Generative AI nell’industria manifatturiera: applicazioni, strumenti e benefici

L’intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando il settore manifatturiero, offrendo modelli innovativi che permettono alle aziende di migliorare l’efficienza e la personalizzazione dei prodotti. Ecco quali sono le principali applicazioni e come sfruttarla al meglio.  

Cos’è l’intelligenza artificiale generativa

L’intelligenza artificiale generativa, o generative AI, è una delle tecnologie più innovative e rivoluzionarie nel panorama industriale moderno. Utilizza tecniche di Machine Learning e Deep Learning per creare contenuti nuovi e originali a partire dall’apprendimento di serie massicce di dati. Imitando la creatività umana la Generative AI è quindi capace di produrre automaticamente contenuti anche molto complessi e realistici (immagini, musica, testi, video, animazioni); si può chiedere ad esempio ad un sistema generative AI addestrato su set di immagini o su dati audio di creare nuove immagini o campionature musicali, mentre si può usare una Gen AI addestrata su testi di linguaggio di programmazione per generare codici sorgenti per nuovi programmi. Oggi la sua applicazione si sta rivelando preziosa, ad esempio, nell’entertainment (per la creazione di videogiochi o musica), ma le sue potenzialità di utilizzo finiscono per interessare molti altri settori. Quello manifatturiero è uno di questi. 

Intelligenza artificiale generativa nell’industria manifatturiera: campi di applicazione ed esempi

L’applicazione dell’AI generativa nell’industria manifatturiera si traduce nell’adozione di strategie e tecnologie volte a ottimizzare le varie fasi dei processi produttivi: sistemi interconnessi, potenti algoritmi e analisi dei dati hanno aperto la strada a una nuova era della smart manufacturing o produzione intelligente, caratterizzata dalla semplificazione delle operazioni e dal miglioramento complessivo della qualità dei prodotti. Le principali applicazione dell’AI generativa nel settore manifatturiero riguardano: 

• la progettazione di prodotti; 
• la gestione della supply chain (catena di distribuzione);  
• l’ottimizzazione dei processi produttivi. 

Nel settore automobilistico, ad esempio, l’AI generativa può essere utilizzata per ottimizzare la forma e la struttura dei veicoli, migliorandone l’aerodinamica e la sicurezza; grazie all’uso di algoritmi avanzati l’intelligenza artificiale generativa è infatti capace di esplorare un’ampia gamma di prototipi e generare automaticamente soluzioni ottimali, che altrimenti non verrebbero mai perse in considerazione. È il caso dei software di design generativo che sono in grado di creare design innovativi in base a specifici parametri: l’AI potrebbe generare e testare virtualmente i nuovi modelli di un telaio, ottimizzandone la resistenza e il peso, oppure apprendere modelli di guida tramite l’analisi di enormi quantità di dati provenienti da sensori e telecamere, e sviluppare algoritmi che aiutino a prendere decisioni in tempo reale, garantendo così una guida autonoma sicura e affidabile. Lo stesso vale per la moda, i mobili o gli accessori: l’algoritmo può apprendere dai modelli esistenti e creare capi unici che rispondono alle esigenze dei clienti in modo più preciso. 

Nel settore alimentare invece l’AI aiuta le aziende a rendere più efficiente l’intero ciclo della rete di approvvigionamento e distribuzione: l’uso di modelli predittivi consente ad esempio di identificare i pattern che spingono i consumatori all’acquisto e di prevedere di conseguenza la domanda sul mercato. Questo permetterà di ottimizzare l’intera supply chain dalla gestione dell’inventario e degli ordini a quella dei prodotti necessari alla fabbricazione, fino alla pianificazione della logistica distributiva. Un’azienda potrà così evitare l’eccesso o la carenza di scorte, ridurre al minimo i ritardi, identificare potenziali interruzioni in tempo reale e suggerire migliori rotte di trasporto, garantendo che ad esempio i prodotti freschi arrivino ai consumatori integri e nel minor tempo possibile. Allo stesso modo l’AI generativa ridefinisce il mondo del packaging: tramite complessi sistemi di sensori è possibile rilevare difetti o contaminazioni durante il processo di imballaggio e isolare i prodotti difettosi, o monitorare il percorso della merce. Non solo: gli algoritmi possono ottimizzare le quantità di materiale utilizzato, riducendo gli sprechi, o suggerire l’impiego di materiali più sostenibili rispetto a quelli tradizionalmente usati nelle pratiche di imballaggio. Nello stesso tempo, l’analisi di enormi quantità di dati dei consumatori permette di creare design di packaging personalizzati e destinati a specifici segmenti di clientela.  

I sensori montati sulle macchine registrano costantemente dati in tempo reale sullo stato di funzionamento; l’AI generativa può analizzare questi dati e individuare anomalie e guasti prima che si verifichino. La riduzione dei margini di errori insieme all’automazione di task ripetitivi, di basso valore e tradizionalmente eseguiti a mano, consentono così di semplificare e snellire i processi produttivi. La robotica collaborativa ne è un esempio: non solo è autonoma ma è anche intelligente, i cobots (cosiddetti perché concepiti per interagire con l’uomo) sono infatti in grado di sollevare carichi pesanti ed evitare collisioni lavorando accanto ad operatori umani. Nella produzione di componenti elettronici invece tecniche sempre più sofisticate di AI Generative vengono utilizzate per effettuare ispezioni visive e rilevare anomalie che sfuggirebbero all’occhio umano.  

In una fabbrica l’AI generativa può così identificare le migliori configurazioni possibili e pianificare le varie fasi di produzione; questo consente di ottimizzare l’utilizzo delle risorse disponibili riducendo i tempi di inattività e migliorando nel suo complesso l’efficienza dell’intero ciclo produttivo. 

I vantaggi della generative AI nell’industria manifatturiera

I vantaggi che l’AI generativa può portare nel settore manifatturiero sono molteplici. 

• Riduzione dei costi. L’impiego di modelli predittivi sempre più accurati permette di gestire le risorse in modo più efficace e ridurre gli sprechi legati alla produzione. Si riducono sia i costi operativi legati alla produzione (manutenzione, riparazioni, blocchi nella catena produttiva etc.) sia quelli relativi alla gestione del personale. 
• Aumento della produttività. Grazie a sistemi interconnessi e interfacce IoT, le macchine comunicano tra loro in tempo reale e condividono costantemente dati con le piattaforme di gestione della produzione. Questo ottimizza tutto il processo produttivo rendendolo più efficiente. 
• Soddisfazione del personale e della clientela. L’automazione delle operazioni più ripetitive libera i dipendenti da processi di basso valore e gli permette di concentrarsi su attività più creative, strategiche e ad alto valore. Tramite l’analisi dei comportamenti e dei dati dei consumatori l’AI generativa offre alle aziende la possibilità di comprendere meglio le esigenze dei clienti e di sviluppare servizi altamente personalizzati. 
• Riduzione al minimo del time to market. L’identificazione di tendenze e preferenze dei consumatori tramite analisi predittive si traduce nella possibilità di progettare e ottimizzare prodotti e servizi in linea con i bisogni del mercato; questo permette di velocizzare il processo che va dalla progettazione e sviluppo del prodotto fino alla sua immissione sul mercato. 
• Maggiore sostenibilità. Una produzione più efficiente consente di utilizzare meno energia per il funzionamento dei sistemi e di ridurre gli sprechi, abbattendo contestualmente le emissioni di C02.