Come l'intelligenza artificiale sta trasformando le fabbriche

Al giorno d'oggi, quando un nuovo veicolo esce dalla linea di produzione di una qualsiasi delle principali case automobilistiche europee, è probabile che un sistema di intelligenza artificiale sia stato coinvolto nel processo di produzione.

L'apprendimento automatico sta rapidamente rivoluzionando il modo in cui i prodotti vengono realizzati in tutti i settori industriali, in quanto i produttori utilizzano i vantaggi dell'intelligenza artificiale per eseguire attività in modo più rapido e accurato di quanto potrebbe fare un essere umano.

Secondo uno studio di Capgemini, oltre il 50% dei principali produttori europei sta attualmente implementando l'IA in qualche modo. La Germania è in testa, con il 69% dei produttori che la utilizzano. In Giappone la percentuale è del 30% e negli Stati Uniti del 28%. La Cina è in coda con l'11%.

Ma questo è solo l'inizio. La maggior parte degli esperti parla già di Industria 4.0, considerata una quarta rivoluzione industriale in cui gli algoritmi di apprendimento automatico creano sistemi autonomi che rendono la fabbrica intelligente una realtà.

"L'IA accelererà senza dubbio il processo di automatizzazione del settore manifatturiero", afferma Robert Luciani, consulente esecutivo dell'AI Framework di Stoccolma. La differenza con l'IA è la scala di automatizzazione che si può raggiungere, che porta a una maggiore efficienza per l'intera fabbrica".

Come funziona l'IA?

Un algoritmo informatico standard contiene una serie specifica di istruzioni di programmazione che indicano al sistema esattamente cosa fare e in quale ordine. Un algoritmo di intelligenza artificiale, invece, è progettato per imparare il modo migliore per eseguire un compito senza utilizzare istruzioni specifiche. Utilizza invece dati di input e feedback per sviluppare un modello, spesso attraverso milioni di ripetizioni di tentativi ed errori.

L'intelligenza artificiale può studiare i valori di decine di componenti e capire in anticipo se c'è un problema.

Il programma di scacchi Alpha Zero è un esempio di come l'intelligenza artificiale possa superare rapidamente gli esseri umani e i programmi informatici tradizionali. Gli sviluppatori di DeepMind hanno addestrato Alpha Zero insegnandogli semplicemente le regole degli scacchi, senza dargli alcun consiglio strategico. Il programma ha poi giocato milioni di partite contro se stesso, migliorando ogni volta la sua comprensione. In poche ore è stato in grado di battere i più forti programmi di scacchi tradizionali - e gli esseri umani - con uno stile di gioco che ha colto di sorpresa i più grandi maestri.

I sistemi di intelligenza artificiale per la produzione possono utilizzare l'autoapprendimento in modo simile. Mitsubishi, ad esempio, ha sviluppato un sistema di intelligenza artificiale che insegna ai robot nuovi compiti lasciando che le macchine sviluppino azioni ottimali attraverso prove ed errori.

Migliorare il controllo qualità

Oggi le applicazioni più comuni dell'IA nel settore manifatturiero riguardano il controllo della qualità e la manutenzione predittiva; molte aziende la utilizzano anche nella produzione, nello sviluppo dei prodotti e nella gestione della catena di fornitura.

Nella manutenzione predittiva, i sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di monitorare gli input provenienti da una moltitudine di macchine e sistemi per individuare i primi segnali di un possibile guasto. Possono quindi intervenire, prevenendo i fermi macchina.

"L'intelligenza artificiale può studiare i valori di decine di componenti e capire in anticipo se c'è un problema in corso e se sono necessarie misure preventive", spiega Luciani. L'intelligenza artificiale è particolarmente indicata per il controllo della qualità, in quanto può utilizzare ispezioni visive automatizzate per rilevare difetti minimi che l'occhio umano potrebbe non individuare.

Il produttore giapponese di pneumatici Bridgeston utilizza uno strumento di intelligenza artificiale con sensori che ispeziona 480 diversi elementi fisici per garantire che tutti i pneumatici siano assemblati in condizioni ottimali.

BMW utilizza il riconoscimento automatico delle immagini: l'applicazione AI confronta una sequenza di produzione in corso con centinaia di altre immagini della stessa sequenza per assicurarsi che tutti i pezzi siano montati correttamente. Volvo utilizza strumenti di intelligenza artificiale basati su telecamere che ispezionano i veicoli finiti, compresi il sottoscocca e i pneumatici. Questi strumenti possono essere utilizzati anche dalle officine di riparazione auto per individuare i problemi.

Trovare soluzioni di progettazione migliori

L'intelligenza artificiale viene utilizzata sempre più spesso anche nel processo di progettazione, soprattutto per quanto riguarda la produzione additiva (stampa 3D). Nella cosiddetta progettazione "generativa", all'algoritmo di intelligenza artificiale vengono comunicati gli obiettivi e i parametri di progettazione da seguire, come i materiali e i vincoli di costo, e l'algoritmo prova migliaia di opzioni di progettazione diverse per trovare quella migliore.

General Motors ha utilizzato questo strumento di intelligenza artificiale per progettare una staffa per sedile stampata in 3D che ha riunito otto parti diverse in un unico pezzo più leggero del 40% e più resistente del 20% rispetto al precedente. Altri usi popolari dell'IA includono la previsione della domanda di determinati prodotti, che può aiutare a ottimizzare i programmi di produzione, le scorte e l'approvvigionamento di materie prime. Ma rimangono degli ostacoli quando si tratta di diffondere l'uso dell'IA.

Un'area in cui penso che l'IA verrà utilizzata è quella dei prodotti su ordinazione.

C'è ancora un certo scetticismo nei confronti delle macchine "intelligenti", il che significa che qualsiasi errore commesso da un sistema di IA è spesso considerato più grave degli errori commessi dagli esseri umani, anche se si verificano molto meno frequentemente.

I sistemi di IA possono anche essere molto costosi da sviluppare e sono validi solo quanto i dati che vengono inseriti nell'algoritmo. Molte aziende non hanno ancora il livello di competenza necessario per scalare le soluzioni di IA nella loro rete di produzione.

Finora, la maggior parte degli usi dell'IA nel settore manifatturiero avviene "sotto il cofano", in un modo che i consumatori non vedono o sperimentano. Ma Luciani pensa che la situazione possa cambiare in futuro.

"Un settore in cui penso che l'IA verrà utilizzata è quello dei prodotti su ordinazione, come gli abiti su misura, dove l'IA può aiutare a misurare la giusta vestibilità di abiti e scarpe", afferma Luciani, "Può essere utilizzata per qualsiasi cosa".