La produzione adattiva AI-driven non è un’evoluzione lineare dell’automazione tradizionale, ma una discontinuità architetturale, in cui la logica di controllo non è più separata dall’esecuzione. Può invece modificarsi durante l’esecuzione stessa, con implicazioni dirette a livello di safety, certificazione, responsabilità industriale. Ecco le tecnologie alla base di questo cambio di paradigma
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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.