Il panorama industriale contemporaneo sta attraversando una fase di ridefinizione profonda, dove l’innovazione tecnologica non viene più percepita come un elemento accessorio, ma come il nucleo centrale della competitività. Al centro di questa trasformazione si colloca l’adozione dell’AI nel settore manifatturiero, un tema approfondito da Manfredo Caprice, head of manufacturing di Lutech, nel corso di un intervento tecnico tenutosi all’Industria Italiana Summit.
Secondo l’analisi di Caprice, l’intelligenza artificiale ha superato la fase embrionale in cui veniva considerata una tecnologia in attesa di applicazione, diventando oggi la risposta diretta a criticità operative ed economiche ben precise. L’obiettivo primario per le imprese rimane la crescita dei volumi e dei margini, traguardo che oggi passa inevitabilmente attraverso l’ottimizzazione dei processi digitali e fisici.
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L’AI nel settore manifatturiero come risolutore di criticità concrete
Spesso si dibatte se l’intelligenza artificiale sia una tecnologia che cerca ancora la sua vera collocazione nel mercato. Manfredo Caprice chiarisce questo punto sottolineando che per gli imprenditori l’intelligenza artificiale non è affatto un’incognita, ma uno strumento per rispondere a necessità quotidiane. «Beh, come tutti gli imprenditori, ovviamente chiedono un aumento dei fatturati, un aumento dei margini e un miglioramento delle efficienze operative» afferma Caprice, definendo l’intelligenza artificiale come la soluzione per una serie di problemi specifici e non come una teoria astratta.
L’applicazione di questa tecnologia copre l’intero ciclo di vita del prodotto e del rapporto con il cliente. Viene utilizzata nel mondo dell’offering e della vendita, ma trova la sua massima espressione nella progettazione, nello sviluppo e nell’ottimizzazione della supply chain. L’obiettivo finale è assicurarsi che ogni prodotto sia in linea con le aspettative del mercato, garantendo al contempo che, una volta venduto, possa funzionare al meglio attraverso servizi dedicati. La portata di questa rivoluzione è tale da essere considerata permanente: «Sicuramente non è una tecnologia transiente, una tecnologia che nell’arco di qualche anno scomparirà, ma è un modo di approcciare i problemi e di risolverli» osserva Caprice. Il rischio per chi decide di ignorare o ritardare questi investimenti è l’emarginazione competitiva, poiché l’IA costituisce ormai la piattaforma necessaria per ottenere risultati di alto livello.
Dall’eccellenza operativa al moltiplicatore esponenziale
Un errore comune nell’approccio all’AI nel settore manifatturiero è il tentativo di democratizzare l’uso della tecnologia a ogni costo, spalmandola in modo uniforme su tutte le funzioni aziendali. Caprice avverte che questa strategia è spesso la causa principale del fallimento dei progetti industriali. «Considerate che il 95% dei progetti AI fallisce per questa ragione, quindi l’AI va applicata dove siamo bravi, non dove siamo meno bravi, almeno all’inizio» spiega il manager di Lutech. La strategia vincente consiste invece nel puntare sui punti di forza dell’azienda per potenziarli ulteriormente.
L’intelligenza artificiale deve essere vista come un esponente che eleva il valore dell’eccellenza esistente di un ordine di grandezza esponenziale. Invece di cercare di migliorare le aree in cui l’azienda è carente, il focus iniziale deve essere rivolto a ciò per cui l’organizzazione ha già la migliore presenza sul mercato o la migliore capacità tecnologica. Questo approccio permette di creare un distacco netto dalla concorrenza e di incrementare la propria quota di mercato. Solo in una fase successiva, una volta portato a regime il sistema, l’intelligenza artificiale potrà essere estesa in modo diffuso a tutte le altre funzioni aziendali.
Gemelli digitali e operatività in tempo reale
Nell’operatività di fabbrica, la richiesta più frequente riguarda l’ottimizzazione dell’efficienza attraverso sistemi che supportino le decisioni in tempo reale. Lutech risponde a questa esigenza attraverso l’integrazione di gemelli digitali (digital twin) e metodologie che consentono di simulare l’intero ambiente produttivo. Grazie all’AI nel settore manifatturiero, non ci si limita più a una semplice rappresentazione grafica del mondo reale, ma si ottiene un digital twin che comprende tutti gli elementi della fabbrica stessa.
Il processo descritto da Caprice si articola in tre fasi fondamentali:
- Simulazione e predizione: L’IA simula il comportamento di ogni singolo elemento di fabbrica, permettendo di prevederne l’andamento futuro.
- Design e verifica: La tecnologia viene utilizzata per ottimizzare il prodotto in fase di design e per verificarne la conformità durante la produzione.
- Correzione in tempo reale: Qualora il processo reale si discosti dal target prefissato, l’IA interviene immediatamente. «L’intelligenza artificiale in tempo reale mi permette di ripianificare, di ri-attuare o di eseguire delle modifiche che riportino il processo reale in quel momento a ciò che io avevo dato come target: quindi in termini di pezzi prodotti, qualità, scarti e così via» descrive Caprice.
Per gestire questa complessità, Lutech ha sviluppato una piattaforma specifica denominata Lutech Brain. Questo brand raccoglie sia l’intelligenza artificiale “agentic”, basata su agenti autonomi che supportano il lavoro quotidiano, sia la rappresentazione fisica aumentata dell’intelligenza stessa. Il sistema si basa su standard di mercato e utilizza come motore principale la tecnologia Nvidia. La struttura si divide tra un’IA “orizzontale”, che garantisce il raccordo e la continuità digitale tra i vari sistemi, e le IA “verticali” già integrate nei prodotti specifici come ERP, PLM e MES.
Redditività e ritorno sull’investimento (ROI)
Uno degli aspetti più rilevanti dell’impiego dell’AI nel settore manifatturiero è la sua capacità di generare ritorni economici misurabili. Secondo i dati forniti durante l’intervento, per ogni euro investito in intelligenza artificiale nell’industria manifatturiera, si registra mediamente un ritorno compreso tra i 3 e i 5 euro. Uno dei territori più fertili per ottenere questi risultati è la supply chain, dove l’adozione dell’IA permette di migliorare l’efficienza di oltre un terzo, con un ritorno medio calcolato intorno al 35%.
L’intelligenza artificiale generativa, in particolare, sta mostrando potenzialità enormi in ambiti come lo sviluppo prodotto e il servizio al cliente. Un esempio concreto è rappresentato dai processi di preventivazione. In molte aziende, la creazione di un’offerta commerciale complessa può richiedere diverse settimane. Con l’integrazione di modelli di IA, questi tempi possono essere ridotti drasticamente. «L’AI accelera queste attività di circa 10 volte, quindi riduce questi tempi» sottolinea Caprice, spiegando che un processo che richiedeva 30 giorni può essere completato in un tempo dieci volte inferiore. Questa velocità si traduce direttamente in una maggiore capacità di produrre offerte e, di conseguenza, in un incremento del portafoglio ordini e dei ricavi.
Le infrastrutture abilitanti: Digital Thread e FinOps
Affinché l’AI nel settore manifatturiero sprigioni tutto il suo potenziale, deve poggiare su basi solide. La prima è il digital thread, ovvero il filo digitale che unisce CRM, PLM, ERP e MES, permettendo ai dati di fluire in modo ordinato e non per compartimenti stagni. Senza questa continuità, l’intelligenza artificiale rimane un «oggetto locale» con un impatto aziendale limitato. Il fallimento di molti progetti è proprio dovuto alla mancanza di un digital thread sottostante, che rende le applicazioni troppo verticali e complesse.
In secondo luogo, emerge la necessità di gestire i costi operativi legati all’utilizzo di modelli LLM o piattaforme cloud, che possono aumentare rapidamente se non monitorati. Lutech affronta questa sfida attraverso una disciplina chiamata FinOps. Questo approccio prevede una valutazione preventiva e una verifica continua dei costi reali rispetto a quelli ipotizzati. La soluzione risiede nel bilanciamento tra tecnologie in cloud, basate sul consumo, e soluzioni on-premise, basate sull’investimento iniziale. Questo equilibrio permette di far sì che il costo di utilizzo dell’intelligenza artificiale rimanga sempre in linea con i benefici attesi e con gli obiettivi di business dell’impresa.
Tutte le strategie discusse convergono verso un unico punto fermo per il futuro prossimo: la necessità di allineare ogni investimento tecnologico alle strategie di business fondamentali. L’intelligenza artificiale non è un fine, ma il mezzo più potente oggi disponibile per consolidare e scalare l’eccellenza manifatturiera.
