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title: "Industria 4.0 e intelligenza artificiale: insieme per la produttività"
description: Capita spesso di scrivere congiuntamente di Industria 4.0 e intelligenza artificiale, come se tra le due espressioni esistesse una vera e propria sinergia
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# [Industria 4.0 e intelligenza artificiale: insieme per la produttività](https://blog.digtechs.com/industria-4.0-e-intelligenza-artificiale-insieme-per-la-produttivita)

 Scritto da [Digital Technologies](https://blog.digtechs.com/author/digital-technologies) | 5 maggio 2021

Capita spesso di scrivere congiuntamente di **Industria 4.0** e **intelligenza artificiale**, come se tra le due espressioni esistesse una vera e propria sinergia. In effetti, quando si parla di Industria 4.0 si tende a immaginare fabbriche stracolme di robotica, avanzate interfacce uomo-macchina (Advanced HMI), gemelli digitali (Digital Twin) e linee completamente automatizzate, ma la realtà è un po’ diversa: Industria 4.0, o *smart manufacturing* che dir si voglia, è per prima cosa un nuovo paradigma fondato sull’interconnessione tra macchinari, piattaforme esecutive e di business, nonché sull’acquisizione, analisi e valorizzazione di enormi volumi di dati. L’elemento cardine di Industria 4.0 non è quindi la robotica o l’automazione, ma la convergenza tra sistemi IT e OT, tra reti e le piattaforme informatiche da un lato e il mondo delle macchine dall’altro, universi che dopo decenni di totale indipendenza iniziano finalmente a dialogare e a sviluppare un vero rapporto. 

 

## **Industria 4.0: il ruolo dell’Internet of Things e di AI**

Il primo fattore abilitante di [Industria 4.0](https://blog.digtechs.com/iot-per-lindustria-produzione-raddoppiata-con-digital-technologies?hsLang=it)[è l’IoT](https://blog.digtechs.com/iot-per-lindustria-produzione-raddoppiata-con-digital-technologies?hsLang=it) (o, meglio, **IIoT – Industrial Internet of Things**), il complesso insieme di sensori e attuatori che acquisiscono dati dai macchinari e li mettono a disposizione – in cloud o all’edge della rete – di piattaforme di analisi e degli operatori stessi, così da agevolare i processi decisionali e massimizzare la produttività. Sono i dati che abilitano il supporto e il controllo remoto delle linee di produzione, che permettono di identificare e risolvere colli di bottiglia, che consentono ai direttori di produzione e ai responsabili di reparto di impiegare al meglio le risorse disponibili, siano essi operatori, mezzi o materia prima. Ed è proprio sulla base della centralità dei dati che Industria 4.0 e Intelligenza Artificiale si trovano a collaborare quotidianamente per ottimizzare produttività ed efficienza, due fattori fondamentali in un mercato in cui i lotti si restringono sempre di più, in cui la ***personalizzazione di massa***è un trend vincente e in cui soddisfare i clienti diventa sempre più complesso. 

 

## **Industria 4.0 e Intelligenza Artificiale: dalla manutenzione predittiva ai cobot**

Come si manifesta, a livello pratico, il rapporto tra **[Industria 4.0](https://blog.digtechs.com/remote-asset-tracking-tutti-i-vantaggi-per-lindustria-4-0?hsLang=it)** e Intelligenza Artificiale? Ovvero, come viene impiegata AI nel contesto dello smart manufacturing? I casi d’uso sono moltissimi, tutti ovviamente connessi alla valorizzazione dei dati. L’impiego forse più interessante e promettente è la **manutenzione predittiva**, che risolve una più grandi criticità nell’ambito della produzione industriale: i tempi di fermo dovuti ai guasti. Le aziende hanno sviluppato negli anni un’infinità di stratagemmi per ridurre o azzerare i tempi di attrezzaggio (come la metodologia SMED o l’impiego di sistemi MES), ma hanno sempre vissuto con timore le potenziali *disruption* dovute ai guasti improvvisi. La manutenzione predittiva è in grado, mediante l’analisi di dati di esercizio delle macchine (pressione, temperatura…) di identificare in anticipo potenziali cause di guasto e attivare per tempo interventi manutentivi, che di conseguenza non interrompono l’operatività (o lo fanno per brevi lassi di tempo) e possono essere gestiti al meglio, senza attendere l’evento drammatico.  

La manutenzione predittiva non è che uno dei casi d’uso di AI nel contesto industriale. Pensiamo ad esempio agli scenari di Intelligent Automation, un altro degli elementi cardine del paradigma 4.0: vi rientrano tutti i sistemi in grado di auto-apprendere, i mezzi di movimentazione a guida autonoma come gli AGV impiegati nei contesti produttivi e di logistica interna, ma anche tecniche di Computer Vision basate su Machine Learning per il controllo qualità, che oltretutto è uno dei casi d’uso più promettenti in assoluto. Abbiamo citato la [**logistica interna**](https://blog.digtechs.com/costo-del-magazzino-come-valutare-il-roi-delliot?hsLang=it), cioè quella dedicata alla movimentazione di unità di carico e materiali nel contesto della produzione e dei magazzini: qui AI viene impiegata per ottimizzare gli spazi, la movimentazione delle merci, per guidare gli operatori o direttamente i mezzi, per ottimizzare le operazioni di picking e put-away in funzione degli obiettivi di produzione e logistici. Per non parlare degli scenari, questi un po’ più futuristici ma pur sempre concreti, di forte collaborazione uomo-macchina come i *cobot*, i robot collaborativi che lavorano al fianco degli operatori sollevandoli dalle operazioni di maggiore routine o da quelle più pericolose. 

Questi sono semplicemente gli scenari più comuni e promettenti, che non escludono ipotesi più evolute di automazione intelligente, interfacce avanzate uomo-macchina e approcci predittivi applicati alla produzione e ai trend di mercato. La certezza è che, essendo Smart Manufacturing un paradigma incentrato sui dati, Industria 4.0 e Intelligenza Artificiale vivranno insieme ancora per molto, molto tempo.  

 

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