L'intelligenza artificiale si è affermata in molti settori industriali. Anche i membri dell'Associazione dell'Industria dei Pezzi Torniti Tedeschi si stanno sempre più confrontando con la questione di come i processi basati sui dati possano supportare i processi di produzione.
Nella produzione di pezzi torniti, l'intelligenza artificiale (IA) si confronta con strutture consolidate, tolleranze strette e un alto grado di esperienza. Il suo potenziale risiede nella capacità di rendere i processi più stabili, trasparenti ed efficienti, analizzando i dati e riconoscendo schemi. In questo modo, è possibile rappresentare nei processi di lavorazione le fasi di lavorazione, le caratteristiche di qualità o le relazioni tra i parametri.
Anche nell'Associazione dell'Industria dei Pezzi Torniti Tedeschi, i produttori di pezzi torniti, i costruttori di macchine e i fornitori di software discutono delle concrete possibilità di applicazione, delle condizioni e dei limiti. "In tutte queste conversazioni arriviamo sempre alla stessa conclusione", sottolinea il direttore dell'associazione Werner Liebmann: "Affinché l'intelligenza artificiale possa esprimere il suo valore, i responsabili devono prima definire obiettivi chiari, descrivere i loro processi in modo preciso e, soprattutto, avere accesso a dati affidabili."
Il beneficio misurabile dell'IA è al centro dell'attenzione.
Alcuni membri dell'associazione stanno già utilizzando l'intelligenza artificiale in modo produttivo, mentre altri si avvicinano al tema in modo consapevole e graduale. C'è un consenso sul fatto che l'IA non è un fine a se stessa. Non deve digitalizzare i processi esistenti per il solo gusto di farlo, ma deve supportare dove porta un beneficio misurabile. Questo riguarda soprattutto aree in cui ci sono grandi quantità di dati, vengono prese decisioni ricorrenti o la conoscenza esperienziale è difficile da reperire. Allo stesso tempo, diventa chiaro che il percorso verso l'IA rimane impegnativo. Lo sforzo per la strutturazione dei dati, l'adattamento dei sistemi e la formazione è elevato. Le soluzioni standard sono rare, molte applicazioni richiedono modifiche individuali. A questo si aggiungono risorse umane limitate e la necessità di definire chiaramente la sicurezza dei dati e le regole interne all'azienda.
Molti produttori di pezzi torniti non vedono nell'uso dell'IA una sostituzione del personale con le macchine, ma un cambiamento delle mansioni. Le attività di routine possono essere supportate in modo automatizzato, mentre i dipendenti possono impegnarsi maggiormente in compiti complessi. È importante che le decisioni rimangano comprensibili e che la responsabilità sia nelle mani degli esseri umani. L'accettazione si crea quando i responsabili coinvolgono presto il personale e comunicano i benefici per la vita lavorativa quotidiana.
Anche dal punto di vista dei fornitori di software, l'IA è meno una rottura radicale che un'evoluzione dei sistemi digitali esistenti. Dati strutturati di produzione, qualità e processo costituiscono la base. L'IA accelera la loro valutazione e aiuta a rendere visibili le interconnessioni. Tuttavia, il vero processo di apprendimento avviene in azienda: le imprese devono adattare le soluzioni esistenti ai processi reali e svilupparle ulteriormente con l'applicazione.
È certo: con l'aumento dell'uso dell'IA, cresce la complessità tecnica. Le dipendenze da sistemi stabili aumentano e le possibilità di intervento cambiano.
La competenza, l'esperienza e il giudizio umano mantengono comunque il loro valore. L'intelligenza artificiale integra queste competenze, ma non le sostituisce.
Dalla calcolazione alla produzione
Nell'attuazione pratica, molti produttori di pezzi torniti si concentrano inizialmente su ambiti di applicazione chiaramente definiti. Spesso non sono i processi di lavorazione diretti al centro dell'attenzione, ma attività complementari con un alto contenuto di dati e processi ricorrenti. Ad esempio, presso la Julius Klinke GmbH & Co. KG, i primi approcci all'intelligenza artificiale vengono utilizzati, tra l'altro, nella calcolo tecnico, nella pianificazione dell'occupazione delle macchine e in compiti amministrativi. L'obiettivo dell'amministratore delegato Julius Klinke è quello di arrivare più rapidamente a risultati affidabili e di preparare i processi decisionali. Sottolinea il ruolo di supporto della tecnologia: "L'ultima decisione deve rimanere all'uomo. L'IA deve fornirci un orientamento fondato, non delle prescrizioni."
Un passo avanti è rappresentato dalla EZU-Metallwaren GmbH & Co. KG, dove l'intelligenza artificiale è già utilizzata nella produzione. L'accento è posto sul machine learning e sul controllo qualità virtuale. I sistemi supportati dall'IA monitorano i processi, stabilizzano la produzione in serie e riducono gli scarti. Il direttore generale Andreas Zumkeller descrive il beneficio in modo chiaramente misurabile: "Abbiamo meno pezzi difettosi, tempi di funzionamento delle macchine più elevati e costi inferiori per utensili e personale." Allo stesso tempo, sottolinea che il percorso per arrivarci è stato caratterizzato da fasi di apprendimento e che chiare definizioni degli obiettivi decidono il successo.
Presso la Wilhelm Schauerte GmbH & Co. KG, il focus finora è stato meno sulla produzione diretta. Stefan Schauerte descrive effetti concreti:
„Nella fase di post-calcolo, ad esempio, il processo oggi è completamente automatizzato“. Anche nella pianificazione dei controlli, nel confronto dei certificati di collaudo e nel controllo delle fatture di acquisto, l'IA supporta i suoi collaboratori. L'obiettivo dell'amministratore delegato è, in un primo momento, ridurre le attività di routine e liberare così capacità per compiti più impegnativi.
Dalla gestione della conoscenza alla garanzia della qualità
Fino ad ora, la Maier GmbH & Co. KG utilizza l'intelligenza artificiale solo in modo puntuale. Le prime applicazioni riguardano la preparazione degli impianti e la risoluzione sistematica dei problemi. Il direttore generale Thomas Braun associa a questo soprattutto aspettative riguardo alla gestione delle conoscenze. "Spero che saremo in grado di archiviare meglio le informazioni corrette e di trovarle più rapidamente quando si presentano problemi nei processi", afferma. Allo stesso tempo, Braun sottolinea i limiti delle soluzioni attuali. Molte applicazioni devono essere adattate individualmente, il che richiede tempo e risorse. Tuttavia, a lungo termine, per Braun non c'è alternativa: "L'automazione e l'IA sono prerequisiti centrali per mantenere la produzione industriale in Germania."
Anche Gewatec GmbH & Co. KG vede applicazioni dell'IA lungo l'intera catena del valore. Il fornitore di software sta lavorando su analisi basate sull'IA in aree come la pianificazione della produzione, la raccolta dei dati operativi e il controllo qualità. Il direttore vendite Peter Bauer vede il valore aggiunto soprattutto nella connessione dei dati esistenti: “L'IA apre nuove possibilità per analizzare più rapidamente i dati e derivare già raccomandazioni operative.” Tuttavia, il processo di apprendimento decisivo avviene in azienda. I sistemi devono essere adattati ai processi reali e si sviluppano con ogni applicazione.
Elemento importante per la competitività
L'intelligenza artificiale non cambierà solo la produzione, ma anche le condizioni quadro della creazione di valore industriale. I modelli digitali di pezzi e processi produttivi stanno guadagnando importanza e possono essere utilizzati lungo la catena di fornitura. Per l'industria dei pezzi torniti, la questione non è tanto se, ma quando e come attuare in modo sensato. Allo stesso tempo, la pratica dimostra che l'IA non è uno strumento di efficienza a breve termine. Lo sforzo per la strutturazione dei dati, l'adattamento e la formazione rimane elevato, soprattutto per le piccole e medie imprese. La mancanza di standard e le risorse scarse frenano l'uso, ma aumentano anche la pressione per l'azione.
Werner Liebmann, direttore generale dell'Associazione tedesca dell'industria dei pezzi torniti, riassume: “L'intelligenza artificiale non è un fine a se stesso.
Tuttavia, può essere un elemento importante per gestire economicamente la produzione industriale in Germania. Le condizioni sono obiettivi realistici, personale qualificato e condizioni quadro favorevoli all'innovazione.”
Contatto:
