L’industria si confronta con pressioni competitive crescenti, supply chain sempre più complesse e instabili, e una domanda che richiede lotti ridotti e tempi di consegna sempre più brevi. Non essendo possibile aumentare all’infinito la capacità produttiva, molte imprese guardano con interesse a ottimizzare la produzione con l’intelligenza artificiale. Vediamo come.
Cosa significa, nel concreto, ottimizzare la produzione?
Parlare di ottimizzazione della produzione è ormai diventato comune, ma il concetto è molto ampio e rischia di perdere valore se non viene ancorato a un significato e a obiettivi chiari e misurabili.
Per prima cosa, ottimizzare la produzione non significa semplicemente produrre di più. Significa ottenere il massimo rendimento possibile dai processi, dalle risorse e dagli impianti disponibili, senza sacrificare qualità o aumentare i costi. In altre parole: significa fare di più, meglio e più velocemente, con quello che si ha. Alcuni esempi:
- Abbattere gli sprechi di tempo, materiali ed energia;
- Diminuire i fermi macchina e le interruzioni non programmate, che rallentano la produzione e impattano la redditività;
- Gestire al meglio le risorse umane, garantendo la massima produttività nel rispetto dei carichi di lavoro e delle competenze disponibili;
- Utilizzare al meglio la capacità produttiva esistente, evitando sottoutilizzi e colli di bottiglia;
- Aumentare la prevedibilità: anticipare problemi, reagire in tempo reale alle variazioni di domanda o alle anomalie operative;
- Migliorare la qualità del prodotto finito, riducendo rilavorazioni, scarti e reclami.
Per le aziende con risorse limitate, ottimizzare significa trasformare la complessità operativa in un vantaggio competitivo. Per questo, è diventato un obiettivo strategico per molte PMI e può essere raggiunto grazie anche al contributo dell’intelligenza artificiale.
L’evoluzione dell’intelligenza artificiale nei processi produttivi
Il potenziale dell’AI nel mondo manifatturiero è più concreto che mai. Secondo analisi recenti, il mercato globale dell’AI applicata al manufacturing crescerà con un CAGR del 45% fino al 2028, quando supererà i 20 miliardi di dollari.
Di ottimizzare la produzione con l’intelligenza artificiale si parla da almeno un decennio, ma il tema è diventato sempre più concreto e centrale con l’evoluzione della tecnologia sottostante. Negli anni, il contesto industriale è diventato una palestra di innovazione e ha potuto sperimentare tutte le manifestazioni dell’AI: le tecniche di machine learning e deep learning — che presuppongono una solida digitalizzazione a monte — la Generative AI, la computer vision, la robotica collaborativa e le interfacce uomo-macchina di nuova concezione.
L’AI offre dunque un ventaglio ampio di opportunità a tutte le aziende che producono, ma capire come e dove ottimizzare la produzione con l’intelligenza artificiale non è scontato. L’investimento, infatti, non può essere scollegato dagli obiettivi strategici dell’impresa, dallo stato dell’infrastruttura dati, dalla complessità dei processi e dalla maturità digitale complessiva. Per questo motivo, l’adozione di soluzioni AI va guidata da una visione chiara e da un approccio consulenziale esperto, in grado di individuare gli ambiti di applicazione realmente rilevanti e ad alto ROI.
Ottimizzare la produzione con intelligenza artificiale: 6 casi d’uso da cui partire
L’evoluzione tecnologica e gli investimenti del comparto manifatturiero hanno permesso di identificare alcune aree in cui l’AI può portare valore rapido e misurabile. Quelli che seguono sono alcuni casi d’uso rappresentativi per chi vuole ottimizzare la produzione con l’intelligenza artificiale; come anticipato, però, ogni progetto richiede una valutazione attenta degli obiettivi e dello stato di maturità digitale dell’impresa.
Gestione adattiva della pianificazione
La pianificazione della produzione è uno degli ambiti più impattati dalla variabilità: cambi di priorità, urgenze improvvise, indisponibilità di macchinari o materiali, assenze non previste. Gli algoritmi di intelligenza artificiale aiutano a gestire la complessità in modo dinamico, aggiornando piani di produzione, schedulazioni e allocazioni in tempo reale sulla base di tutte le variabili rilevanti. Rispetto agli strumenti tradizionali, l’AI può considerare una quantità molto maggiore di dati — anche destrutturati o incerti — e simulare diversi scenari, selezionando quello più efficiente sulla base di vincoli e obiettivi definiti (es. rispetto delle scadenze, massima saturazione impianti, priorità cliente).
Ottimizzazione continua dei parametri di processo
In molte lavorazioni, piccoli scostamenti nei parametri di processo (temperatura, pressione, velocità…) generano scarti, rilavorazioni o cali di qualità. L’AI può monitorare continuamente questi parametri, risalire alle cause e identificare le condizioni ottimali per ottenere i migliori risultati in termini di resa, qualità e tempi ciclo. In scenari più avanzati, può anche prevedere condizioni anomale prima che abbiano impatto sulla qualità, suggerendo azioni correttive.
Assistenza operativa e supporto decisionale
In produzione, il tempo per prendere decisioni è limitato, così come quello per accedere a informazioni essenziali. L’intelligenza artificiale può colmare questo gap grazie a interfacce intelligenti - chatbot industriali, assistenti vocali - che forniscono supporto in tempo reale agli operatori. Un tecnico può chiedere all’AI istruzioni su un’attività, consultare uno storico guasti, confrontare performance tra macchine o turni, recuperare velocemente una procedura semplicemente chiedendolo in linguaggio naturale.
Manutenzione predittiva next-gen
La manutenzione predittiva è uno degli ambiti più noti dell’AI applicata all’industria. Grazie al machine learning, i sistemi analizzano segnali e log macchina per anticipare i guasti e ottimizzare gli interventi. Ma oggi, grazie anche all’integrazione della Generative AI, si può fare un ulteriore passo avanti: i modelli generativi possono produrre dati sintetici per addestrare algoritmi anche in mancanza di casistiche reali, oltre a permettere l’interrogazione del sistema in linguaggio naturale per ottenere insight comprensibili anche al personale con meno esperienza.
Controllo qualità automatizzato
La computer vision consente di automatizzare il controllo qualità (visivo) con un livello di precisione straordinario. I modelli imparano a riconoscere difetti, imperfezioni o scostamenti anche minimi, adattandosi nel tempo a nuove condizioni o varianti di prodotto. E se i difetti non ci sono, e quindi il database di training non è ricco come dovrebbe? Ci pensa la GenAI a creare immagini sintetiche per l’addestramento, come nel caso precedente.
Produzione collaborativa uomo-macchina
In alcuni contesti produttivi, l’AI potenzia la collaborazione tra operatori e macchine, migliorando la sicurezza, la precisione e la fluidità operativa. Grazie ai cobot (robot collaborativi) integrati con sistemi AI, le attività possono essere ripartite in modo intelligente: il sistema riconosce gesti, contesti e situazioni e si adatta al comportamento dell’operatore, anticipando bisogni e riducendo errori.
