Il Centro di Competenza Start 4.0, insieme al Digital Innovation Hub ungherese Innomine – che vanta oltre 10 anni di esperienza e 100 progetti di innovazione sviluppati – e all’azienda manifatturiera ungherese DSS sta lavorando a AI4OptimAps, uno sviluppo del software di pianificazione della produzione OptimAps basato sull’intelligenza artificiale.
Lo strumento è un’opportunità sviluppata specificatamente per permettere anche ai sistemi produttivi delle piccole e media imprese di rimanere competitive a livello globale e avvicinarsi a strumenti altamente tecnologici per gestire e ottimizzare i processi in base a parametri di tempo e di costo.
Indice degli argomenti
Il software OptimAps
OptimAps è una soluzione automatizzata per creare piani di produzione e confrontarli con i fatti (ovvero con ciò che è stato prodotto nella realtà), per imparare da quei dati come migliorare la qualità della pianificazione della produzione. Il tutto tenendo conto dei tempi, dei costi e, in generale, delle priorità dell’azienda.
Un piano di produzione preconcepito può essere implementato nella produzione effettiva con un’accuratezza, nella maggior parte dei casi, di circa il 70-80%. Anche nei casi migliori, è raro che si raggiunga il 100% di aderenza al progetto preliminare durante la produzione effettiva, quindi le aziende devono costantemente riprogettare la produzione per evitare sprechi di tempo e di risorse.
OptimAps aiuta le aziende manifatturiere a ottimizzare il loro processo di produzione, consentendo loro di assegnare gli ordini di produzione alla giusta sequenza e alla macchina appropriata nella pipeline di produzione, utilizzando un metodo di programmazione lineare intera con obiettivo di ricerca minimo. OptimAps può essere utilizzato per convogliare i dati generati nei sistemi ERP, rendendone facile l’integrazione nei toolkit aziendali esistenti. Tenendo conto delle capacità attuali, lo strumento ottimizza la produzione più rapida possibile o il costo più basso.
Il software memorizza i dati del piano di produzione programmato e ottiene i dati di produzione effettivi con l’aiuto dei sensori fisici installati. Ottenendo i dati dei sensori da diversi punti della linea di produzione, lo strumento segue continuamente la produzione effettiva confrontandola con i dati di produzione programmati. Quando si verifica una discrepanza tra la produzione pianificata e quella effettiva, l’operatore può intervenire tempestivamente per riprogrammazione un nuovo piano o gestire il ritardo senza compromettere la realizzazione del piano.
L’evoluzione del software: AI4OptimAps
AI4OptimAps, vincitore della prima Open Call del progetto europeo DIH4AI e co-finanziato dalla Commissione Europea attraverso il programma Horizon 2020, è l’evoluzione del software OptimAps, in cui sono stati introdotti un modulo e un algoritmo di intelligenza artificiale che addestrano il sistema a riconoscere i punti critici, quando è necessaria una ri-ottimizzazione automatica, e ad attivarla automaticamente.
Se il valore sommato degli scostamenti raggiunge una percentuale di tolleranza ai guasti definita dall’utente, il sistema ri-ottimizza automaticamente il piano precedente, eliminando così la differenza tra la produzione pianificata e quella effettiva.
Nella prima fase deve essere creato un modello in grado di descrivere e apprendere i diversi parametri che possono influenzare il processo produttivo.
Gli input dell’algoritmo possono essere: i dati dei sensori della macchina (temperatura, frequenza di vibrazione della macchina, altri dati fisici importanti della macchina); il numero di prodotti fabbricati in un arco di tempo; il ritardo di produzione della macchina; l’entità degli intervalli liberi della macchina; la durata del processo di ottimizzazione; i dati dell’operatore (competenza, livello di esperienza, dati sui turni, ecc).
Sono disponibili diversi tipi di algoritmi di IA: reti neurali con algoritmi di Naïve Bayes, regressione lineare, regressione logistica, macchine di supporto. L’algoritmo deve imparare quanto ritardo è accettabile per fornire il tempo necessario al processo di produzione per terminare a tempo debito o quando è necessario interrompere l’algoritmo avviando un processo di ri-ottimizzazione.
I vantaggi offerti da AI4OptimAps sono molteplici: non è necessario inviare una notifica a un esperto per rivedere il processo di ottimizzazione o aspettare che qualcuno riconosca se la produzione non procede come previsto; non è necessario riconsiderare tutti gli altri ordini perché l’algoritmo AI prende in considerazione ogni ordine; si possono prendere decisioni rapide e guidate dai dati: le operazioni quotidiane risultano più tracciabili, con maggiore tolleranza ai guasti, efficienza e migliori prestazioni; vengono liberate risorse umane, che possono essere riassegnate ad altre attività decisionali.
Ora, per validare la soluzione innovativa e portarla sul mercato, le pmi saranno invitate ad esprimere il proprio interesse, con l’opportunità di testare la soluzione, anche direttamente, utilizzando dei dati campione estrapolati dai propri sistemi di produzione.
