In un interessante articolo pubblicato da Intelligent CEO, Jim Chappell, Global Director of AI di AVEVA, spiega come l'Intelligenza Artificiale industriale stia diventando una leva decisiva per coniugare crescita economica e sostenibilità ambientale. A lungo contrapposti, questi due obiettivi si stanno ora muovendo nella stessa direzione grazie alla potenza dell'AI, che sta accelerando l'implementazione di soluzioni in grado di rispondere all'emergenza climatica.
Questa trasformazione è già in atto nelle fabbriche di tutto il mondo. Secondo uno studio di BCG, l'87% dei leader industriali considera l'AI uno strumento chiave nella lotta al cambiamento climatico e il 43% prevede di utilizzarla concretamente nelle proprie strategie di sostenibilità.
E questo movimento non è teorico: l'intelligenza artificiale industriale sta già aiutando le aziende a progredire verso i loro obiettivi net zero, anche nei settori più complessi da decarbonizzare. Oltre al fenomeno dell'"AI generativa" che sta facendo notizia, i produttori stanno impiegando diverse forme di IA per integrare le energie rinnovabili nei loro processi, migliorare la produttività, ridurre i consumi, prendere decisioni migliori e rendere le loro operazioni più resilienti.
Sta nascendo una nuova era: l'AI non è più solo uno strumento tecnologico, ma un vero e proprio acceleratore di sostenibilità per l'industria.
Passiamo ora a un'intervista con Jim Chappell, che ci spiega come l'Intelligenza Artificiale Industriale stia trasformando la sostenibilità nell'industria.
Quali sono le tecnologie AI utilizzate oggi nell'industria?
Ecco le quattro principali tecnologie di AI che oggi sono ampiamente diffuse nel settore industriale.
1. Analisi predittiva guidata dall'AI
Consente alle aziende di anticipare la domanda, ottimizzare la catena di approvvigionamento, rilevare le anomalie degli asset e regolare i livelli delle scorte in tempo reale. Utilizzando algoritmi statistici e tecnologie di Machine Learning, i dati storici e attuali vengono analizzati per prevedere gli eventi futuri, tra cui le variazioni delle emissioni di gas serra (GHG). Il risultato: costi più bassi, uso più razionale delle risorse e riduzione dell'impatto ambientale della sovrapproduzione e dei rifiuti.
2. Ottimizzazione predittiva degli asset
Questo approccio combina strumenti di simulazione dinamica, analisi predittiva e visualizzazione avanzata per creare un gemello digitale ibrido. I produttori ottengono una visione completa a 360° dei rischi operativi, possono identificare i problemi in anticipo e prevedere la vita residua delle apparecchiature. Di conseguenza, massimizzano la disponibilità, le prestazioni e la redditività. Se integrata nella progettazione delle apparecchiature future, questa tecnologia innesca un ciclo di miglioramento continuo. In pratica, consente di prevedere con precisione il degrado delle prestazioni e le emissioni di gas serra al livello più granulare.
3. AI generativa
È la forma più visibile di AI oggi, sia nella vita quotidiana che nell'industria. Sebbene la tecnologia esista da più di 50 anni, si sta ora affermando grazie ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) disponibili al pubblico. Aiutano gli operatori ad analizzare rapidamente grandi volumi di informazioni o fungono da partner creativo per l'innovazione: ad esempio, simulando diverse opzioni di progettazione per un'apparecchiatura in base a precisi vincoli, o producendo contenuti didattici tecnici più coinvolgenti. In combinazione con i dati in tempo reale attraverso un software specializzato, fornisce anche una visione approfondita di argomenti complessi come l'analisi della sostenibilità.
4. Modellazione Gray-box
Si tratta di una delle tecnologie di intelligenza artificiale industriale più avanzate che si sono affacciate sul mercato di recente. Combina modelli numerici basati su leggi fisiche (white box) e modelli di intelligenza artificiale (black box), offrendo il meglio dei due mondi. Consente di modellare sistemi e processi in tempo quasi reale per migliorare la progettazione e ottimizzare le prestazioni operative. Uno dei suoi punti di forza è la capacità di integrare i modelli di intelligenza artificiale nelle simulazioni fisiche tradizionali tramite una semplice interfaccia drag-and-drop. L'AI spesso funziona più velocemente dei modelli puramente fisici e richiede meno regolazioni. Le aziende possono quindi implementare i loro modelli più rapidamente, con meno potenza di calcolo e quindi con un'impronta di carbonio ridotta.
Quali vantaggi porta l'AI all'industria?
Le soluzioni di intelligenza artificiale industriale consentono di contestualizzare i dati chiave sulle prestazioni e sulla sostenibilità, combinandoli con l'intelligenza artificiale e le competenze umane. Di conseguenza, le aziende possono creare valore e progredire verso i loro obiettivi ambientali, ora e in futuro.
Nel settore dell'energia, l'AI sta svolgendo un ruolo fondamentale nella transizione verso le energie rinnovabili. Il gruppo italiano Enel, che si è impegnato a decarbonizzare completamente il proprio mix energetico entro il 2040, ha già installato oltre 50 GW di capacità rinnovabile. Per accelerare questa trasformazione, Enel sta utilizzando un software di gestione delle prestazioni degli asset basato sull'intelligenza artificiale, abbinato all'analisi predittiva. I silos di dati sono stati eliminati, accelerando il processo decisionale e migliorando l'efficienza dell'intero ecosistema. Il Gruppo è ora in grado di prevedere i guasti degli asset e di garantire una disponibilità costante di energia. In questo modo, si sta avvicinando all'obiettivo di una centrale elettrica completamente autonoma.
Anche un altro operatore globale del settore energetico sta utilizzando l'ottimizzazione predittiva degli asset per migliorare l'affidabilità dei propri impianti e ridurre i costi di manutenzione. Una singola analisi ha rilevato un'anomalia nelle tubazioni di recupero del calore di un'unità di cogenerazione cinque mesi prima del guasto, generando notevoli risparmi. Dal 2019, il software ha identificato più di 1.700 anomalie, ha generato più di 37 milioni di dollari di risparmi, ha ridotto gli arresti non programmati e il consumo di risorse, contribuendo a ridurre l'impatto ambientale.
L'intelligenza artificiale sta generando benefici significativi anche in altri settori difficili da decarbonizzare, come quello del cemento, responsabile del 6% delle emissioni umane globali. Oyak Cement, che opera dalla Turchia al Portogallo, in Canada e in Africa occidentale, sta utilizzando un sistema di gestione dei dati edge-to-cloud potenziato dall'intelligenza artificiale per sostituire il 30% dell'energia fossile con fonti rinnovabili e ridurre il consumo energetico. Ogni riduzione dell'1% nell'uso di energia rappresenta un risparmio tra i 5 e i 7 milioni di euro. Grazie ai dati in tempo reale, l'azienda sta anche riducendo le emissioni di CO₂ e garantendo la conformità alle normative.
A un livello ancora più fondamentale, l'AI sta costruendo la resilienza agli effetti del cambiamento climatico. Nella città di Salem, in Oregon, l'aumento delle temperature ha causato un incremento delle fioriture di alghe tossiche nei laghi e nei fiumi. Utilizzando una piattaforma di gestione dati multi-tenant basata su cloud, le autorità hanno centralizzato numerose fonti di informazioni, tra cui i livelli di alghe, la profondità dell'acqua, i dati meteorologici e le immagini satellitari. Le analisi predittive ora avvisano la città due settimane prima di un aumento delle ciano-tossine e delle alghe nocive. Ciò protegge la qualità dell'acqua e gli ecosistemi e garantisce l'accesso all'acqua potabile ai cinque milioni di abitanti della regione di Salem.
L'intelligenza artificiale industriale è diventata essenziale per il successo della transizione verso la sostenibilità?
Il mondo industriale sta entrando in quella che molti descrivono come una vera e propria rivoluzione dell'AI.
Ridurre l'AI a un semplice strumento per migliorare i profitti significherebbe sottovalutare (e sfruttare poco) il pieno potenziale di questa scienza. Mentre le aziende industriali cercano di porre la sostenibilità al centro delle loro attività, l'AI sta finalmente consentendo loro di allineare le prestazioni economiche con la responsabilità ambientale.
L'AI da sola non risolverà la crisi climatica, ma può creare più valore migliorando la sostenibilità. Naturalmente, il successo dipende dal tempo investito, dagli sforzi compiuti e dal modo in cui le tecnologie vengono applicate.
Ma una cosa è ormai chiara: conciliare sostenibilità e redditività non è più fuori portata. Con la sua capacità di ottimizzare i processi, migliorare l'efficienza e promuovere pratiche più ecologiche, l'Intelligenza Artificiale Industriale funge da potente collegamento tra queste due ambizioni un tempo apparentemente opposte, aprendo la strada all'industria di cui abbiamo bisogno domani.
E il software AVEVA?
In questa transizione verso un'industria più sostenibile, il software AVEVA gioca un ruolo chiave nel rendere l'Intelligenza Artificiale industriale accessibile, operativa e direttamente collegata alle realtà sul campo. Grazie alla piattaforma AVEVA CONNECT e all'intelligenza artificiale integrata nelle soluzioni di supervisione, ingegneria, gestione degli asset e ottimizzazione delle prestazioni, i produttori possono utilizzare i loro dati per ridurre il consumo energetico, anticipare le derive, migliorare l'efficienza operativa e accelerare la decarbonizzazione dei loro impianti.
In altre parole, l'AI di AVEVA non si limita ad analizzare: aiuta le fabbriche a prendere decisioni migliori, a operare in modo più intelligente e ad allineare in modo sostenibile le prestazioni economiche e la responsabilità ambientale. In questo modo, diventa un vero e proprio motore della sostenibilità, in grado di accompagnare l'industria verso il net zero.
