Alla base della trasformazione data-driven degli ultimi anni e del trend dell’intelligenza artificiale ci sono due macro-obiettivi da parte delle aziende: automatizzare i processi e/o prendere decisioni migliori.
Nel contesto industriale, l’intelligenza artificiale viene spesso raccontata attraverso casi d’uso specifici, focalizzandosi su cosa la tecnologia possa effettivamente fare. In questo articolo, invece, cambiamo prospettiva: non partiamo dalle soluzioni, ma dal modo in cui analisi dei dati e AI supportano i processi decisionali, con l’obiettivo di renderli più veloci ed efficaci.
Analisi dei dati e AI: i 5 livelli decisionali che guidano l’industria
In un’azienda manifatturiera si prendono continuamente decisioni, da quelle operative, rapide e puntuali, a quelle strategiche. Si decide quando avviare una macchina, come riorganizzare un turno, se intervenire su una linea, rivedere un piano produttivo o modificare un’offerta. Spesso, si riduce tutto alla distinzione tra decisioni operative e strategiche, ma la realtà è più sfaccettata.
Abbiamo identificato cinque livelli decisionali, interconnessi ma ognuno con logiche proprie, diversi attori coinvolti e altrettanti impatti sul business. Ciò che li accomuna è poter trarre beneficio dall’analisi dei dati e dall’AI, sia pur in modo diverso.
Decisioni operative, rigorosamente in tempo reale
Le decisioni operative sono quelle che vengono prese direttamente in produzione, spesso sotto pressione, con un impatto immediato sull’efficienza e sulla continuità dei processi. Qualche esempio? Aggiustamenti ai parametri di una macchina, sostituzioni di utensili e cambio di priorità su una linea a causa di una deviazione di qualità o di un ritardo.
A questo livello, l’analisi dei dati e l’AI agiscono come un’estensione della sensoristica fornendo alert e suggerimenti, oltre a poter decidere autonomamente in funzione di pattern storici e algoritmi di machine learning.
Un’applicazione potenziale (molto interessante) è la regolazione automatica dei parametri di processo in base alle condizioni effettive, con l’obiettivo di minimizzare gli scarti e massimizzare la resa.
Decisioni tattiche AI-driven
Rispetto al livello precedente, cambia l’orizzonte temporale ed entrano in gioco le decisioni che influenzano l’operatività nelle ore o nei giorni successivi: pianificare i turni, gestire il cambio di un lotto, bilanciare i carichi tra le linee e/o gli stabilimenti. Sono scelte che richiedono una visione più ampia e una maggiore quantità di informazioni rispetto al livello precedente, ma che devono comunque essere tempestive.
Analisi dei dati e AI si rivelano efficaci per simulare scenari, prevedere colli di bottiglia, proporre piani alternativi e gestire dinamicamente le priorità in funzione di variabili esterne come ingresso di nuove commesse prioritarie, ritardi di fornitura o assenze pianificate del personale.
In questo caso, tecniche come il predictive scheduling, combinate con informazioni circa domanda, disponibilità e vincoli produttivi, consentono di simulare scenari alternativi e ottimizzare i piani di breve periodo in funzione delle reali condizioni operative.
Decisioni strategiche a medio-lungo termine
Questo livello riguarda le decisioni che plasmano il futuro dell’azienda: investimenti in nuovi impianti, acquisizione di aziende, introduzione di linee produttive, investimenti in trasformazione digitale, efficacia delle partnership di supply chain, ridefinizione di mercati e modelli di business. L’impatto può essere molto significativo, e non è un caso che molte aziende abbiano avviato la loro trasformazione data driven proprio per supportare le decisioni strategiche. L’AI potenzia queste decisioni attraverso:
- Analisi predittive: gli algoritmi simulano l’impatto di cambiamenti rilevanti nella produzione o nella logistica su profitti, capacità produttiva e sostenibilità.
- Valutazione del rischio: vengono combinate variabili quantitative (lead time, costi, performance) e qualitative (politiche, ESG, impatto sulla customer experience) per evidenziare rischi e opportunità di una potenziale azione.
- Modellizzazione scenari complessi: sistemi avanzati possono prevedere scenari di espansione, variazione domanda, condizioni di mercato o normative, aiutando a identificare il design ottimale dell’impianto o della rete produttiva.
L’analisi dei dati e l’AI non si sostituiscono all’esperienza strategica né all’intuito. Le decisioni di lungo periodo sono spesso complesse, condivise tra più attori e influenzate da fattori che non sempre possono essere quantificati. Tuttavia, l’intelligenza artificiale rappresenta un supporto prezioso: può rafforzare una linea già definita, evidenziarne i punti deboli o mettere in luce aspetti trascurati per decidere in modo più consapevole.
Controllo qualità e decisioni data-driven
Ora passiamo a un livello più specifico, quello delle decisioni relative alla qualità. Qui, ogni scelta - dal rilascio di un lotto alla modifica di un processo - ha impatti diretti su costi, tempi e reputazione.
Anche in questo caso, analisi dei dati e AI hanno il compito fondamentale di trasformare la funzione da ispettiva a predittiva. I sistemi basati su machine learning possono individuare pattern ricorrenti nei difetti, suggerire modifiche di processo per prevenirli o allertare i responsabili prima ancora che un problema emerga.
Un altro contributo arriva dalla computer vision applicata alle ispezioni visive: l’AI non solo riconosce difetti minimi, ma apprende nel tempo cos’è una deviazione accettabile e cosa non lo è, supportato decisioni determinanti.
Manutenzioni: dal dato al piano d’azione
Nel campo della manutenzione, l’AI ha superato la semplice previsione dei guasti imminenti, evolvendosi verso la costruzione di scenari predittivi su orizzonti temporali più ampi. Oggi, i modelli non si limitano a segnalare anomalie: analizzando log operativi, condizioni ambientali e correlazioni tra eventi, consentono di individuare le macchine più a rischio di fermo, pianificare in modo proattivo gli interventi e assegnare le risorse in modo più efficiente.
La promessa della generative AI: un nuovo modo di decidere
Negli ultimi anni, la vera innovazione è rappresentata dalla generative AI, che può fungere da moltiplicatore di capacità decisionale. Se i modelli predittivi e prescrittivi aiutano a identificare azioni ottimali, la generative AI rende queste informazioni accessibili, comprensibili e fruibili da tutti, anche da chi non ha competenze specialistiche.
Attraverso interfacce conversazionali, sintesi automatiche, simulazioni di scenario o produzione di documentazione, la generative AI riduce la distanza tra dati e decisione, mettendo le aziende nelle condizioni di scegliere meglio, in meno tempo e con maggiore consapevolezza. Si tratta dunque di una leva strategica che potenzia il capitale umano, democratizza l’accesso alle informazioni e permette di affrontare con lucidità le complessità operative.
