Così l’intelligenza artificiale riduce tempistica, errori e costi

Le macchine, i database e gli algoritmi, le risorse economiche e le competenze digitali: tutti fattori fondamentali, certo, per le aziende che vogliano utilizzare l’intelligenza artificiale per incrementare la produttività e la competitività. Necessari, ma non sufficienti. Perché, anche quando si parla di tecnologie avanzate, a fare la differenza è la cultura. L’apertura all’innovazione, a visione sul lungo periodo. «Mio padre, che ha guidato la nostra azienda dal 2005 puntando molto su know how e ricerca, dice sempre che l’unica maniera per fare davvero innovazione è trovare un equilibrio tra intelligenza analitica e intelligenza emotiva. Soltanto dal bilanciamento tra il lato destro e il lato sinistro del cervello, le persone riescono a portare davvero innovazione», dice Daryush Arabnia, presidente di Geico, azienda di Cinisello Balsamo (Milano) specializzata nella produzione di impianti automatizzati per la verniciatura delle scocche delle auto, con un fatturato di circa 140 milioni di euro e 130 dipendenti in Italia.

Un bilanciamento che Geico sembra aver trovato e che probabilmente ha aiutato ad aprirsi alla sperimentazione e applicazione di soluzioni che implementano l’intelligenza artificiale. «Siamo solo agli inizi, ma la nostra intenzione è di sviluppare ulteriormente queste tecnologie», spiega Arabnia. In quattro anni (ma con maggiore decisione negli ultimi due) il gruppo ha investito circa 700-800mila euro in progetti di intelligenza artificiale “pura”, utilizzata principalmente in tre ambiti. Il primo interessa consiste nello sviluppo di interfacce attraverso cui l’ufficio commerciale e l’ufficio ingegneria e operations possono condividere gli stesi dati (aggiornati costantemente dall’area ingegneria) in tutte le fasi del processo, dal preventivo alla realizzazione. «È un sistema che richiede ancora molto lavoro, ma già così ci consente di aumentare efficienza e qualità, perché aiuta a ridurre gli errori e i tempi», spiega il presidente. Efficienza e qualità maggiori sono i risultati più importanti ottenuti anche dal progetto di Virtual Commissioning testato nel 2021 e sviluppato con tecnologie Siemens, Mitsubishi e Rockwell «Creiamo delle stanze virtuali in cui è possibile testare i nostri software prima che vengano installati negli impianti fisici», dice Arabnia. Un sistema che abbatte i costi e i tempi. Infine, l’ambito del Process Mining, su cui però è ancora presto per capire i risultati: «Stiamo raccogliendo molte informazioni – spiega Arabnia –. Il prossimo passo sarà creare un sistema che elabori in automatico le analisi per monitorare i processi».

Il primo passo, per tutti, è quello di applicare queste soluzioni negli ambiti aziendali tecnologicamente più evoluti, già automatizzati e digitalizzati. Come accade alla Carl Zeiss Vision Italia di Castiglione Olona (Varese), filiale italiana della multinazionale tedesca di prodotti ottici. «Siamo ancora in fase di conoscenza e sperimentazione – dice Roberto Baldan, Operations manager ed energy officer dell’azienda –. Abbiamo ben chiaro in quali settori intendiamo applicarla e stiamo già facendo dei test, ad esempio nell’ambito della qualità». L’azienda sta studiando se e come sia possibile inserire un motore di intelligenza artificiale nei macchinari (tutti 4.0) per elaborare e interpretare le migliaia di dati che ogni giorno vengono raccolti. Interessante, perché meno diffuso attualmente tra le imprese manifatturiere, è il progetto di implementare queste tecnologie anche in ambito commerciale, per interpretare e capire meglio le necessità dei clienti e i loro comportamenti. «Siamo solo agli inizi, ma con un database affidabile credo sia possibile ottenere buoni risultati», osserva Baldan. Dove invece è stato applicato già da tempo un sistema di intelligenza artificiale che dà ottimi risultati è nella parte di produzione in senso stretto, con l’uso di un nastro intelligente applicato alle macchine da taglio che ha ottimizzato il lavoro in modo evidente: «Prima avevamo tre macchinari che funzionavano con tre diverse linee di alimentazione, ora abbiamo le stesse tre macchine, ma un’unica linea di alimentazione. Ci abbiamo messo un mese per comprendere a fondo, e governare, le reali potenzialità di questo sistema, ma ora i risultati si vedono», dice l’imprenditore.

Il tema delle competenze, assieme a quello della cultura, è centrale per per Giulia Baccarin, ceo di Mipu, azienda che da 11 anni offre servizi e tecnologie per la fabbrica predittiva. «Se un’azienda ha la cultura per abbracciare l’innovazione o imparare da un’esperienza, riesce a costruirsi anche le competenze per utilizzarle e trarne beneficio. Altrimenti, anche se ci sono i soldi per investire, come accade ora con il Pnrr, rischia di restare indietro». In Italia, aggiunge Baccarin, la è frammentata e il divario sta aumentando. Sicuramente la Lombardia è tra le regioni più avanzate da questo punto di vista, anche se quando ho iniziato a fare questo mestiere, nel 2008, i primi contratti li ho firmati in Campania e Sicilia. Oggi comunque direi che in regioni come Lombardia, Veneto ed Emilia Romagna il quadro è più avanzato e meno frammentato rispetto al resto del Paese.

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