L’IA sta ampliando la definizione dell’automazione industriale
L’intelligenza artificiale non è più confinata alle linee di assemblaggio automobilistico, agli impianti di produzione di semiconduttori o alla manifattura aerospaziale altamente standardizzata. Gli ultimi sviluppi mostrano un cambiamento più ampio: le tecnologie di automazione vengono adattate a settori con scale produttive, materiali, processi e vincoli operativi radicalmente diversi.
Due esempi illustrano particolarmente bene questo cambiamento. Huntington Ingalls Industries sta esplorando l’IA fisica e la robotica per la produzione di grandi componenti navali, mentre Siemens sta applicando l’IA agentica alla produzione alimentare altamente flessibile, inclusi biscotti ripieni e ciambelle.
Sebbene queste applicazioni sembrino non correlate, condividono lo stesso obiettivo ingegneristico: rendere l’automazione più adattabile quando è difficile giustificare l’automazione fissa convenzionale.
Huntington Ingalls punta all’automazione dei componenti navali su larga scala
Huntington Ingalls Industries, uno dei principali costruttori navali per la Marina degli Stati Uniti, ha raggiunto un accordo con partner nel settore della robotica per migliorare la fabbricazione di grandi componenti navali.
L’approccio proposto si concentra sulla produzione dei principali assiemi lontano dal tradizionale ambiente del cantiere navale, prima di trasportarli per l’integrazione finale. Ciò potrebbe cambiare il modo in cui vengono fabbricate le grandi strutture navali, trasferendo determinate operazioni produttive in ambienti più controllati e favorevoli all’automazione.
Dal punto di vista dell’ingegneria dell’automazione, questo è significativo perché la costruzione navale presenta sfide molto diverse dalla produzione automobilistica. I componenti sono grandi, le geometrie variano considerevolmente, i volumi produttivi sono relativamente bassi e i processi richiedono spesso il giudizio umano.
L’IA fisica e la robotica devono quindi andare oltre i semplici movimenti ripetitivi. I sistemi devono interpretare le condizioni fisiche, adattarsi alle variazioni e coordinarsi con gli operatori umani e le apparecchiature di produzione convenzionali.
L’IA fisica potrebbe cambiare la produzione a basso volume
I robot industriali tradizionali danno il meglio quando l’ambiente produttivo è prevedibile. La costruzione navale mette in discussione questo presupposto.
Le grandi strutture possono presentare variazioni dimensionali, superfici irregolari, posizioni di lavoro variabili e sequenze di assemblaggio complesse. Un sistema robotico progettato sulla base di coordinate fisse e ipotesi di processo rigide può diventare inefficiente quando queste variabili cambiano.
L’IA fisica introduce un ulteriore livello di intelligenza. Invece di eseguire semplicemente una sequenza predeterminata, un sistema di automazione può potenzialmente combinare percezione artificiale, dati dei sensori, modelli di processo e controllo adattivo per reagire alle mutevoli condizioni fisiche.
Il valore pratico dipenderà meno dalla terminologia legata all’IA e più da miglioramenti produttivi misurabili. Accuratezza del posizionamento, tempo di ciclo, tasso di rilavorazione, sicurezza degli operatori, utilizzo delle apparecchiature e integrazione con i sistemi produttivi esistenti resteranno i veri indicatori delle prestazioni.
Siemens porta l’IA nella produzione alimentare ad alta varietà
All’estremo opposto dello spettro produttivo, Siemens sta applicando l’IA agentica alla lavorazione degli alimenti.
L’azienda ha collaborato con due imprese di automazione del settore alimentare per sviluppare una soluzione di automazione flessibile destinata a prodotti come biscotti ripieni e ciambelle. L’ambiente di riferimento è caratterizzato da un’elevata varietà di prodotti e da volumi produttivi relativamente bassi.
La produzione alimentare presenta un problema di automazione diverso da quello della costruzione navale. Invece di gestire strutture imponenti, gli ingegneri devono gestire ricette, cambi frequenti, ingredienti variabili, requisiti di confezionamento, procedure di sanificazione e rigorosa coerenza dei processi.
In questo ambiente, la flessibilità può essere più preziosa della massima velocità delle macchine.
L’IA agentica potrebbe ridurre il costo dei cambi formato
La produzione ad alta varietà e basso volume ha tradizionalmente rappresentato una sfida economica per l’automazione. Le macchine dedicate possono garantire una produttività eccellente, ma la loro convenienza economica diminuisce quando i prodotti cambiano frequentemente.
L’IA agentica potrebbe offrire un modello operativo diverso, aiutando i sistemi di automazione a coordinare le decisioni produttive, le impostazioni delle apparecchiature, le ricette e le sequenze di processo in base ai requisiti variabili.
La distinzione importante è che l’IA non sostituisce l’architettura di automazione sottostante. PLC, controllori di movimento, azionamenti, sensori, sistemi di sicurezza, reti industriali e piattaforme HMI continuano a fornire il livello di controllo deterministico.
L’IA opera invece sempre più come livello di intelligenza al di sopra di questa infrastruttura.
Due settori, un’unica strategia di automazione
La costruzione navale e la produzione alimentare sembrano non avere quasi nulla in comune, eppure le loro sfide di automazione rivelano la stessa tendenza industriale.
Entrambe le applicazioni richiedono macchine in grado di gestire la variabilità. Entrambe possono trarre vantaggio dalla combinazione di automazione convenzionale, percezione, elaborazione dei dati, robotica e IA. Ancora più importante, nessuna delle due applicazioni può dipendere interamente da una programmazione rigida se i produttori vogliono aumentare la flessibilità.
Ciò suggerisce che la prossima fase dell’automazione industriale non consisterà semplicemente nel sostituire un numero maggiore di operazioni manuali con robot. L’opportunità più ampia è creare sistemi capaci di adattare il proprio comportamento alle mutevoli condizioni produttive.
La vera prova è l’integrazione, non l’IA
Dal punto di vista ingegneristico, la domanda più importante non è se un sistema utilizzi l’IA fisica o l’IA agentica. La domanda è se tale intelligenza possa essere integrata in modo sicuro e prevedibile con l’architettura di controllo esistente.
L’IA industriale deve coesistere con il controllo deterministico, la sicurezza funzionale, i requisiti di cybersicurezza, i database di produzione, i sistemi di qualità e gli operatori umani. Qualsiasi raccomandazione basata sull’IA che raggiunga il processo fisico deve inoltre operare entro limiti chiaramente definiti.
Questo è particolarmente importante in applicazioni come la produzione navale, dove gli errori di produzione possono avere conseguenze rilevanti, e la lavorazione degli alimenti, dove la qualità dei prodotti e la conformità dei processi sono sottoposte a controlli rigorosi.
L’automazione sta diventando più adattiva
Gli esempi di Huntington Ingalls Industries e Siemens dimostrano come l’automazione si stia estendendo ad ambienti precedentemente considerati difficili da automatizzare in modo economicamente conveniente.
La direzione comune è chiara: l’automazione industriale si sta evolvendo da sequenze fisse a sistemi produttivi adattivi.
Tuttavia, l’IA dovrebbe essere considerata una capacità ingegneristica aggiuntiva, non un sostituto dei collaudati fondamenti dell’automazione. I sensori devono continuare a fornire segnali accurati, le reti devono garantire comunicazioni prevedibili, i sistemi di controllo devono mantenere un comportamento deterministico e le macchine richiedono ancora funzioni di sicurezza progettate con cura.
Le aziende che trarranno i maggiori vantaggi dall’IA industriale saranno probabilmente quelle che combineranno questi fondamenti con software intelligenti, invece di trattare l’IA come una tecnologia autonoma.
