Cosa fanno le industrie manifatturiere che costruiscono macchinari dotati di intelligenza artificiale? Ad esempio, Scm Group utilizza l’IA per monitorare le macchine in tempo reale attraverso la Control Room, prevenendo guasti e suggerendo miglioramenti, e per creare una Solutions Library che permette ai clienti di risolvere problemi autonomamente. Tesmec la sfrutta per la manutenzione predittiva, anticipando guasti nelle macchine operanti in condizioni estreme, ma anche per automatizzare i macchinari, rendendoli più facili da usare e controllabili a distanza. Sacmi ha integrato l’IA in un copilota che assiste gli operatori nella gestione degli impianti complessi, migliorando la produzione anche con personale meno esperto, e per ottimizzare il servizio post-vendita. Fameccanica ha scelto di sfruttare l’intelligenza artificiale per prevenire problemi nei macchinari dei clienti, offrendo supporto proattivo, e per calcolare il Total Cost of Ownership dei macchinari, ottimizzando l’efficienza e riducendo i costi operativi. Working Process, invece, l’ha adottata per migliorare i processi interni e i servizi ai clienti, con un focus sul beneficio del cliente, e per collaborare efficacemente con fornitori di alta qualità. Breton, infine, vede l’IA come una tecnologia trasformativa che amplifica le capacità umane, proteggendo il valore dei dati e facilitando la collaborazione tra intelligenza umana e artificiale.
È quanto emerso nel corso dell’evento “AI ai confini dell’innovazione industriale – Macchine Intelligenti” organizzato all’Università Ca’ Foscari di Venezia da Digital Industries World, un network globale che riunisce persone e aziende impegnate a promuovere la trasformazione digitale dell’industria. Promosso da Siemens e guidato in Italia da Giuliano Busetto, Presidente di Digital Industries World – Italia nonché Digital Industries Head di Siemens, rappresenta una comunità di oltre 40 aziende associate in Italia e altre 130 nel mondo, con 7 hub in Italia, Germania, Benelux, Usa-Canada, Sud Corea, Giappone e Singapore.
È emerso peraltro che l’IA dovrebbe essere impiegata anche per semplificare l’uso delle macchine, riducendo la necessità di operatori specializzati attraverso sistemi di controllo autonomo e teleoperazione. Parallelamente, l’azienda deve centralizzare le competenze digitali per affrontare le sfide del mercato, migliorando continuamente i processi interni e rispondendo tempestivamente ai problemi dei clienti. Infine, sviluppare una strategia di implementazione dell’AI consapevole del valore dei dati, utilizzandoli per potenziare le capacità umane e migliorare la competitività, è cruciale per il successo a lungo termine.
Scm Group: Control Room e Solutions Library grazie all’IA
- Chi è e cosa fa Scm Group
Scm Group è un’azienda con oltre 70 anni di storia, conosciuta per la produzione di macchinari per la lavorazione del legno, plastica, compositi, vetro, marmo e metallo. Con sede a Rimini e con più di 4mila dipendenti e un fatturato di circa 900 milioni di euro, Scm Group fornisce macchinari che vanno dalle dimensioni di una lavatrice fino a impianti grandi come un campo da calcio, venduti a clienti prestigiosi come Ikea, Tesla e Airbus. Il gruppo è guidato dal ceo Marco Mancini.
La Control Room di Scm Group permette di monitorare il comportamento delle macchine connesse e prevenire guasti, suggerendo anche al cliente come migliorare l’utilizzo delle macchine.
«Scm Group si trova oggi di fronte alla sfida di dover rivedere il proprio paradigma, passando da un’azienda fortemente radicata nella produzione di macchinari fisici a una che aggiunge valore attraverso i servizi, abilitati dalle tecnologie digitali. Io, all’interno di Scm, mi occupo di service e ricambi, oltre a dirigere la mia funzione» – afferma Alessandra Benedetti, head of digital transformation and business remodeling del gruppo.
- Le applicazioni dell’Intelligenza artificiale
Anzitutto, la Control Room: questo servizio proattivo permette di monitorare il comportamento delle macchine connesse e prevenire guasti, suggerendo anche al cliente come migliorare l’utilizzo delle macchine.
In secondo luogo, le Solutions Library: «Utilizzando tecnologie come il Natural Language Processing (Nlp) e l’intelligenza artificiale generativa, abbiamo creato una libreria di soluzioni che categorizza e rende disponibile la nostra conoscenza tecnica. Questo strumento migliora l’efficienza interna e offre ai clienti la possibilità di risolvere problemi autonomamente» – dichiara Alessandra Benedetti. Per gli utenti interni, la Solutions Library aumenta l’efficienza e la capacità di risolvere problematiche tecniche. Per i clienti, consente un uso più consapevole e autonomo dei macchinari, riducendo la dipendenza diretta da Scm.
- La visione futura
«Uno dei principali vantaggi dell’implementazione dell’IoT nei nostri macchinari e dell’AI è la capacità di monitorare costantemente il loro utilizzo sul campo. Questo ci fornisce dati preziosi che non avevamo prima, acquisendo una conoscenza approfondita del comportamento delle macchine in tempo reale. Attualmente, stiamo ancora esplorando tutte le potenziali applicazioni di queste informazioni, ma possiamo immaginare che in futuro ciò aprirà le porte a nuovi paradigmi di servizio, inclusa la possibilità di “servitizzare” i nostri macchinari, offrendo servizi basati sulle prestazioni effettive delle macchine in uso presso i clienti» – commenta Alessandra Benedetti.
Tesmec: obiettivo macchine del tutto autonome
- Chi è e cosa fa il Gruppo Tesmec
Gruppo Tesmec è un’azienda italiana nata nel 1951, con oltre 70 anni di storia nel settore delle macchine per la costruzione di infrastrutture per il trasporto di energia e materiali. Ciò include elettrodotti, oleodotti, gasdotti e reti ferroviarie. Il gruppo, 252 milioni di euro di fatturato, conta circa 1.000 dipendenti e dispone di nove stabilimenti produttivi, sette in Italia e uno in Francia, oltre a una presenza significativa negli Stati Uniti. Il gruppo è guidato dal presidente e amministratore delegato Ambrogio Caccia Dominioni.
Tesmec è organizzato in quattro principali divisioni: tesatura, ferroviario, automazione e trencher. La prima, fondata nel 1951, è la più antica e si specializza in macchine per lo spandimento di elettrodotti. La seconda, istituita nel 2012 con l’acquisizione di aziende nell’area di Monopoli, si occupa di veicoli per la manutenzione e l’installazione delle linee elettriche ferroviarie e della diagnostica dei binari. La divisione automazione sviluppa sensori per il monitoraggio e la gestione delle reti intelligenti. «La divisione trencher, di cui sono direttore tecnico, crea soluzioni per lo scavo di infrastrutture interrate come oleodotti, gasdotti, reti elettriche, cavidotti e reti di telecomunicazione» – dichiara Flavio Villa, chief technology officer Trencher Division di Tesmac Group.
- Soluzioni di IA
Tesmec utilizza l’IA per affrontare diverse esigenze operative e di mercato. Ad esempio, quelle dell’affidabilità e della manutenzione predittiva: «Le nostre macchine operano spesso in condizioni estreme, come nel deserto di Atacama in Cile, dove è critico prevenire guasti. L’IA ci permette di monitorare costantemente il loro stato, effettuare diagnostica preventiva e programmare la manutenzione in modo efficiente. Questo è essenziale per evitare costosi fermi macchina, dato che un trencher guasto può bloccare l’intero cantiere» – commenta Flavio Villa.
In secondo luogo, quelle degli operatori e della automatizzazione. Trovare operatori qualificati è una sfida significativa. L’IA aiuta a rendere le macchine più facili da utilizzare, riducendo la dipendenza da operatori altamente specializzati. «Stiamo sviluppando macchine che possono essere teleoperate da remoto e che includono sistemi di controllo autonomo, migliorando la produttività e la sicurezza» – afferma Flavio Villa.
In terzo luogo, quelle della digitalizzazione e della connettività: «Dal 2012, abbiamo iniziato un processo di digitalizzazione completa delle nostre macchine. Questo è molto importante nei mercati come il Medio Oriente, dove le macchine di alto valore devono essere monitorate e mantenute efficacemente per evitare l’insoddisfazione del cliente. L’obiettivo a lungo termine è creare macchine completamente autonome, che possono essere gestite e controllate a distanza, eliminando la necessità di operatori sul campo» – dichiara Flavio Villa.
- La visione futura
Il futuro di Tesmec vede l’integrazione sempre maggiore dell’IA per migliorare l’efficienza, ridurre i costi operativi e aumentare la sostenibilità. «Stiamo lavorando verso un modello in cui le macchine non solo operano autonomamente, ma sono anche capaci di adattarsi dinamicamente alle condizioni di lavoro e ai requisiti specifici di ogni progetto» – termina Flavio Villa.
Il copilota IA di Sacmi
- Chi è e cosa fa Sacmi
Sacmi è una cooperativa di rilievo internazionale, che si distingue per la produzione di macchinari nel settore della ceramica. Con una forza lavoro di circa 5mila dipendenti e un fatturato di oltre 2 miliardi di euro nel 2023, Sacmi opera non solo nel campo delle piastrelle ceramiche, ma anche nella produzione di stoviglie e sanitari. Ha sede ad Imola, ed è guidata dal presidente Paolo Mongardi.
- Perché Sacmi ha deciso di utilizzare l’IA
«La decisione di Sacmi di implementare l’IA nasce dalla necessità di centralizzare e ottimizzare le competenze digitali all’interno dell’azienda. Con un team di 140 esperti dedicati ai servizi digitali, Sacmi ha scelto di mettere a fattor comune queste competenze per migliorare continuamente le proprie operazioni e rispondere meglio alle esigenze del mercato» – afferma Matias Ballardini, chief digital officer di Sacmi.
- I progetti chiave con l’IA
Sacmi sfrutta l’intelligenza artificiale in progetti chiave per risolvere problemi specifici. Un esempio è l’uso dell’IA generativa per rispondere tempestivamente ai problemi dei clienti, ottimizzando il servizio post-vendita con soluzioni rapide e personalizzate, aumentando così la soddisfazione dei clienti e l’efficienza operativa. Un altro progetto innovativo prevede l’implementazione di un copilota basato su IA per la gestione degli impianti ceramici, estremamente complessi e richiedenti competenze avanzate. L’IA funge da assistente virtuale, offrendo indicazioni precise agli operatori e mantenendo elevati standard di produzione anche con personale meno esperto.
- Le esigenze risolte dall’IA
La centralizzazione delle competenze digitali permette a Sacmi di affrontare le sfide del mercato in modo più efficace, ottimizzando costantemente i propri processi. L’AI consente di aumentare l’efficienza operativa, riducendo i tempi di inattività degli impianti e migliorando la qualità del prodotto finale. Con l’implementazione del copilota IA, Sacmi affronta la carenza di operatori qualificati, offrendo un supporto tecnologico che facilita la gestione degli impianti complessi. Inoltre, la capacità di rispondere rapidamente ai problemi dei clienti e di fornire soluzioni tempestive aumenta la loro soddisfazione e fidelizzazione.
Fameccanica: approccio proattivo e calcolo del Tco
- Chi è Fameccanica e cosa fa
Fameccanica è una divisione di Angelini Industries focalizzata sull’automazione industriale e la produzione di linee per prodotti igienici, «anche se negli ultimi quattro anni abbiamo iniziato un percorso di diversificazione e ci stiamo espandendo in nuovi settori: home care, logistica ed e-commerce, e packaging sostenibile» – afferma Alexandra Bota, digital transformation manager in Angelini Technologies – Fameccanica. Angelini Industries invece è un gruppo industriale italiano con una lunga storia e una presenza internazionale. Fondata nel 1919, l’azienda opera in vari settori, tra cui farmaceutica, prodotti di largo consumo, tecnologia industriale e beni di lusso. Il gruppo è composto da diverse divisioni e società, tra cui Angelini Pharma, che si occupa della produzione e commercializzazione di farmaci, e Angelini Technologies, che include Fameccanica, specializzata in automazione e soluzioni tecnologiche per l’industria. Angelini, guidata dal presidente Franco Masera, dalla vicepresidente esecutiva Thea Paola Angelini e dal vicepresidente e Ceo Sergio Marullo di Condojanni, è una realtà industriale che impiega circa 5.800 dipendenti ed è presente direttamente in 21 Paesi del mondo, con ricavi per oltre 2 miliardi di euro.
- Fameccanica e l’IA
«Affrontiamo le tematiche legate alla meccanica e all’AI sia attraverso innovazioni incrementali che disruptive. Ciò richiede ricerca e sviluppo per portare valore ai nostri clienti. Nella funzione di business development, che guido, i progetti digitali vengono portati avanti secondo diversi pillar: sviluppo digitale (IT), change management (HR e innovazione di processo), e offering e proposition. Ogni progetto include l’adozione e il monitoraggio, misurando i Kpi» – dichiara Alessandra Bota.
- L’approccio proattivo delle aziende clienti
«A Fameccanica, trasformiamo il servizio offerto ai clienti da un approccio reattivo a uno proattivo» – commenta Alexandra Bota. Nelle control room, i team di Fameccanica filtrano i dati raccolti dallo shopfloor delle aziende clienti e elaborati dagli algoritmi di anomaly detection e stop prediction, offrendo supporto prima che si presentino problemi effettivi. «Questo ci permette di creare regole e use case che possiamo integrare nei prodotti, rendendoli più autonomi e intelligenti» – continua Alexandra Bota. In pratica, ci sono aziende clienti con le quali l’innovazione viene sviluppata congiuntamente. «Questo soprattutto in Europa e negli Usa. In altre aree geografiche è più difficile» – afferma Alexandra Bota.
- Calcolare il Total cost of ownership dei macchinari con l’IA. La maggiore competitività.
«Una delle prime applicazioni dell’AI in Fameccanica è stata il calcolo del total cost of ownership (Tco) dei macchinari offerti alle aziende clienti» – dichiara Alexandra Bota. Il Tco è una stima di tutti i costi associati all’acquisto e all’utilizzo di un macchinario nel corso della sua vita utile. Con l’IA, si procede così: anzitutto, si raccolgono dati storici e in tempo reale su guasti, manutenzione, consumi energetici e costi operativi tramite sensori sui macchinari; poi, gli algoritmi di IA analizzano questi dati per identificare schemi e tendenze, prevedendo guasti futuri e necessità di manutenzione; ancora, l’IA prevede i costi di manutenzione, consumo energetico e sostituzione o riparazione, aiutando a ridurre i tempi di inattività e ottimizzando l’uso del macchinario; a questo punto, si sommano il costo iniziale del macchinario, i costi operativi giornalieri, i costi di manutenzione previsti, i costi dei tempi di inattività e la durata utile stimata del macchinario. Infine, l’IA continua a raccogliere e analizzare dati, aggiornando la stima del Tco e fornendo suggerimenti per un uso più efficiente del macchinario. «Ciò ci permette di ottimizzare i costi e offrire un servizio più efficiente e veloce. Se non sfruttiamo questa tecnologia, rischiamo di rimanere indietro. Abbiamo notato che i clienti spesso non hanno una chiara visione del Tco del macchinario; invece adesso possiamo rendere trasparenti questi costi, aiutando i clienti a trovare efficienze. Questo ci permette di offrire servizi mirati, adattati alle specifiche esigenze di ogni cliente, e migliorare la nostra competitività. Questa strada sta già portando risultati concreti» – termina Alexandra Bota.
Working Process: approccio proattivo dei clienti e rapporto con i fornitori
- Chi è e cosa fa Working Process
Working Process di Niviano di Rivergaro, Piacenza, fa macchine per la lavorazione di finestre e porte in legno. Integra meccanica, informatica, logica e supervisione. «Nel 2023 il nostro fatturato è stato di 28,5 milioni e puntiamo a raggiungere i 32-33 milioni. La nostra crescita è costante, con un mercato di riferimento principalmente estero e una quota export del 90%, che comprende grandi gruppi organizzati e aziende di medie dimensioni. Con 90 dipendenti, abbiamo deciso di aggredire il mercato medio-alto, fornendo soluzioni adatte alle grandi organizzazioni che, a differenza delle piccole aziende, sono più lente nell’affrontare i cambiamenti» – afferma il consigliere delegato dell’azienda Filippo Schegginetti.
- Working Process e IA: quest’ultima non è pensata come una immediata fonte di reddito
«Per quanto riguarda l’IA, la vogliamo al service, ma anche per poter ottimizzare tutti i nostri processi interni» – afferma Filippo Schegginetti. «Per noi – continua – l’utilizzo dell’IA non ha un’immediata necessità di essere fonte di reddito. Prima deve generare un beneficio concreto nei confronti del cliente». Per Schegginetti l’IA, in una fase iniziale, deve avere un substrato importante, per poterla sperimentare; «stiamo pensando non di regalarla, ma di definire un prezzo di mercato molto conveniente, quasi pari ai costi. tutto questo perché il reale beneficio si vedrà quando riusciremo ad implementarlo in maniera corretta». La redditività arriverà, «sappiamo aspettare».
- L’approccio proattivo delle aziende clienti
«Siamo una piccola azienda che sta studiando per diventare una media: è fondamentale per noi la selezione dei partner, fornitori e clienti. Con alcuni clienti ti puoi permettere di fare certi ragionamenti sull’AI: ti risponderanno in maniera veritiera; altri invece no. La nostra fortuna è stata la possibilità di poter testare le macchine che non erano state ancora inventate sul mercato; ed è stato uno stimolo, dato che anche grandi gruppi si sono messi a studiare i nostri macchinari. Tuttavia, l’ottimizzazione del processo di service che si ha con l’AI deve svolgersi su entrambi i lati: il costruttore della macchina deve saper individuare il problema, il cliente deve fare la pre-analisi. Quest’ultimo deve essere parte proattiva: così potrà essere più coinvolto e offrire consigli utili» – dichiara Filippo Schegginetti.
- Sviluppare un rapporto duraturo con i fornitori
«Fin dall’inizio, la nostra fortuna è stata scegliere bene i fornitori» – afferma Filippo Schegginetti. Un’azienda nuova sul mercato deve convincere i clienti della sua affidabilità. Questi si chiedono se l’azienda esisterà ancora in futuro e cosa succederà se non ci sarà più. «Per rassicurare i clienti, abbiamo scelto fornitori di altissima qualità, che non solo ci hanno permesso di usare i loro nomi per dimostrare ai clienti che, anche se la nostra azienda dovesse chiudere, ci sarebbero comunque i grandi gruppi a garantire il prodotto, ma ci hanno anche offerto la loro esperienza e conoscenza in vari settori, anche nella meccanica e nella lavorazione del ferro di precisione». Per Schegginetti «i nostri fornitori lavorano con grandi aziende, e noi, pur essendo piccoli, abbiamo utilizzato tecnologie molto avanzate per soddisfare le esigenze dei nostri clienti». Tuttavia, il problema per una piccola azienda è riuscire a collaborare con grandi fornitori. «La chiave del successo è la selezione e la collaborazione con i fornitori, sviluppando un percorso di crescita il più lungo possibile insieme. Questo ci permette di avere le informazioni e vantaggi di una grande azienda» – termina Schegginetti.
Breton: l’IA come l’elettricità
- Chi è Breton e cosa fa
Breton è un’azienda italiana fondata nel 1963, con sede a Castello di Godego, in provincia di Treviso. Oggi si articola in tre business unit principali. La prima è la Natural Stone. Qui Breton produce macchine e linee per la lavorazione della pietra naturale, trasformandola dai blocchi grezzi a prodotti finiti come le cucine, grazie a software e sistemi di automazione sviluppati internamente. La seconda, Machine Tools, si rivolge a settori come l’aerospaziale, l’automotive, la difesa e il navale. Questa divisione produce macchine per la lavorazione di metalli e materiali compositi, oltre a stampanti 3D. Infine, la terza, Compound, è dedicata alla creazione di impianti di grandi dimensioni per la produzione di “pietra tecnologica”. Utilizzando tecnologie avanzate, cemento, resina e pietra sinterizzata in forni ad alte temperature, Breton riesce a innovare continuamente nel campo dei materiali compositi. “Family owned”, Breton è guidata dall’ad Dario Toncelli, conta circa 1000 dipendenti e un fatturato di 280 milioni.
- L’IA, una rivoluzione necessaria
«Nel 2017, Andrew NG ha paragonato l’intelligenza artificiale all’elettricità, sottolineando il suo enorme potenziale trasformativo» – afferma Federico Milan, digital innovation manager di Breton. L’elettricità ha rivoluzionato il mondo, passando dalla costruzione delle prime dighe alla diffusione domestica di elettrodomestici come frigoriferi e televisioni. Allo stesso modo, l’IA avrà un impatto disruptive su tutti gli aspetti della nostra vita. «Oggi non possiamo più chiederci se utilizzare l’IA, ma cosa succederebbe se non la usassimo» – continua Milan. L’IA è uno strumento indispensabile che richiede una strategia d’uso consapevole. «Non è una entità autonoma con scopi propri, ma uno strumento che, come un microfono amplifica la voce o gli occhiali migliorano la vista, potenzia le capacità umane». L’IA non sostituisce l’uomo, ma lo accompagna, aiutandolo a superare i propri limiti. L’uomo, per Milan, mantiene il controllo e la gestione delle cose (Human at the Edge), mentre l’IA supporta e abilita l’uomo a fare meglio (AI at the Edge). Questa sinergia tra intelligenza umana e artificiale permette di affrontare le sfide in modo più efficace, rendendo il futuro più promettente e innovativo.
- L’IA e il valore dei dati
«Quando qualcosa è gratis, spesso il prodotto sei tu» – afferma Federico Milan. Con l’implementazione dell’IA, dobbiamo capire qual è il nostro prodotto e come valorizzarlo. Quanto vale ciò che abbiamo inserito? «Mi viene in mente il romanzo “Solaris”, dove le persone vedono riflessi dei loro ricordi. Allo stesso modo, l’IA utilizza parte dei nostri dati per mostrarci ciò che ci piace, ma questo può essere pericoloso perché cattura solo alcune informazioni» – continua Milan. L’IA, cioè, deve essere usata come strumento che potenzia le nostre capacità, senza sostituirci. «Come ingegnere, costruisco architetture che facilitano il lavoro dei manager e dei business developer, permettendo loro di vendere prodotti fisici e servizi strategicamente. Voglio essere un partner, aiutando a definire il percorso strategico e il modello di business più adatto, anche attraverso piccoli passi» – commenta Milan. Dobbiamo usare l’IA per migliorare le nostre capacità e proteggere il valore dei nostri dati, collaborando tra intelligenza umana e artificiale per affrontare le sfide future in modo efficace e innovativo.
