L’adozione dell’intelligenza artificiale nel settore manifatturiero rappresenta una transizione cruciale per incrementare la competitività industriale e favorire nuovi modelli di cooperazione tra il mondo della ricerca, le istituzioni e il tessuto imprenditoriale.
Il divario tecnologico tra le grandi organizzazioni e le piccole e medie imprese rimane tuttavia profondo: se la quasi totalità delle grandi aziende ha già integrato soluzioni basate sull’algoritmo, la quota scende drasticamente sotto il dieci per cento quando si analizzano le realtà di minori dimensioni.
Per colmare questa distanza, l‘ecosistema forgIA si propone di trasformare la gestione sicura e la condivisione dei dati in un vantaggio operativo tangibile, fornendo alle imprese gli strumenti necessari per risolvere problematiche concrete legate alla produzione.
I primi progetti pilota sviluppati sul territorio dimostrano come l’applicazione dell’AI possa ottimizzare dinamiche complesse che spaziano dalla logistica alla gestione energetica.
“L’Intelligenza Artificiale sarà per questa generazione di imprese ciò che l’elettricità è stata per l’industria del Novecento”, commenta Alvise Biffi, presidente di Assolombarda, evidenziando l’obiettivo di stimolare un incremento della produttività del dieci per cento per le piccole e medie imprese locali.
La tutela degli asset digitali resta centrale nell’infrastruttura. “Con forgIA stiamo costruendo l’infrastruttura di fiducia necessaria che permette alle aziende di condividere asset digitali, sviluppare casi d’uso concreti e accelerare l’adozione dell’IA mantenendo pieno controllo sui propri dati”, spiega Stefano Venturi, special advisor intelligenza artificiale e transizione digitale Assolombarda.
Indice degli argomenti
Ottimizzazione della supply chain e logistica integrata
Il primo ambito di applicazione riguarda l’integrazione dei flussi di magazzino, un fattore determinante per superare le inefficienze legate alla frammentazione delle informazioni lungo la filiera.
Nel progetto sviluppato per Hydroservice, la tecnologia consente la condivisione controllata dei dati relativi alle giacenze tra diverse aziende partner. Questo approccio permette un reperimento più rapido della componentistica e una migliore allocazione della capacità di stoccaggio, riducendo sensibilmente le scorte rimaste inutilizzate e accelerando i tempi di risposta verso il mercato di riferimento.
Un secondo scenario applicativo è focalizzato sulla gestione delle attività successive all’ordine, il cosiddetto post-order management.
Attraverso la soluzione implementata per Maire, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale permette il monitoraggio in tempo reale dello stato degli ordini lungo l’intera catena di fornitura.
L’automazione di questo processo consente di perfezionare la pianificazione industriale e di abbattere i ritardi fisiologici dovuti a flussi comunicativi tradizionali non integrati, spesso ancora vincolati all’uso di e-mail o telefonate.
Sostenibilità energetica e sicurezza dei dati distribuiti
Il monitoraggio ambientale e l’efficientamento dei consumi costituiscono un altro pilastro centrale dei casi d’uso industriali.
La collaborazione con Epta ha portato alla definizione di una soluzione capace di sfruttare i dati di funzionamento per misurare in modo oggettivo l’impatto reale degli interventi di efficientamento energetico nella refrigerazione commerciale.
La disponibilità di metriche precise e certificate agevola la rendicontazione dei parametri ESG, semplifica l’accesso ai canali di finanziamento dedicati e garantisce il controllo costante delle performance sul piano della sostenibilità ambientale.
Sul fronte della tutela delle informazioni sensibili e dei dati industriali critici, l’ecosistema ha valorizzato l’esperienza maturata nel contesto del progetto Ippocrate insieme a Bracco, introducendo logiche di federated learning.
Questa metodologia avanzata consente a organizzazioni differenti e indipendenti di addestrare i modelli di intelligenza artificiale sfruttando informazioni distribuite sui rispettivi server, senza la necessità di trasferire o condividere la base dati originaria.
In questo modo, l’architettura tutela rigorosamente la proprietà intellettuale di ciascun partecipante, preservando la privacy e garantendo la piena conformità con i requisiti normativi vigenti.
