{"id":3407,"date":"2022-06-01T09:12:01","date_gmt":"2022-06-01T09:12:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/?p=3407"},"modified":"2025-06-24T15:42:18","modified_gmt":"2025-06-24T15:42:18","slug":"ia-e-controllo-di-processo-a-che-punto-siamo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.publiteconline.it\/controlloemisura\/ia-e-controllo-di-processo-a-che-punto-siamo\/","title":{"rendered":"IA e controllo di\u00a0processo: a che punto siamo?"},"content":{"rendered":"\n

Insieme al professor Gruosso del Politecnico di Milano, abbiamo fatto il punto sull\u2019evoluzione dell\u2019intelligenza artificiale nel controllo di processo: potenzialit\u00e0 e criticit\u00e0, algoritmi in via di sviluppo, mancanza di risorse qualificate e molto altro.<\/h2>\n\n\n\n

L\u2019impiego dell\u2019intelligenza artificiale (IA) nel controllo di processo \u00e8 uno dei trend pi\u00f9 interessanti di oggi e del prossimo futuro. Iniziato alcuni anni fa, non ha ancora trovato una sua completezza implementativa. Molto si fa a livello di ricerca, ma in termini di applicazioni concrete, molto \u00e8 ancora da fare. Ne abbiamo parlato col professor Giambattista Gruosso del Dipartimento di elettronica, informazione e bioingegneria del Politecnico di Milano.<\/p>\n\n\n\n

In un quadro generale, a che punto  \u00e8 l\u2019evoluzione dell\u2019IA?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Negli ultimi anni sono stati fatti tanti sforzi in termini di digitalizzazione. Parlo di macchinari connessi, gemelli digitali e via dicendo. Uno dei nodi principali per\u00f2 \u00e8 che se la mole di dati ottenuti non viene impiegata per una fase di analisi, si rimane in stand by.<\/p>\n\n\n\n

Oggi l\u2019analisi pu\u00f2 essere eseguita in modi diversi. Una fase \u00e8 quella fatta dagli operatori, che si basano sulle informazioni raccolte. Ci sono poi i modelli di previsione, ed entriamo nel cuore del machine learning. I dati vengono utilizzati per creare modelli di tipo \u201cblack box\u201d, per analizzare sia quello che avviene in quel momento, sia quello che potrebbe accadere in futuro. Una delle applicazioni principali infatti \u00e8 la manutenzione predittiva.<\/p>\n\n\n\n

Un\u2019altra analisi \u00e8 quella in cui l\u2019IA, sempre tramite i dati raccolti e i modelli di machine learning, permette ai sistemi di prendere decisioni in modo automatico. Pu\u00f2 essere utilizzata per trovare relazioni che noi esseri umani non avevamo individuato. Mi spiego. Oggi il machine learning \u00e8 applicato perch\u00e9 viene formulata una domanda relativa a un problema. Ad esempio, determinare quando un pezzo si rompe. In questa fase di analisi sarebbe invece l\u2019IA a individuare possibili domande.<\/p>\n\n\n\n

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\"L\u2019automotive
L\u2019automotive \u00e8 stato fra i primi settori a stabilire come requisito la digitalizzazione.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"L\u2019industria
L\u2019industria di processo ormai \u00e8 multinazionale, con determinate caratteristiche di prodotto.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"Gli
Gli algoritmi sono di due tipologie, supervisionati o non supervisionati.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"Giambattista
Giambattista Gruosso del Politecnico di Milano.<\/figcaption><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

E qui entrano in gioco gli algoritmi<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Esattamente. Sono di due tipologie, supervisionati o non supervisionati. Nel primo caso, sono stati categorizzati da un essere umano, che crea un evento nominato ad esempio \u201cguasto\u201d, \u201cpicco di produzione\u201d e cos\u00ec via. Le famose domande di cui parlavamo prima. Nel caso degli algoritmi non supervisionati, le domande non vengono poste ma \u00e8 il sistema ad agire autonomamente: quando si verifica una situazione critica e riesce ad apportare un miglioramento, propone una decisione. Ovviamente questa decisione, soprattutto in un processo industriale, deve essere validata da un team di operatori nel rispetto di normative molto severe.<\/p>\n\n\n\n

Fino a ora abbiamo parlato dell\u2019AI a livello generale. \u00c8 possibile circoscriverla in termini di Paesi, con i relativi potenziali e le varie criticit\u00e0?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

L\u2019industria di processo \u00e8 un\u2019industria multinazionale, per cui il modo di produrre non pu\u00f2 variare molto a seconda dei Paesi, ci sono determinate caratteristiche di prodotto. Non parliamo quindi di azioni a livello di singoli Stati ma, in molti casi, di grosse imprese. Oggi a livello di esperienze siamo ancora agli albori, non ci sono soluzioni consolidate di approcci di questo tipo. Sicuramente c\u2019\u00e8 una serie di aspetti su cui puntare. Ad esempio si sta provando a impiegare sempre pi\u00f9 sensori per riconoscere difettosit\u00e0 tramite telecamere, o rilevare fughe di sostanze tossiche. Un contesto in cui per l\u2019IA cominciano a esserci dei \u201cpilota\u201d a livello internazionale. Sugli algoritmi decisionali in termini macroscopici, probabilmente non si \u00e8 ancora arrivati a quel punto.<\/p>\n\n\n\n

Parlando invece di cyber security, la pericolosit\u00e0 si evolve in parallelo all\u2019evoluzione della IA? Ci sono nuovi rischi?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Il mondo industriale \u00e8 diverso rispetto ad esempio al mondo di una banca, dove c\u2019\u00e8 pi\u00f9 connessione con l\u2019esterno. Molto spesso nelle reti industriali infatti c\u2019\u00e8 una separazione importante fra il mondo esterno e quello interno. Parliamo di reti di stabilimento in cui il rischio maggiore non \u00e8 un cyber attacco, ma un intento malevolo da parte di un addetto. Il tema principale \u00e8 pi\u00f9 legato all\u2019affidabilit\u00e0 dei sistemi: lasciandogli totalmente il controllo, si possono verificare situazioni critiche o di instabilit\u00e0 che devono essere supervisionate. Fondamentale \u00e8 la qualit\u00e0 del dato, che pu\u00f2 avere un impatto sulle decisioni prese dal sistema automatico. Esempio: se un sensore si rompe, devo sapere con certezza cosa decider\u00e0 il sistema. Bisogna quindi lavorare pi\u00f9 sulla robustezza degli algoritmi che sulla vulnerabilit\u00e0, creando le condizioni perch\u00e9 possano funzionare al meglio. <\/p>\n\n\n\n

Ci sono attualmente algoritmi in via di sviluppo?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Dal punto di vista della ricerca ce ne sono tanti, ma quelli applicati sono ancora in fase di rodaggio. Si valutano le opportunit\u00e0 di algoritmi pi\u00f9 consolidati, e qui entra in gioco il know-how dei fornitori. Il fornitore del sistema informativo propone algoritmi che ha validato, e che resteranno attivi per alcuni anni. I tempi delle aziende infatti sono pi\u00f9 lunghi rispetto a quelli della ricerca: se un\u2019impresa investe in un determinato sistema informativo, dovr\u00e0 durare almeno un decennio, mantenendo gli stessi algoritmi.<\/p>\n\n\n\n

Quali sono le affinit\u00e0 e le differente fra l\u2019applicazione dell\u2019IA su macchine e processo?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

C\u2019\u00e8 un filone comune che caratterizza i due sistemi, colonna vertebrale dell\u2019implementazione. E poi ci sono le peculiarit\u00e0. Nell\u2019industria basata su macchina, molto spesso l\u2019IA serve anche a gestire il coordinamento uomo-macchina e fra le macchine. Penso alle navette che si muovono all\u2019interno di uno stabilimento, evitando addetti e collisioni. In questo caso si ha un\u2019interazione fra sistemi. Nel caso dell\u2019industria di processo, dove spesso avviene tutto in ciclo chiuso, gli operatori sono pi\u00f9 manutentori o legati alle sale operative dove avviene il controllo di processo. Parliamo di strumenti che aiutano da una parte gli addetti a capire se e quando intervenire, e dall\u2019altra chi gestisce il processo ad avere informazioni per valutare l\u2019eventuale cambio delle variabili. Quindi, in un caso ci sono pi\u00f9 persone o pi\u00f9 macchine che lavorano nello stesso stabilimento e devono interagire fra di loro. Nell\u2019altro c\u2019\u00e8 la centrale di controllo che segue il processo. Si va verso due modelli di uso completamente diversi.<\/p>\n\n\n\n

Quali problematiche affrontano le aziende in Italia nell\u2019implementare le nuove tecnologie? Per le PMI \u00e8 pi\u00f9 difficoltoso?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Credo sia pi\u00f9 una questione di filiera che di dimensioni d\u2019impresa. Il mondo del controllo di processo usa tecnologie digitali almeno da un trentennio. Oggi \u00e8 impensabile gestire ad esempio un impianto petrolchimico senza uno SCADA. In questo settore le aziende sono molto pi\u00f9 mature rispetto ad altre, perch\u00e9 la filiera \u00e8 stata fra le prime a puntare sulla digitalizzazione, cos\u00ec come nel farmaceutico. Lo stesso vale per le catene di fornitura: se l\u2019utente finale richiede caratteristiche molto precise, tutta la filiera si adegua. Ad esempio, l\u2019automotive \u00e8 stato fra i primi a stabilire come requisito la digitalizzazione, e i fornitori hanno dovuto stare al passo, a prescindere dalla dimensione aziendale. Sicuramente l\u2019incentivo dato negli ultimi anni sia dai finanziamenti Industria 4.0, sia ahim\u00e8 dal Covid, ha accelerato il processo. Direi comunque che in termini di trend, l\u2019Italia \u00e8 a un buon livello. <\/p>\n\n\n\n

Detto questo, uno dei problemi principali al momento \u00e8 la mancanza di risorse qualificate rispetto al fabbisogno dei settori tecnici. Oggi i datori di lavoro operano in due ambiti, servizi e manifatturiero. \u00c8 una bella lotta accaparrarsi le menti migliori, e vince il mondo dei servizi, perch\u00e9 offre ai neolaureati contratti e paghe migliori. Parlo in primis di banche e assicurazioni. e aziende manifatturiere devono rendersi pi\u00f9 appetibili, ma \u00e8 una questione delicata sotto molti punti di vista. A questo si aggiunge un gap generazionale di natura tecnologica. Le aziende cercano persone gi\u00e0 formate, perch\u00e9 non hanno al loro interno nessuno capace di formarle sulle nuove tecnologie. L\u2019universit\u00e0 per\u00f2 forma gli studenti non su un problema specifico, ma su problemi pi\u00f9 ampi. Ci vorranno ancora diversi anni per colmare il buco.<\/p>\n\n\n\n

Ultima domanda: quale sar\u00e0 il prossimo step dell\u2019IA?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Sicuramente quando i neolaureati inizieranno a prendere confidenza sul campo con queste nuove tecnologie, ci sar\u00e0 la diffusione a macchia d\u2019olio. Essendo mobili nelle aziende, porteranno con loro il nuovo bagaglio di esperienze professionali. Altro step: ci si aspetta dai fornitori di tecnologia novit\u00e0 importanti in termini di componenti gi\u00e0 intelligenti, perch\u00e9 molti sensori e sistemi iniziano a integrare a bordo la IA.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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