In Lutech l’IA è ormai un elemento fondante per lo sviluppo di soluzioni smart factory e sta diventando sempre più importante per rendere più competitiva e produttiva l’industria italiana. Intelligenza generativa e non, quindi, per automatizzare processi, come il tailoring di soluzioni personalizzate sul cliente o come parte integrante di digital twin, anche generativi. Tecnologia, quest’ultima, che permette di simulare il comportamento di uno o più processi, nell’ambito dell’intralogistica, per esempio, o nella definizione e gestione del layout di siti produttivi.
«I modelli generativi, large e small, possono essere operativi on edge e in cloud, anche con infrastrutture di supercalcolo per un utilizzo on demand e pay per use. Una tecnologia che permette ai differenti stakeholder aziendali, dai livelli direttivi agli operatori esecutivi, di prendere decisioni in modo più rapido e preciso, attraverso la visualizzazione e la simulazione dei vari scenari», afferma Manfredo D’Alessandro Caprice, industry head of Manufacturing del Gruppo Lutech e ceo di Lutech Cdm, con responsabilità di coordinamento di tutte le aziende del gruppo. Queste collaborano in modo sinergico alla realizzazione di progetti per il manifatturiero, un settore da cui deriva circa il 25% del fatturato del gruppo. «Sono stati già individuati una decina di use case e abbiamo iniziato a sviluppare soluzioni nei più diversi ambiti produttivi con modelli generativi addestrati su dati macchina e su dati provenienti da applicazioni Plm, Mes, Crm ed Erp».
Nella ricerca e sviluppo di Lutech lavorano più di 300 persone e molte della attività sono ora focalizzate sull’intelligenza artificiale. «Nel campus milanese sono presenti oltre 20 startup e abbiamo dato vita a un ecosistema collaborativo cui sono coinvolte università, centri di ricerca e partner tecnologici per sviluppare una fabbrica per l’intelligenza artificiale», racconta Caprice. Artificial intelligence, quantum computing, digital twin, cybersecurity, hyperautomation, metaverso, high performance computing. Sulle futuribili tecnologie dell’impresa 5.0 il gruppo prevede di investire oltre 100 milioni nell’arco dei prossimi tre anni. «Operiamo come digital transformation partner supportando le aziende in tutto il percorso di digitalizzazione. Il 70% delle aziende italiane del manifatturiero, prime in classifica per dimensione e brand, sono nostre clienti», dice Caprice. Dall’advisory, all’execution, al supporto e post delivery. Lutech si occupa di tutto il ciclo di vita del progetto. «Con competenze sia applicative che infrastrutturali collaboriamo con i big della tecnologia per costruire sistemi che crescono e si evolvono con gli obiettivi di business. Orchestriamo ecosistemi aziendali in cui Crm, Plm, Erp, Mes e soluzioni smart factory ottimizzano le performance di fabbrica, dice Caprice. In questo scenario l’IA generativa diventa il layer di comunicazione con la knowledge base di prodotto e di processo, e nel digital twin si integra con più tecnologie, dal Cad ai modelli di simulazione, all’infrastruttura di supercalcolo». Ecco le soluzioni di intelligenza artificiale con cui Lutech si propone al mercato manifatturiero in modalità as a service e “on edge”: dal proposal response al troubleshooting in ambiente di produzione, fino ai digital twin generativi.
Lutech, una galassia applicativa in continua espansione che punta al miliardo di fatturato entro il 2025. È partner sinergico, aperto alle collaborazioni, per favorire lo sviluppo del digitale in Italia e migliorare la sua competitività. È questo l’ambito in cui si pone l’Alleanza digitale per l’Italia con Engineering.
Con l’ingresso del fondo di private equity Apax, nel giro di pochi anni Lutech si è trasformata in un vero e proprio motore di crescita per posizionarsi tra i primi fornitori di servizi e soluzioni Ict italiani e raggiungere il traguardo del miliardo entro il 2025. Oltre trenta le acquisizioni portate a termine dal 2017 a oggi, 5.500 dipendenti, 3.000 clienti e oltre 100 i partner industriali, tra questi i big dell’informatica Cisco, Dell, NetApp, Hpe, Ptc, Salesforce, Aws, Microsoft e Google. Nel 2023 l’acquisizione di Atos Itali ha portato un rinnovamento della società con la nomina a ceo di Lutech di Giuseppe Di Franco, già ad di Atos Italia. Per accelerare la trasformazione digitale del nostro paese la società ha inoltre unito le forze con il gruppo Engineering, dando vita all’iniziativa “Alleanza digitale per l’Italia”. L’obiettivo è supportare i progetti che saranno finanziati con fondi Pnrr mettendo a disposizione competenze digitali di alto profilo. Come affermato da Di Franco in occasione dell’annuncio, «La collaborazione tra Engineering e Lutech contribuirà alla trasformazione digitale della società, creando effetti concreti sullo sviluppo dell’economia e dei servizi al cittadino».
Digitalizzare la creazione di proposte commerciali con l’intelligenza artificiale: le soluzioni di proposal response e gli automatismi per l’aggiornamento dei modelli generativi
«Le soluzioni di proposal response semplificano e velocizzano le risposte alle richieste dei clienti. Usando gli llm si è in grado di analizzare rapidamente le specifiche tecniche di una macchina o di un impianto, composte da centinaia di pagine, e identificare le possibili soluzioni da proporre», afferma Caprice. In questo caso i tempi di implementazione della GenAI sono abbastanza rapidi, ma tutto dipende dal fatto se esistono già i documenti su cui far lavorare il modello. «Chi utilizza applicazione standard di mercato, come Salesforce per esempio, e dispone di una base dati strutturata, non avrà problemi a sviluppare soluzioni di questo tipo, il processo è relativamente semplice. Se invece si devono ricercare e catalogare informazioni disperse su basi dati eterogenee e non strutturate i tempi si allungano». Crm, Plm, Mes, Erp. Lutech dispone di tutti i connettori verso i sistemi informativi per integrare velocemente le basi dati dei modelli generativi. Ma attenzione: la base dati su cui lavora un llm è dinamica e va periodicamente aggiornata. Come spiega Caprice, «I dataset dei modelli generativi continuano ad evolvere ed è quindi necessario avere gli automatismi che permettano un aggiornamento con integrazione dati dalle diverse sourcing informative, crm, plm, mes o altro. È la condizione che permette di avere un modello sempre più intelligente perché basato su una conoscenza in costante evoluzione».
IA generativa per il troubleshooting di fabbrica. Dalla manutenzione predittiva al problem solving
IA generativa per il troubleshooting in ambiente di produzione, con soluzioni di problem solving che contribuiscono all’efficienza e ottimizzazione delle performance di fabbrica. Si è verificato il fermo di una macchina, cosa è successo? Il modello e la base dati su cui è stato addestrato possono dare delle risposte puntuali. In Lutech, l’IA può essere utilizzata per analizzare i dati di sensori, immagini e altri dati di produzione, identificando potenziali problemi prima che causino guasti o interruzioni. Modelli di apprendimento automatico, dunque, per rilevare anomalie o per prevedere derive funzionali. «Una volta diagnosticata la causa di un problema, la Gen AI può fornire agli operatori i suggerimenti per le procedure di intervento più adeguate», dice Caprice. «L’identificazione proattiva dei problemi, la diagnosi rapida e accurata dei guasti possono contribuire a ridurre i tempi di inattività nelle fabbriche, il che significa maggiore produttività e riduzione dei costi».
Intralogistica con digital twin supportati da modelli generativi. Simulazione e creatività per migliorare i flussi di fabbrica
Con l’intelligenza generativa si possono effettuare analisi di ottimizzazione logistica dei flussi di fabbrica. «I modelli generativi agiscono all’interno di un digital twin e, grazie alla loro knowledge base, sono in grado di produrre l’assetto intralogistico ottimale», dice Caprice. Il tutto avviene con una simulazione del flusso di materiali, delle operazioni e delle interazioni che avvengono all’interno di una linea di produzione o di assemblaggio. «L’IA generativa può arricchire questi modelli con dati realistici e generare scenari ipotetici, valutando diverse configurazioni e strategie prima dell’implementazione fisica» racconta Caprice. «Può generare diverse varianti di layout e flussi, valutandone l’impatto sui tempi di ciclo, sull’utilizzo delle risorse e sui costi, andando a suggerire, configurazioni per massimizzare lo spazio di stoccaggio, minimizzare i tempi di percorrenza e migliorare l’efficienza del picking, ottimizzando il numero, il tipo e il percorso utilizzati per la movimentazione dei materiali».
Progettazione di nuovi siti e linee produttive, aggiornamento e riconfigurazione del plant con digital twin generativi
Intelligenza generativa in digital twin per l’ottimizzazione topologica del layout della produzione. In questo caso si fa una scansione 3D dell’edificio e si realizza la configurazione attraverso le potenzialità generative del large language model. Insomma, con l’IA generativa si può progettare il layout di un nuovo plant o l’aggiornamento di una linea di produzione con capacità di ottimizzazione delle varie macchine o specifici processi attraverso la simulazione. «L’IA generativa può essere utilizzata per creare simulazioni virtuali del layout di fabbrica, permettendo di valutare l’output in termini di performance operative e produttività. Determinare la posizione ottimale di macchinari e attrezzature all’interno di uno stabilimento per minimizzare i tempi di movimentazione, migliorare la collaborazione tra i lavoratori e ottimizzare l’utilizzo dello spazio. La simulazione supportata dall’IA generativa consente quindi ai progettisti di prendere decisioni informate basate su dati concreti, riducendo al minimo i rischi e massimizzando i benefici del nuovo layout.
Intelligenza generativa as a service, large e small model in cloud e in edge
Alla base di una soluzione generativa c’è sempre un large language model, come quelli di OpenAI o Gemini di Google, oppure small language come Llama. Si possono implementare in cloud o in edge, li si addestrano sulle basi dati di uno specifico use case, di proposal response o di trobleshooting, e li si interrogano per ottenere le informazioni richieste. Edge o cloud? «Il cloud ha quella flessibilità e scalabilità che l’edge non può soddisfare, fattore non secondario quando si deve configurare l’architettura generativa, dice Caprice. Sul cloud ci sono già le tecnologie abilitanti, dagli llm all’infrastruttura di supercalcolo as a service e pay per use. Infrastruttura che può essere utilizzata solo per un tempo limitato senza dover sostenere costi fissi. Sono quindi investimenti alla portata di moltissime aziende. Il journey to cloud è un percorso sul quale il manifatturiero è partito in ritardo, aggiunge Caprice. Ancora oggi tantissime aziende preferiscono avere oggetti in locale, per esigenze di comunicazione, di latenza e sicurezza, ma in prospettiva prevarranno architetture ibride, e l’incidenza del cloud sarà sempre maggiore».
Lutech Campus, la fabbrica digitale per lo sviluppo di competenze high-tech
Negli spazi della sede di Lutech di Cinisello Balsamo, alle porte di Milano, nell’aprile del 2022 è stato aperto il Lutech Campus, una nuova piattaforma di Open Innovation di formazione e incubazione sviluppata per la formazione di talenti e per garantire supporto alle imprese.
Al Lutech campus sarà realizzato un demolab per la sperimentazione e dimostrazione dal vivo di use case tecnologici per studenti e clienti del Gruppo sullo stile del DemoLab IoT già attivo nella Motor Valley.
Quattro le direttrici lungo le quali si sviluppa l’iniziativa in collaborazione con Università, centri di ricerca e specialisti del settore: realizzazione di corsi di formazione per diplomati, laureandi e neolaureati delle discipline Stem, oltre che per i clienti del gruppo, su tematiche specifiche di innovazione (blockchain, artificial intelligence, quantum computing, cybersecurity, 5G & IoT, fintech & insurtech; selezione e incubazione di startup innovative; demo lab per studenti e clienti sulle tecnologie più innovative; creazione di una piattaforma per la realizzazione di eventi e divulgazione scientifica.
