini-fabbrica
Progetto mini-fabbrica

Servizi e manifattura si fondono

La diffusione di questi nuovi modelli di business porta a una crescente integrazione e sovrapposizione tra attività strettamente manifatturiere e attività di erogazione di servizi: le imprese manifatturiere sempre più spesso erogheranno servizi post-vendita che saranno parte integrante della loro attività. L’attuale conformazione delle catene globali del valore e il posizionamento delle imprese italiane all’interno di esse sono l’esito di complesse dinamiche governate da forze accentratrici e forze dispersive (Baldwin, 2013): le prime inducono le imprese a concentrarsi nelle zone dove il reddito è elevato e quindi esiste un ricco mercato di sbocco e dove la presenza di un ricco tessuto industriale rende più facile trovare gli input necessari (lavoro qualificato, semilavorati, centri di ricerca e sapere); le seconde inducono le imprese ad allontanarsi dal loro habitat originario alla ricerca di minori costi dei fattori produttivi (tipicamente, minori costi del lavoro).

Baldwin discute l’impatto che le tecnologie dell’informazione e della comunicazione (ICT) hanno sulla struttura delle catene del valore e giunge alla conclusione che vi sono due canali di influenza sulla divisione ottimale del lavoro. Alcune tecnologie (coordination technologies) facilitano il coordinamento e la comunicazione tra i diversi anelli della catena del valore e pertanto rendono possibile un’ulteriore parcellizzazione delle fasi produttive per ogni tipologia di occupazione e delle occupazioni per ogni stadio di lavorazione. Ciò ossia genera l’allungamento della catena del valore, anche in relazione al fatto che tecnologie che facilitano la trasmissione di idee, istruzioni e informazioni riducono i costi e i rischi della specializzazione produttiva.

 

Stampante 3d
Una stampante 3D per la manifattura additiva ( photo by Paolo Del Forno )

 

All’opposto, vi sono tecnologie che rendono più facile per un singolo lavoratore svolgere più mansioni che prima richiedevano un gruppo di lavoratori specializzati.Ciò può avvenire sia grazie alla computerizzazione delle mansioni sia incorporando nelle macchine la capacità di svolgere le mansioni (Baldwin cita le macchine a controllo numerico, i robot e il computer-aided manufacturing. Tali tecnologie riducono i benefici della specializzazione e quindi tendono ad accorciare le catene del valore.

L’intelligenza artificiale e il machine learning permettono di incorporare nel capitale non solo informazione, come afferma Baldwin, ma anche intelligenza e capacità di ulteriore apprendimento; inoltre, lo sviluppo del concetto di gemello digitale associato alla disponibilità di potenti modelli di simulazione fa sì che, per esempio, le riparazioni e le manutenzioni possano essere eseguite da personale meno specificamente specializzato e con competenze che permettono di coprire una gamma più ampia di prestazioni ed interventi.

Anche la tecnologia della stampa 3D, sempre più perfezionata, permette la produzione di oggetti per i settori industriali più vari (dal medicale all’aerospaziale) con la supervisione di un addetto con competenze generiche relative al funzionamento della stampante ma privo delle specifiche competenze (fresatura, tornitura, saldatura) che sono richieste per produrre gli stessi pezzi con le tecnologie tradizionali. Le tecnologie considerate fin qui agiscono, dunque, nella direzione di un accorciamento delle catene del valore associato alla minore necessità di sfruttare i benefici della specializzazione. Al contrario, altre tecnologie 4.0, in particolare l’IoT e la stessa intelligenza artificiale, facilitano il coordinamento organizzativo e dunque abilitano catene più lunghe e maggiore specializzazione.

Conclusioni

In definitiva, è probabile che l’impatto di Industria 4.0 sulle catene del valore non sia univoco ma dipenda dalla rilevanza delle diverse nuove tecnologie digitali nei diversi settori industriali e nei diversi modelli di business. È interessante chiedersi, in termini più generali, quale sia l’influenza di queste tecnologie sulla capacità delle imprese di gestire e controllare il proprio vantaggio competitivo. Quando le produzioni sono sempre più connesse lungo catene di fornitura, è possibile che tali tecnologie costringano le imprese a condividere in misura maggiore rispetto al passato pezzi proprietari della propria conoscenza, con erosione di vantaggi competitivi acquisiti.

Al contrario, nel caso di nuovi business è possibile che l’impresa produttrice possa esercitare un controllo più stretto del proprio vantaggio competitivo: non deve delegare a terzi operazioni sui propri prodotti e può quindi conservare una maggiore quota di conoscenza proprietaria. È probabile che le imprese italiane, soprattutto le Pmi fortemente orientate all’internazionalizzazione, possano trarre vantaggio dalle opportunità offerte dalle nuove tecnologie: si tratta di immaginare in modo creativo estensioni e varianti dei propri prodotti e dei propri modelli di business. Gli imprenditori italiani hanno dimostrato in passato di saperlo fare, e assai bene, seppure in contesti di saperi e di loro trasmissione assai diversi dagli attuali.

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