C’è un elemento ideale che collega Afil, l’Associazione Fabbrica Intelligente Lombardia, ad aziende come Itelyum, il campione europeo (con base italiana) dell’economia circolare: la convinzione che quest’ultima, un modello di sistema che mantiene il più a lungo possibile il valore dei prodotti e delle risorse e che riduce al minimo la produzione di rifiuti, sia intimamente connessa all’intelligenza artificiale. Anzi la seconda, un insieme di algoritmi in grado di interpretare le condizioni ambientali e di risolvere problemi agendo verso un obiettivo specifico, è il più potente boost per l’affermazione della prima. In un certo senso, in vista della sostenibilità, sono facce della stessa medaglia. Il fatto è che l’economia circolare mette in moto un insieme di infrastrutture per la logistica e per la preparazione e verifica delle attività di raccolta, smistamento e separazione prima, e di riutilizzo, riciclo e riparazione dopo.
Se queste sono carenti o inefficienti, il sistema ne risente in termini di ritorno economico, e perciò rischia di non imporsi nell’economia reale. L’intelligenza artificiale serve a questo: a definire dei modelli che possano ottimizzare tutti i passaggi, a monitorarne real time il corretto funzionamento e a prevederne le falle. Il compito principale di Afil, associazione presieduta dall’imprenditore Diego Andreis, è quello di identificare i must di ricerca e innovazione delle imprese lombarde, fornendo un supporto alla Regione per le sue politiche industriali, che possono anche comprendere bandi di finanziamento. Afil ha individuato due argomenti, definiti da dettagliate roadmap elaborate coinvolgendo i soci industriali Afil e molti esperti universitari e tagliati in base alle peculiarità del fabric territoriale: appunto l’economia circolare e l’intelligenza artificiale.
Quanto ad Itelyum, il gruppo ha un obiettivo da realizzare, che consiste nella platformizzazione, e cioè nel dar vita ad una piattaforma che gestisca in modo intelligente tutti i flussi che l’economia circolare richiede, soprattutto in termini di supply chain. Il gruppo è guidato dal ceo Marco Codognola e dal presidente Antonio Lazzarinetti, ha 340 milioni di fatturato, sede a Pieve di Fissiraga (Lodi), 850 dipendenti in 26 siti produttivi; ed è controllato dal fondo britannico Stirling Square. Ha tre divisioni: una produce basi lubrificanti rigenerando olii minerali; l’altra realizza solventi trasformando reflui chimici e la terza si occupa di servizi ambientali. Sono tre modi diversi di portare avanti l’economia circolare, corrispondenti a differenti catene del valore. L’idea è quella di gestire tutto “da una sola postazione”. Per far ciò, la tecnologia di riferimento è quella dell’AI e della sua specializzazione per l’autoapprendimento, il machine learning. Questo articolo trae spunto dal “Workshop on energy and circular economy” nel contesto del “Canada-Italy business forum on artificial intelligence”, cui hanno partecipato sia il cluster manager di Afil Giacomo Copani che il direttore delle operations di Itelyum Regeneration (nonché referente per R&D di Itelyum) Francesco Gallo.
In cosa consistono l’economia crcolare e l’intelligenza artificiale
Quanto all’economia circolare, l’idea è che i “rifiuti” di un processo diventino “alimenti” per un altro. In questo modo, una materia trasformata in prodotto trova una seconda vita come sottoprodotto. Ciò comporta strategie industriali che prevedano il riutilizzo, la condivisione, la riparazione, il rinnovo, la rigenerazione e il riciclaggio per creare un sistema a circuito chiuso. Perché il meccanismo funzioni, bisogna mobilitare e collegare in rete le parti interessate di tutti i settori relativi ad una certa risorsa.
Quanto all’intelligenza artificiale, – costituita da algoritmi, sempre più complessi e strutturati per consentire alle macchine di realizzare meglio delle persone attività tipicamente umane – si sta rendendo protagonista di un’evoluzione impressionante. Tre leve l’hanno resa davvero performante: la disponibilità di estreme potenze di calcolo, la crescita esponenziale dei dati da analizzare e modelli e reti neurali in grado di apprendere sempre di più e sempre meglio.
Economia circolare e intelligenza artificiale, un binomio perfetto (ma attualmente inutilizzato)
«Il potenziale dell’AI di guidare l’economia circolare è sostanziale, ma attualmente inutilizzato» (Ellen MacArthur Foundation, 2019). In particolare, l’intelligenza artificiale può aiutare a svelare le potenzialità economiche dell’economia circolare migliorando la progettazione nonché i modelli delle attività operative, ottimizzando le infrastrutture coinvolte.
Afil, economia circolare e ai
1) AI ed economia circolare nel contesto della strategia di specializzazione europea S3
Come si diceva poc’anzi, tra le tante attività di Afil, quella di indicare alla Regione le priorità per le politiche di ricerca e innovazione in ambito industriale e di contribuire in tal modo alla definizione della S3, la strategia europea di specializzazione intelligente per incrementare in modo duraturo e sostenibile la competitività e l’attrattività delle imprese EU. In pratica, la Commissione Europea ha chiesto alle Regioni di identificare le aree di intervento in base all’analisi dei punti di forza e delle potenzialità dell’economia e dell’industria territoriali. Afil è uno dei cluster cui è demandata tale individuazione, poi soggetta al placet della Lombardia. Così l’anno scorso la Regione Lombardia, ha richiesto il contributo dei suoi 9 cluster, tra cui Afil e li ha invitati a ridefinire le priorità. Afil ne ha indicate due: l’economia circolare e l’intelligenza artificiale. Quanto alla prima, il relativo progetto dettagliato è già stato approvato dalla Giunta nella seduta del 5 maggio 2020. Quanto alla seconda, sarà presentata all’esecutivo lombardo nel primo semestre del 2022.
Secondo Copani «la Lombardia è un luogo quasi ideale per realizzare progetti di economia circolare: è caratterizzata da una avanzata cultura della sostenibilità industriale, diffusa in una pluralità di settori. Dispone già di filiere complete, composte cioè da aziende che producono materiali, prodotti intermedi e finiti; ed è leader in alcune tecnologie di produzione. Inoltre, la Lombardia è al centro di avanzati network internazionali di ricerca e innovazione sul tema». Tuttavia, sia per l’economia circolare che per l’intelligenza artificiale, «la barriera da superare è la frammentazione dell’ecosistema. Infatti l’una e l’altra si riferiscono ad una pluralità di argomenti che tuttavia non possono essere considerati separatamente; inoltre, fanno riferimento ad un vasto gruppo di stakeholder, industriali ed accademici, talora provenienti da settori molto diversi. Dunque una delle principali difficoltà è quella di incrociare competenze, conoscenze e attività. E questa è una delle missioni di Afil» – afferma Copani.
2) Le strategic community dell’AI e dell’economia circolare
Una delle innovazioni di Andreis è stata l’ideazione delle strategic community. Sono i motori della progettualità di Afil. Si tratta di comunità di esperti di imprese, università e centri di ricerca impegnati su temi sfidanti e prioritario per il manifatturiero regionale; inoltre, implementano iniziative di R&I in ottica di filiera e sfruttano le opportunità di finanziamento offerte dallo scacchiere regionale, ma anche nazionale ed europeo. In vista di una corretta ed efficace gestione, ogni community è coordinata dda almeno due responsabili, esperti nella materia trattata e capaci di indirizzare le discussioni e gli spunti sui più proficui canali di sviluppo. Attualmente, due strategic community operative in Afil riguardano appunto l’AI e l’economia circolare. Le altre, invece, si occupano di Advanced Polymers, Additive Manufacturing, Secure and Sustainable Food Manufacturing.
Itelyum, l’ai al servizio dell’economia circolare
1) Il punto di arrivo è la platformizzazione
In Itelyum si punta sulla platformizzazione. Questa è un modello di generazione del valore: in generale, si tratta di dar vita a piattaforme innovative basate sulla raccolta e sull’interpretazione dei dati, per consentire veloci scambi e interazioni tra soggetti interdipendenti, perché parte di un certo ecosistema. Questo modello lo si sperimenta tutti i giorni con Uber, Airbnb, Amazon; e cioè con l’operato di grandi aziende di intemediazione dei servizi. Ma come funziona con Itelyum? Questo gruppo, come si diceva, si occupa di economia circolare, sistema nel quale è diventato un campione a livello continentale. Itelyum è strutturato in tre divisioni. La prima rigenera olii minerali esausti producendo basi lubrificanti. Ha un’azienda di riferimento, la Itelyum Regeneration. La seconda, con la Itelyum Purification, produce solventi valorizzando reflui chimici. La terza si occupa di servizi ambientali controllando e coordinando 18 aziende situate nel Nord Italia.
Per Gallo, le cose stanno così: «Se una azienda cliente ha bisogno di una base lubrificante, deve potersi collegare alla nostra piattaforma e ordinare il materiale a qualsiasi ora da qualsiasi posto, che sia il Messico, il Cile o la Nuova Zelanda. Questo percorso che stiamo intraprendendo rappresenta l’immediato futuro di Itelyum, ed è tutt’altro che semplice: l’AI e il machine learning possono servire a prevedere l’andamento della domanda e a catalogare gli ordini; ma occorre che la produzione sia super-veloce e reattiva, e per far ciò è necessario che l’intera supply chain sia digitalizzata e che disponga di tutte le tecnologie più avanzate. Ad esempio, in materia di robotica o cobotica». In pratica, la piattaforma assistita dall’intelligenza artificiale riuscirà a gestire tutti i “passaggi” che l’economia circolare comporta a livello di catena di fornitura.
2) Lo stato attuale: il Process Operating Manager
Attualmente, la piattaforma non è completa: il gruppo ci sta lavorando. C’è però un elemento che già collega l’intelligenza artificiale e l’economia circolare: il Process Operation Management. Questo è il sistema di controllo dei processi che deve garantire che le operazioni aziendali siano efficienti in termini di utilizzo del minor numero di risorse necessarie ed efficaci nel soddisfare i requisiti dei clienti. Fa un ampio utilizzo dell’intelligenza artificiale e del machine learning – una forma di AI che comporta l’apprendimento automatico: il sistema impara dall’esperienza. È in grado di svolgere ragionamenti induttivi, elaborando regole generali definite associando l’input all’output corretto. Ma anche di data analysis, e quindi di un processo di ispezione, pulizia, trasformazione e modellazione di dati con il fine di evidenziare informazioni che suggeriscano conclusioni e supportino le decisioni strategiche aziendali. E ancora di digital twin, e cioè di repliche digitale di entità fisiche, l’alter ego di dispositivi, infrastrutture, sistemi, prodotti e processi industriali. Grazie alla raccolta e all’elaborazione di dati, la copia virtuale che ne deriva è una rappresentazione tridimensionale dell’oggetto in tutte le sue caratteristiche funzionali, dall’elettronica alla meccanica, dalla fluidica alla geometria. Si possono simulare processi, ma anche interi stabilimenti.
