Valente Spa, azienda milanese specializzata in rotaie e sistemi per porti, gallerie, miniere e cantieri, ha concluso insieme a Made Scarl e al Dipartimento di Energia del Politecnico di Milano un progetto sperimentale dedicato all’impiego dell’intelligenza artificiale nei software di progettazione industriale. Il banco di prova scelto è stato un locomotore full-electric destinato a tunnel e miniere, un mezzo compatto utilizzabile per il trasporto di materiali oppure per la movimentazione di visitatori nei giacimenti dismessi aperti al pubblico. L’obiettivo era verificare fino a che punto l’AI potesse ridurre le attività ripetitive, accelerare la preparazione dei progetti e automatizzare una parte della documentazione tecnica necessaria alla realizzazione del veicolo.
Valente aveva già maturato esperienza nell’applicazione dell’intelligenza artificiale alla propria attività industriale, lavorando da circa due anni con il Politecnico di Milano allo sviluppo di modelli e algoritmi capaci di individuare la tipologia di rotaia e il sistema di fissaggio più adatti per gru e impianti di sollevamento. Il progetto sul locomotore ha però esteso il livello di complessità, perché non si trattava più di supportare una scelta tecnica circoscritta, ma di intervenire su un processo di progettazione che comprende disegni meccanici, schemi elettrici, circuiti idraulici, componentistica e documentazione correlata.
La sperimentazione ha evidenziato rapidamente che un processo di questo tipo non può essere trasformato semplicemente in una richiesta formulata attraverso un prompt. Per generare un progetto industriale completo, il sistema deve conoscere una quantità molto elevata di parametri relativi a dimensioni, carichi, materiali, geometrie, componenti disponibili, vincoli di installazione, requisiti di sicurezza e relazioni tra i diversi sottosistemi. L’idea iniziale di ottenere automaticamente disegni, schemi elettrici e idraulici a partire da una singola richiesta è stata quindi sostituita da una metodologia più strutturata, nella quale il processo è stato suddiviso in attività più piccole e controllabili.
Il lavoro con il Politecnico ha portato alla definizione di modelli dedicati all’identificazione dei dati iniziali necessari alla progettazione e alla generazione dei disegni d’offerta attraverso un approccio parametrico. In questo modo l’intelligenza artificiale può intervenire in alcune fasi nelle quali le variabili sono chiaramente definite, aiutando a selezionare configurazioni coerenti e a produrre rapidamente elaborati preliminari sulla base delle caratteristiche richieste. La progettazione parametrica risulta particolarmente adatta a questo tipo di automazione, perché consente di descrivere geometrie e componenti mediante relazioni matematiche e vincoli modificabili, invece di affidare alla macchina la creazione completamente libera del progetto.
Il principale limite emerso riguarda quello che Valente definisce l’“ultimo miglio” della progettazione: la produzione autonoma del disegno finale della struttura, completo di tutti i componenti e pronto per essere utilizzato nel processo industriale. Il locomotore non può quindi essere progettato integralmente da un sistema AI e la stessa limitazione riguarda la generazione automatica dell’intero insieme di documenti che accompagna una macchina di questo tipo. L’integrazione tra componenti meccanici, elettrici e idraulici richiede infatti una coerenza progettuale che deve essere mantenuta attraverso numerosi passaggi e verifiche, molti dei quali dipendono da conoscenze specifiche e da decisioni ingegneristiche legate al singolo caso.
L’esperimento ha comunque individuato diverse aree nelle quali l’intelligenza artificiale può già produrre un vantaggio operativo concreto. I sistemi possono alleggerire le attività di routine, supportare le verifiche, recuperare più rapidamente informazioni tecniche e individuare soluzioni utilizzate in progetti precedenti con caratteristiche simili. In un’azienda che lavora su numerose configurazioni di rotaie, fissaggi e mezzi speciali, la possibilità di interrogare in modo rapido il patrimonio tecnico accumulato nei progetti precedenti può ridurre significativamente il tempo necessario per ricostruire configurazioni già sperimentate o individuare componenti compatibili.
L’AI può inoltre essere utilizzata nelle attività collaterali alla progettazione, dalla gestione della corrispondenza commerciale alla preparazione della documentazione tecnica, dove il linguaggio naturale e la capacità di riordinare informazioni provenienti da fonti differenti permettono di automatizzare una parte del lavoro amministrativo e documentale. Queste applicazioni richiedono un livello di autonomia inferiore rispetto alla progettazione di una struttura e possono quindi essere introdotte più facilmente all’interno dei processi aziendali, mantenendo comunque una verifica finale da parte del personale tecnico.
Il punto più delicato emerge quando il sistema deve lavorare con requisiti tecnici rigidi, norme di sicurezza e obblighi di tracciabilità. In un progetto industriale ogni scelta deve poter essere ricondotta a specifiche tecniche, calcoli, normative, componenti identificabili e procedure di verifica; un risultato apparentemente plausibile ma non completamente controllabile non può essere trattato come equivalente a un progetto validato. Per questo, secondo Valente, l’intelligenza artificiale può funzionare come acceleratore delle attività ingegneristiche, ma deve rimanere inserita in un processo nel quale la responsabilità e la supervisione appartengono all’ingegnere.
Il test sul locomotore elettrico mostra quindi un modello di adozione dell’AI industriale basato sulla scomposizione del lavoro in compiti specifici, invece che sulla delega completa della progettazione. La tecnologia risulta efficace quando deve analizzare dati già strutturati, recuperare soluzioni precedenti, assistere nella definizione parametrica e automatizzare attività documentali; la progettazione finale di un sistema complesso continua invece a richiedere competenze ingegneristiche, controllo delle interdipendenze tra componenti e responsabilità sulle decisioni tecniche. Il valore dell’AI, almeno nello stato attuale della tecnologia, emerge soprattutto nell’integrazione con i processi esistenti e nella riduzione del tempo impiegato nelle attività ripetitive, lasciando alle persone le fasi nelle quali precisione, sicurezza e verificabilità non possono essere delegate.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)