Tutti parlano di AI. Ma l’AI vale quanto i dati che utilizza

L’intelligenza artificiale è ormai al centro di ogni conversazione sull’innovazione.
Si parla di manutenzione predittiva, ottimizzazione della produzione, controllo automatico della qualità, riduzione dei consumi e sistemi capaci di supportare le decisioni aziendali.
Le possibilità sono concrete. Ma spesso si trascura un elemento fondamentale: l’AI non crea valore dal nulla.

Per funzionare correttamente, ha bisogno di dati disponibili, affidabili, organizzati e rappresentativi dei processi reali.
Prima di chiedersi quale soluzione di intelligenza artificiale adottare, un’azienda dovrebbe quindi porsi una domanda più semplice: i nostri dati sono davvero pronti per essere utilizzati?

L’AI non sostituisce i dati mancanti

Un sistema di intelligenza artificiale può individuare correlazioni, riconoscere anomalie, elaborare previsioni e suggerire azioni, non può però ricostruire con certezza informazioni che non sono mai state raccolte.

Se mancano i dati relativi ai fermi macchina, alle temperature, ai consumi, agli scarti o ai parametri di processo, l’AI non dispone degli elementi necessari per comprendere cosa accade realmente in produzione.

Lo stesso vale quando i dati esistono, ma sono:

• incompleti;
• registrati con criteri diversi;
• distribuiti tra più sistemi;
• conservati su fogli Excel non aggiornati;
• difficili da confrontare;
• privi di uno storico sufficiente;
• non associati al corretto impianto, lotto o ordine di produzione.

In questi casi, anche il modello più avanzato rischia di produrre risultati poco attendibili, vale quindi un principio molto semplice: la qualità dell’AI dipende dalla qualità dei dati che riceve.

Raccogliere dati non significa saperli utilizzare

Molte aziende possiedono già una grande quantità di informazioni: PLC, macchine, sensori, sistemi SCADA, software gestionali, MES, database, strumenti di laboratorio e registrazioni degli operatori producono dati ogni giorno.

Il problema, spesso, non è la mancanza assoluta di dati, il problema è che queste informazioni rimangono separate. Il dato di produzione può trovarsi nello SCADA, quello relativo alla qualità in un foglio Excel, i consumi energetici in un portale esterno e le informazioni sugli ordini nel gestionale.
Ogni sistema racconta una parte del processo, ma nessuno restituisce una visione completa.

In queste condizioni diventa difficile rispondere anche a domande apparentemente semplici:

• quali parametri influenzano maggiormente la qualità del prodotto?
• quali condizioni precedono un fermo macchina?
• perché una linea consuma più energia rispetto a un’altra?
• quali lotti generano più scarti?
• quali variazioni di processo anticipano una non conformità?
• quali impianti stanno lavorando fuori dalle condizioni ottimali?

Prima di applicare l’AI, è quindi necessario rendere i dati accessibili, confrontabili e contestualizzati.

Il primo passo è costruire una base dati solida

Un progetto di intelligenza artificiale efficace non dovrebbe iniziare dalla scelta dell’algoritmo, ma dovrebbe iniziare dall’analisi del processo e delle informazioni disponibili.

Occorre comprendere:

• quali dati vengono già raccolti;
• da quali impianti e sistemi provengono;
• con quale frequenza vengono registrati;
• quanto sono completi e affidabili;
• come possono essere collegati tra loro;
• quali informazioni mancano;
• quale obiettivo operativo si vuole raggiungere.

Questa fase permette di evitare investimenti in soluzioni tecnologiche che non dispongono ancora delle condizioni necessarie per funzionare.

Una base dati solida richiede normalmente quattro attività fondamentali.

1. Raccogliere i dati corretti

Non serve acquisire qualsiasi informazione disponibile.
È necessario individuare i dati realmente utili per comprendere il processo: valori di produzione, stati macchina, allarmi, consumi, misure di qualità, tempi di fermo, velocità, pressioni, temperature, ricette e risultati dei controlli.
La raccolta deve essere coerente con l’obiettivo. Per prevedere un guasto, ad esempio, possono essere necessari dati diversi rispetto a quelli utilizzati per ridurre gli scarti o analizzare i consumi energetici.

2. Organizzare e contestualizzare le informazioni

Un valore isolato ha spesso un’utilità limitata e per diventare realmente significativo deve essere associato al contesto corretto: macchina, linea, prodotto, lotto, ricetta, turno, operatore o ordine di produzione.
Sapere che una temperatura ha raggiunto un determinato valore è utile, sapere su quale linea, durante quale produzione e in corrispondenza di quale lotto lo è molto di più.
La contestualizzazione consente di trasformare una serie di misure tecniche in informazioni utilizzabili per l’analisi.

3. Integrare sistemi diversi

Le informazioni aziendali raramente provengono da un’unica fonte.
Per ottenere una visione completa è spesso necessario mettere in comunicazione sistemi differenti:

• PLC e macchine;
• SCADA;
• sensori e dispositivi IoT;
• MES;
• ERP e gestionali;
• software per la qualità;
• database;
• file Excel;
• sistemi di manutenzione.

L’integrazione permette di superare i silos informativi e costruire un patrimonio dati condiviso.

4. Verificare la qualità dei dati

Prima di utilizzare i dati per alimentare modelli di AI, è necessario verificarne l’affidabilità.
Valori mancanti, sensori non calibrati, registrazioni duplicate, unità di misura incoerenti o errori di sincronizzazione possono compromettere l’intera analisi.
La preparazione del dato non è quindi un’attività secondaria,  è una parte essenziale del progetto.

Dai dati alle informazioni, dalle informazioni alle decisioni

Una volta raccolti e organizzati, i dati possono già generare valore, anche prima dell’introduzione dell’intelligenza artificiale.
Dashboard, indicatori e sistemi di analisi permettono di rendere visibili fenomeni che prima erano difficili da riconoscere.

L’azienda può iniziare a:

• confrontare le prestazioni delle linee;
• individuare derive nei parametri di processo;
• analizzare le cause ricorrenti di fermo;
• correlare produzione e consumi;
• controllare l’andamento della qualità;
• verificare gli scostamenti rispetto agli standard;
• individuare inefficienze e anomalie.

Questa fase è importante perché consente di conoscere meglio il processo e di definire con maggiore precisione dove l’AI può essere realmente utile.
L’intelligenza artificiale diventa così un’evoluzione di un sistema già strutturato, non un tentativo di risolvere problemi informativi irrisolti.

Dove può creare valore l’AI in produzione

Quando i dati sono sufficienti e affidabili, le applicazioni possibili diventano numerose.

Manutenzione predittiva

Analizzando segnali, allarmi e comportamenti storici, l’AI può contribuire a individuare condizioni che precedono un guasto.

Questo permette di programmare gli interventi prima che si verifichi un fermo improvviso.

Controllo della qualità

I dati di processo possono essere confrontati con i risultati dei controlli qualità per individuare i parametri che aumentano il rischio di scarti o non conformità.

L’obiettivo non è limitarsi a rilevare il problema, ma intervenire prima che si produca.

Ottimizzazione dei consumi

Incrociando produzione, ricette, carichi e consumi energetici è possibile riconoscere inefficienze e condizioni operative poco convenienti.

Ottimizzazione della produzione

L’analisi dei dati può supportare la pianificazione, evidenziare colli di bottiglia e suggerire configurazioni di processo più efficienti.

Rilevamento delle anomalie

L’AI può imparare il comportamento normale di una macchina o di un processo e segnalare automaticamente variazioni insolite, anche quando non è ancora presente un vero e proprio allarme.

Prima dell’AI serve una strategia sui dati

Adottare l’intelligenza artificiale non significa semplicemente acquistare un nuovo software, significa costruire un percorso che parte dai processi aziendali, passa attraverso la raccolta e l’organizzazione delle informazioni e arriva all’utilizzo dei dati per supportare decisioni concrete.

Le aziende che otterranno i maggiori benefici dall’AI non saranno necessariamente quelle che adotteranno per prime il modello più avanzato., ma saranno quelle che avranno costruito una base informativa affidabile, integrata e coerente con i propri obiettivi.

Per questo motivo, prima di parlare di algoritmi, è necessario parlare di macchine, sensori, sistemi, database e modalità di raccolta perché l’intelligenza artificiale può analizzare, prevedere e suggerire.

Ma il suo valore dipenderà sempre dai dati che l’azienda è in grado di metterle a disposizione.

Vuoi capire se i dati della tua azienda sono pronti?

Ti aiutiamo ad analizzare le informazioni già disponibili nei tuoi impianti e nei tuoi sistemi aziendali, individuando eventuali dati mancanti, fonti non integrate e possibili applicazioni per il controllo della produzione, della qualità, della manutenzione e dei consumi.

Il primo passo non è scegliere l’AI, ma capire quali dati hai già a disposizione.
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