L'intelligenza artificiale è sulla bocca di tutti, ma quali sono esattamente i potenziali per i produttori di macchine utensili? Questo è stato esaminato da Eike Rodenbäck del Centro di ricerca tedesco per l'intelligenza artificiale GmbH (DFKI) nel progetto "Intelligenza artificiale per macchine utensili" (KI4WZM) - e per questo è stato premiato il 17 settembre 2026 nell'ambito della fiera AMB di Stoccarda con il premio per il progetto di ricerca dell'anno dell'istituto di ricerca VDW e.V. "Eike Rodenbäck sta portando l'industria delle macchine utensili avanti nel percorso della trasformazione digitale", afferma Dr. Alexander Broos, amministratore delegato dell'istituto di ricerca VDW. "I suoi risultati aiutano in particolare i nostri membri delle PMI a rispondere alla domanda su dove e come possono utilizzare l'IA in modo mirato - in casi applicativi che generano valore e con modelli di IA adatti a questi compiti. Poiché ha elaborato questo in modo eccellente, Eike Rodenbäck è stato scelto come vincitore del premio."
I primi indizi su dove potrebbero esserci sfide sono stati forniti dagli stessi membri VDW. Sulla base di ciò, Rodenbäck ha identificato aree applicative in cui l'IA potrebbe supportare economicamente le aziende del settore. L'effettiva attuazione in progetti concreti pre-competitivi avverrà in un secondo momento.
Gestione della conoscenza automatizzata e diagnosi degli errori
Questo include da un lato il campo della gestione della conoscenza. Proprio in un periodo in cui molti dipendenti lasceranno il mondo del lavoro nel prossimo futuro, è importante la documentazione automatizzata della conoscenza dei processi per minimizzare la perdita di know-how. "Le aziende di vari settori continuano a raccogliere dati semplicemente in fogli Excel, che vengono gestiti manualmente", osserva Eike Rodenbäck. "Vengono copiati e spostati avanti e indietro. Questo ovviamente apre la porta a errori e perdite di dati."
Un'idea progettuale sviluppata nell'ambito di KI4WZM è la documentazione automatizzata del codice software. In questo caso, l'analisi basata sull'IA delle basi di codice esistenti e il confronto con la documentazione disponibile potrebbero contribuire a garantire la conoscenza esistente, anche quando dipendenti esperti lasciano l'azienda.
L'intelligenza artificiale può anche supportare la diagnosi degli errori. Rodenbäck ha concentrato il suo lavoro su casi in cui il problema si è già verificato. "Spesso viene segnalato un errore, ma non viene subito trovata la causa", spiega il 28enne ingegnere informatico. Con un supporto diagnostico multimodale, gli allarmi di controllo vengono collegati a file di log, dati di runtime e documentazioni delle macchine, per identificare più rapidamente le cause e fornire anche raccomandazioni per l'azione. "In questo modo, i tempi di inattività potrebbero essere ridotti e il lavoro di assistenza diminuito."
Ottimizzazione dei processi anche senza cloud
Non da ultimo, i processi possono essere ottimizzati automaticamente - un altro campo in cui i produttori di macchine utensili possono aumentare l'efficienza della loro produzione con l'IA. Per ottenere suggerimenti basati sui dati per parametri come velocità di rotazione, avanzamento o alimentazione tenendo conto di materiali, utensili, dati di processo e obiettivi di qualità, non sono sempre necessari i grandi modelli di IA ad alta intensità energetica. Modelli più semplici o eseguibili localmente, che possono essere utilizzati senza collegamento a server cloud esterni, non solo risparmiano denaro, ma anche energia.
"L'IA offre un grande potenziale nel settore delle macchine utensili - ma non ogni sfida richiede un modello altamente complesso", riassume Rodenbäck. "È fondamentale partire da dove le aziende hanno un bisogno concreto e sono disponibili dati adeguati. Esattamente questa connessione tra possibilità tecnologiche e requisiti pratici è stata per noi particolarmente importante in KI4WZM."
Trasferimento di conoscenza al centro
I risultati del progetto sono stati riassunti da Rodenbäck in un rapporto dettagliato. Inoltre, si è tenuto un workshop in cui i risultati finora ottenuti sono stati resi accessibili a un pubblico più ampio nell'ambito dei produttori di macchine utensili organizzati nel VDW (Associazione dei produttori di macchine utensili tedeschi). Oltre all'obiettivo di un massimo trasferimento di conoscenza, i 60 partecipanti hanno anche raccolto ulteriori idee progettuali, le hanno sviluppate e le hanno priorizzate.
La trasformazione digitale del settore è un work in progress, spiega Broos. E Rodenbäck aggiunge: "Non da ultimo, volevamo sensibilizzare le aziende sull'importanza della qualità dei dati, dell'affidabilità, della tracciabilità e dell'elaborazione locale dei dati. Perché qui ci sono spesso carenze che rallentano ulteriori attività."
Autori: Gerda Kneifel, Dr. Alexander Broos
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