L’intelligenza artificiale sta guidando l'”iperautomazione” e i sistemi di fabbrica autonomi 


Molti hanno familiarità con l’idea di automazione di fabbrica, ma che dire di “iperautomazione” ? E che ne dici dell’ascesa di fabbriche autonome, con sistemi che prendono le proprie decisioni su cose come il controllo della qualità e la velocità della linea?

Entrambi i concetti, guidati dalle tecnologie di intelligenza artificiale (AI), arriveranno presto ai produttori e vengono seguiti da vicino da molti osservatori del settore. Entrambi dovrebbero anche rivoluzionare il funzionamento delle fabbriche.

 
L’iperautomazione è forse la prima grande novità quando si tratta di un’adozione diffusa di questi progressi, secondo Gartner , che sembra aver coniato il termine. Ma il concetto è familiare ai numerosi dipartimenti di produzione IT incaricati oggi di promuovere iniziative di Industry 4.0 nelle loro aziende. Secondo Fabrizio Biscotti, vicepresidente della ricerca Gartner, l’approccio consente alle organizzazioni di automatizzare il maggior numero possibile di processi con tecnologie come l’automazione dei processi robotici, piattaforme low-code e intelligenza artificiale.

 
Le tecnologie si stanno evolvendo rapidamente e i produttori che vogliono rimanere competitivi non possono più rimandare l’idea di sposarli per una completa automazione di fabbrica. A parte ciò, queste fabbriche dovranno almeno automatizzare i propri sistemi il più possibile, ha affermato.

 

Queste iniziative di automazione di fabbrica sono possibili perché l’intelligenza artificiale e gli algoritmi di apprendimento automatico che alimentano i sistemi di intelligenza artificiale stanno diventando sempre più diffusi e convenienti. Allo stesso tempo, l’ Internet delle cose e la sua rete di sensori consente a queste fabbriche di connettere processi, raccogliere dati e ottenere informazioni importanti sulle prestazioni della fabbrica, ha affermato Scot Kim, analista senior director nel gruppo di produzione e trasporto avanzato di Gartner.

“L’iperautomazione sta diventando una cosa per i produttori per aumentare la produttività con l’ottimizzazione”, ha affermato Kim. “Le interruzioni della catena di approvvigionamento, la carenza di manodopera e le turbolenze macroeconomiche potrebbero continuare per tutto il 2022 e i produttori sono pronti a fare investimenti aggressivi per modernizzare le loro fabbriche”. 


Come per le iniziative di Industry 4.0, i produttori devono automatizzare quante più tecnologie e processi possibili o rischiano di rimanere indietro.

“L’iperautomazione è passata da un’opzione a una condizione di sopravvivenza”, ha detto Biscotti. “Le organizzazioni richiederanno più IT e automazione dei processi aziendali poiché sono costrette ad accelerare i piani di trasformazione digitale in un mondo post-COVID-19, digital-first”.

Gartner prevede che il mercato degli strumenti che consentono l’iperautomazione, come l’automazione dei processi robotici, le piattaforme low-code e l’intelligenza artificiale, dovrebbe registrare una crescita a due cifre fino al 2022. L’azienda prevede che entro il 2024 le organizzazioni abbasseranno i costi operativi del 30% combinando tecnologie di iperautomazione con processi operativi ridisegnati.

Altri tipi di software di automazione possono essere utilizzati per automatizzare attività aziendali più specifiche, come la catena di approvvigionamento, il sistema di pianificazione delle risorse aziendali e il sistema di gestione delle relazioni con i clienti, ha aggiunto Biscotti.

Dall’automazione all’autonomia
Molti produttori, anche se cercano di automatizzare il maggior numero possibile di sistemi, stanno anche iniziando a pensare di andare oltre l’automazione e verso l’autonomia.

I due concetti possono sembrare simili ma in realtà sono abbastanza diversi. 

L’automazione è un processo fisso che funziona da solo, come l’idea popolare di una linea di produzione in fabbrica. Certo, un sistema di visione automatizzato può monitorare il processo per individuare i prodotti difettosi e, certo, un robot può eseguire determinati lavori lungo tutta la linea. Ma questi sistemi sono in realtà alimentati dall’uomo: includono una persona dietro le quinte del loro funzionamento autonomo, un po’ come il Mago di Oz. I maghi, nel caso dei sistemi automatizzati, sono esseri umani dietro questi sistemi che li hanno programmati per funzionare in modo limitato, ha detto Reynolds. 


Il sistema di visione è programmato per rilevare difetti molto specifici e il robot esegue lo stesso lavoro nello stesso identico modo, ripetutamente.

I sistemi autonomi, d’altra parte, possono imparare a svolgere compiti da soli e persino adattarsi ai cambiamenti in un processo o in un ambiente, secondo Jordan Reynolds, direttore globale della scienza dei dati presso la società di consulenza gestionale Kalypso.

Diverse tecnologie di Industry 4.0 devono unirsi per far funzionare sistemi autonomi, inclusi Internet of Things e AI. L’IoT è costituito da centinaia, a volte migliaia, di sensori collegati alle apparecchiature operative e che inviano continuamente informazioni sulle condizioni circostanti e sul funzionamento delle apparecchiature in tempo reale. 

“Ora abbiamo la possibilità di abilitare l’autoapprendimento, al contrario della programmazione esplicita di questi sistemi”, ha affermato Reynolds. “E sono in grado di imparare come creare prodotti e mantenere i livelli di qualità da soli”.

L’automazione non sarebbe possibile senza le tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning, ha aggiunto, paragonando l’automazione di fabbrica al concetto di veicoli autonomi, che ancora oggi stanno scendendo in strada – anche se in piccola parte – sotto forma di autobus e cortocircuiti -trasportare camion. L’IoT monitora continuamente cose come le condizioni della strada e la pressione dei pneumatici e misura la distanza tra il veicolo e, ad esempio, una persona in bicicletta che attraversa la strada davanti all’auto. 

Gli strumenti di apprendimento automatico e intelligenza artificiale consentono all’auto di diventare più intelligente nel tempo; essenzialmente per migliorare la guida in base alle esperienze passate, più o meno allo stesso modo in cui un guidatore principiante avanza semplicemente uscendo e guidando lungo la strada, ha detto Reynolds. 


Le stesse tecnologie di intelligenza artificiale stanno spostando le fabbriche dai tradizionali controllori a logica programmabile che automatizzano le linee a impianti autonomi che funzionano da soli, imparando man mano che procedono e migliorando nel tempo ciò che fanno senza l’intervento umano. 

Con l’intelligenza artificiale e i sistemi autonomi, che si tratti di auto a guida autonoma o di procedure di produzione auto-ottimizzanti, l’obiettivo è instillare queste capacità simili a quelle umane – di osservare, dedurre, decidere e agire – nei sistemi che agiranno in modo autonomo, ha affermato Reynolds.  

I sistemi di produzione autonomi possono apportare un valore commerciale significativo. Possono eliminare o riutilizzare la necessità di uno sforzo manuale, che porta a una migliore pianificazione, programmazione e decisioni di allocazione delle risorse, riduzioni degli input di risorse e materie prime, tassi di produzione più rapidi, livelli più elevati di qualità e rendimento e una maggiore efficienza degli asset di capitale, ha aggiunto .

“Tutto questo è una naturale evoluzione del mercato dell’automazione”, ha affermato Reynolds. “La capacità dei processi di produzione di apprendere e adattarsi in modo indipendente è la fase logica successiva di questo sviluppo”.

Di ihal