Si parla da anni di smart manufacturing. Ma smart manufacturing è un concetto fluido, in continua trasformazione. All’interno del quale la logica dell’automazione industriale sta evolvendo, in modo ancora disomogeneo, riflettendo la diversa maturità digitale delle organizzazioni (grandi gruppi industriali, medie imprese, PMI), da modelli prescrittivi e predittivi verso paradigmi che integrano AI generativa e, nelle implementazioni più avanzate, AI agentica. Una AI che, sempre più, esegue inferenza direttamente sull’infrastruttura edge (edge AI), supportata da reti deterministiche con tecnologia TSN (Time-sensitive networking – IEEE 802.1) implementata nativamente in chip e controller industriali.
Per lungo tempo l’automazione tradizionale – PLC (Programmable logic controller), DCS (Distributed control system) – si è basata su sistemi di controllo a logica deterministica, guidati da regole predefinite.
Lo scenario sta però gradualmente mutando. Mentre, fino a poco tempo fa, gli strumenti di intelligenza artificiale e machine learning (ML) si limitavano ad analizzare i log di produzione suggerendo all’operatore umano strategie di ottimizzazione dei parametri di funzionamento di una macchina o interventi di manutenzione, oggi gli agenti software sono in grado di agire autonomamente per perseguire obiettivi di business che possono spaziare, ad esempio, dalla massimizzazione dell’efficienza energetica delle attrezzature industriali, alla riduzione degli scarti di lavorazione dei prodotti.
L’agente AI associato a un sistema di visione artificiale industriale non segnala semplicemente un difetto o scarta il pezzo, ma può agire ricalibrando in tempo reale i parametri del macchinario che si trova a monte. Se il difetto persiste, l’agente AI può attuare in autonomia una revisione dei suoi componenti, notificando contestualmente la logistica per lo spostamento dei carichi di lavoro. Nelle attività di manutenzione e gestione degli asset, l’agente AI non identifica soltanto pattern anomali di funzionamento, prevedendo quando si verificherà un guasto, ma programma un intervento di riparazione, armonizzandolo con le priorità di produzione.
Verso la produzione adattiva
In altre parole, la fabbrica emergente è quella che diventa un organismo “senziente”, capace di apprendimento e autoadattamento continui. Il settore manifatturiero, secondo Lydia Aldejohann, vice president Intelligent Industry di Capgemini, ha raggiunto un punto di svolta decisivo. Un punto in cui la AI industriale sta compiendo la transizione da progetti pilota sperimentali a funzionalità implementabili su scala aziendale, in grado di alimentare una nuova generazione di sistemi di produzione. Questi sistemi possono rispondere in real-time alle variazioni di domanda, offerta, qualità; sono sistemi software-defined che permettono una rapida riconfigurazione di processi, linee, logica di produzione. Sono in grado di auto-ottimizzarsi, utilizzando analisi dei dati, agenti autonomi, robotica, simulazioni, gemelli digitali. E sono AI native, progettati sulla base di moderni stack tecnologici di intelligenza artificiale, in grado di apprendere e migliorare continuamente.
Le tecnologie adottabili
Le aziende manifatturiere all’avanguadia nell’implementare su larga scala la AI industriale, chiarisce Aldejohann, convergono su alcune priorità strategiche che definiranno la prossima generazione di competitività industriale. Tra le tecnologie di base, in primo piano si posizionano gli agenti AI che, una volta integrati in sistemi MES, SCADA, QMS/LIMS, ERP, coordinano i flussi di lavoro, rilevano le anomalie, supportano l’analisi delle cause profonde (RCA) e attivano automaticamente le azioni necessarie. Ad esempio, i sistemi multi-agente (MAS), comunicando tramite protocolli come MQTT, sono in grado di collaborare per risolvere compiti complessi.
L’architettura software industriale Unified namespace (UNS) consente invece di abbattere i silos IT e OT (Operational technology) centralizzando i dati, creando un’unica fonte di verità (SSOT) e un solo livello semantico, che aiuta la AI a ottenere in tempo reale il contesto completo della fabbrica.
Tra le tecnologie, la combinazione di gemelli digitali e intelligenza artificiale fisica aiuta a fondere simulazione, intelligenza predittiva e robotica per implementare controlli di qualità autonomi, pianificazione adattiva e ottimizzazione a ciclo chiuso. Un ruolo centrale, nella fabbrica adattiva, sempre partendo da un’infrastruttura dati coerente che connetta tutti gli elementi, è poi giocato dall’integrazione delle celle di produzione modulari con robotica tradizionale, cobot, AGV, AMR, sistemi di ispezione AI-driven.