L'intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando il panorama manifatturiero di tutto il mondo (Italia compresa), con un'accelerazione senza precedenti. Addirittura, l’83% dei produttori a livello globale l’ha già adottata o prevede di farlo nel breve periodo, e anche in Italia il 56% delle aziende ritiene che AI e GenAI siano i principali driver di competitività del settore nei prossimi cinque anni.
Generative AI nel manufacturing: il meglio deve ancora venire
La consapevolezza delle potenzialità di generative AI nel manufacturing non è solo un allineamento alle tendenze tecnologiche globali, ma testimonia una maturità strategica delle imprese italiane nel riconoscere le opportunità concrete dell’innovazione.
Oggi più che mai, l’industria italiana si trova ad operare in un contesto di pressioni crescenti e mutamenti continui. Le dinamiche di mercato evolvono rapidamente, con cicli di domanda sempre più imprevedibili e una spinta verso la personalizzazione che impone flessibilità, rapidità e capacità di riconfigurare i processi produttivi in tempo reale. A questo si aggiungono fattori esogeni come l’instabilità geopolitica, l’aumento dei costi energetici, le nuove politiche tariffarie e i vincoli normativi sempre più stringenti in ambito ambientale e di sostenibilità.
In uno scenario tanto complesso, poter disporre di una tecnologia capace di incidere trasversalmente su efficienza operativa, produttività, qualità del prodotto, time-to-market e sostenibilità diventa un vantaggio competitivo decisivo.
Il vero potenziale, tuttavia, rimane ancora inesplorato. La generative AI nel manufacturing è una frontiera aperta: ogni giorno emergono nuove applicazioni che potrebbero rivelarsi decisive, capaci di offrire vantaggi competitivi inaspettati anche alle aziende più piccole, o a quelle consolidate in posizioni di mercato apparentemente immutabili. È proprio questa imprevedibilità dell'innovazione a rendere la generative AI nel manufacturing non solo affascinante, ma anche una leva di democratizzazione competitiva, dove la prossima soluzione rivoluzionaria potrebbe essere dietro l’angolo.
Generative AI in azione: cosa si può fare oggi per potenziare il business
L’implementazione della Generative AI nel manufacturing sta ridefinendo molti paradigmi operativi, con applicazioni che spaziano dalla progettazione avanzata alla manutenzione degli asset produttivi. Vediamo qualche impiego significativo e attivabile fin da subito.
Generative design: efficienza, performance e sostenibilità
Uno degli ambiti in cui la Generative AI sta mostrando un impatto tangibile è quello della progettazione. Il generative design consente di esplorare in modo automatico un’intera gamma di soluzioni progettuali, partendo da vincoli come i materiali, i carichi e gli obiettivi di costo. Il sistema propone decine di alternative tra cui scegliere per procedere con perfezionamenti manuali. Questo processo, unito a tecniche di additive manufacturing, può ridurre tempi e costi di produzione in modo significativo.
Un esempio concreto è il progetto sviluppato da General Motors per la realizzazione di un seat bracket, ovvero il supporto strutturale che collega il sedile al telaio del veicolo. La parte generata dall’AI è risultata più leggera del 40% e più resistente del 20% rispetto ai componenti tradizionali. Non dimentichiamo che, in settori come l’automotive e l’aerospaziale, ogni grammo risparmiato si traduce in minori consumi e costi, nonché in più sostenibilità.
Personalizzazione di massa
La richiesta di personalizzazione è una delle tendenze dominanti del mercato, ma fino a poco tempo fa rispondere in modo efficace comportava costi elevati e molta complessità. Generative AI è la soluzione.
Per fare qualche esempio, nel mondo della moda i modelli generativi possono generare rapidamente varianti di design partendo da una base comune, adattandole automaticamente a stili o preferenze individuali. Nel settore biomedicale, poi, Generative AI può creare velocemente modelli di protesi personalizzate a partire da esami diagnostici tradizionali, riducendo drasticamente i tempi di prototipazione e migliorando la precisione dell’adattamento.
Manutenzione predittiva “next-gen”
Da sempre, la manutenzione predittiva è una delle grandi applicazioni industriali dell’AI, o meglio del machine learning. Ma se ciò ha permesso di anticipare i guasti analizzando dati e segnali in tempo reale, la GenAI permette un ulteriore salto di qualità: generare scenari di intervento su misura.
Ad esempio, un tecnico potrebbe chiedere a un assistente virtuale – usando il linguaggio naturale – se ci sono rischi di guasto su una macchina. Il sistema analizzerebbe i dati in tempo reale, li confronterebbe con quelli storici e restituirebbe un piano d’azione completo: tipo di intervento, risorse necessarie, tempi ideali e impatto sulla produzione.
Supply Chain Advisor
Si tratta di un interessante use case citato da Google nei suoi approfondimenti sul tema della generative AI. Data la centralità della gestione della supply chain, frequentemente colpita da discontinuità e incertezze geopolitiche, Google propone di posizionare GenAI come consulente esperto per la gestione di catene di fornitura complesse e articolate.
Per esempio, un sistema generativo potrebbe rilevare in anticipo un potenziale ritardo o una disruption nella supply chain, segnalarne l’impatto e suggerire soluzioni alternative, dall’assegnazione della commessa a un fornitore alternativo alla simulazione di una riprogrammazione produttiva, fino alla generazione di scenari multipli con valutazioni economiche, ambientali e operative a supporto delle decisioni.
Content management 5.0
La gestione della conoscenza tecnica – intesa come accesso, comprensione e creazione di contenuti – rappresenta spesso una sfida. Documentazione sparsa, formati non strutturati, silos informativi e linguaggio specialistico rendono difficile per tecnici, progettisti o operatori reperire in tempi rapidi le informazioni necessarie.
La Generative AI consente di superare questi ostacoli abilitando un vero e proprio content management intelligente, che combina capacità di comprensione semantica, generazione automatica e interazione in linguaggio naturale. In pratica, è possibile interrogare l’intero corpus documentale aziendale – schede tecniche, manuali, report, normative, ticket di assistenza, log macchina – come si farebbe con un collega esperto.
Inoltre, la GenAI è in grado di riassumere informazioni complesse, tradurre contenuti tecnici in linguaggio più accessibile per uso interno o commerciale, e generare automaticamente aggiornamenti documentali a partire da modifiche progettuali o feedback di produzione.
Uno sguardo al futuro: la GenAI oltre l’orizzonte
Abbiamo già sottolineato come, nel manufacturing, l’attuale stato dell’arte della Generative AI rappresenti solo l’inizio di una trasformazione più profonda. Nonostante sia una tecnologia giovane, il ritmo degli investimenti – da parte di big tech e imprese all’avanguardia – sta accelerando lo sviluppo di applicazioni sempre più concrete e ad alto impatto.
Nei prossimi anni, la ricerca punterà su sistemi di automazione avanzata, in cui l’essere umano resterà in the loop, ma con un ruolo sempre più orientato alla supervisione e alle decisioni strategiche. Prenderanno forma modelli multimodali capaci di elaborare simultaneamente dati testuali, visivi e sensoriali, rendendo l’interazione tra persone, macchine e processi più naturale e fluida. E non è tutto: l’AI generativa embedded nei macchinari promette di adattare in tempo reale i parametri di produzione in base a stimoli esterni o fluttuazioni della domanda.
Un contesto in cui soluzioni come DRAIVE — il servizio di AI Stategy di MADE per guidare le PMI italiane nel loro percorso di adozione dell'Intelligenza Artificiale — diventano fondamentali per sperimentare, testare scenari e validare in sicurezza l’integrazione dell’AI nelle operations industriali.
