Gli strumenti di intelligenza artificiale (IA) si stanno diffondendo ovunque, compreso nel settore della manutenzione industriale.
Le aziende industriali cercano da tempo di abbandonare i processi di manutenzione reattiva o preventiva. Con le giuste tecnologie, possono adottare strategie di manutenzione predittiva (PdM) in grado di massimizzare la vita utile degli impianti e ridurre il rischio di fermi imprevisti. Ma in che modo l’IA può sostenere e potenziare questo approccio?
Nel complesso, il futuro dell’intelligenza artificiale nella manutenzione industriale è promettente. Tuttavia, è necessario un ulteriore passo evolutivo per liberare tutto il potenziale dell’IA in ambito manutentivo. Vediamo a che punto siamo, dove stiamo andando e come la tua organizzazione può sfruttare l’IA per ottenere un reale vantaggio competitivo.
L’ascesa dell’IA nella manutenzione industriale
L’intelligenza artificiale esiste da decenni sotto diverse forme. Ma solo recentemente ha conosciuto una vera accelerazione. Perché proprio adesso?
L’adozione rapida dell’IA nella manutenzione e in altri settori si deve a tre sviluppi chiave:
- Potenza di calcolo: l’evoluzione dei processori consente ai modelli IA di elaborare enormi quantità di dati in modo efficiente
- Disponibilità di dati: Internet e i dispositivi IoT hanno generato un’esplosione di dati
- Ricerca e sviluppo: l’investimento continuo nell’IA ha portato a una serie di progressi rivoluzionari
Con ogni nuova innovazione, l’IA guadagna slancio. Oggi è uno strumento concreto per migliorare le pratiche di manutenzione industriale. Ma le aziende hanno appena iniziato a scoprire ciò che gli strumenti predittivi basati su IA possono davvero offrire.nce practices. However, industrial entities have barely scratched the surface of what predictive AI tools are capable of.
Come l’IA è diventata mainstream
Per decenni, solo ricercatori e PhD avevano accesso ai modelli di intelligenza artificiale. Questi primi modelli erano difficili da applicare in contesti reali. I-care e altri fornitori di soluzioni hanno cambiato le carte in tavola, sviluppando casi d’uso specifici per risolvere problemi aziendali reali. Questo ha portato alle prime implementazioni industriali, soprattutto presso utenti pionieri, e con il supporto di specialisti interni.
Poi è arrivata l’IA generativa (GenAI), come ChatGPT, e tutto è cambiato. Improvvisamente, i leader aziendali potevano toccare con mano le potenzialità dell’intelligenza artificiale, senza conoscenze pregresse. Potevano sperimentare con questi strumenti e usarli per semplificare le attività quotidiane.
Il ruolo dell’IA nell’ottimizzazione dei processi
L’IA ha già dimostrato il suo valore in diversi processi industriali fondamentali, in particolare:
- Analisi predittiva: rileva pattern nei dati in tempo reale per anticipare i guasti
- Ottimizzazione dei processi: regola i parametri operativi per ridurre i consumi e aumentare la produttività
- Pianificazione della manutenzione: programma gli interventi in modo da ridurre al minimo l’impatto sulla produzione
Fin qui, l’IA tradizionale ha ottimizzato molti processi. Ma la GenAI aggiunge una nuova dimensione: può scrivere procedure di manutenzione, analizzare log storici e proporre soluzioni a problemi meccanici complessi. Persino scrivere codice su misura per casi specifici.
Le possibilità sono enormi — ma portano anche nuove sfide.
Le sfide dell’IA nella manutenzione
L’uso dell’IA generativa nella manutenzione predittiva è affascinante. Ma ci sono ostacoli da superare.
In un’intervista recente, Tom Rombouts, Director of Reliability and Data-Driven Solutions di I-care, ha identificato tre sfide principali:
Affidabilità
L’IA lavora su grandi volumi di dati. Se questi sono distorti o poco affidabili, anche i risultati saranno compromessi. È quindi essenziale verificare ogni output generato.
Controllo qualità
Le istruzioni generate dall’IA devono essere sicure e corrette. Una procedura sbagliata dovuta a un’“allucinazione” dell’IA può causare gravi rischi per la sicurezza o fermate non pianificate. Gli esperti devono sempre validare i contenuti.
Resistenza al cambiamento
La trasformazione digitale non può essere solo “digitale”. Senza formazione e supporto, il personale non adotterà gli strumenti, e l’investimento sarà sprecato.
Ma attenzione: l’IA non va sottovalutata. È davvero il cambiamento della nostra generazione!
Se non sono pronti, i collaboratori possono sviluppare resistenze forti. Questo porta a un ROI più basso e a un time-to-value più lungo — l’opposto di ciò che vogliamo ottenere con la PdM.
Cosa deve succedere adesso
Dopo aver scoperto i benefici dell’IA, potresti essere tentato di lasciarle campo libero. Ma sarebbe un errore. Senza meccanismi di controllo qualità adeguati, la GenAI può causare più danni che benefici.
IA nella manutenzione: soluzione perfetta o zio ubriaco?
Durante l’intervista, Rombouts ha descritto uno dei rischi maggiori: la capacità della GenAI di generare informazioni plausibili ma sbagliate. Ha paragonato questo comportamento allo zio ubriaco durante un pranzo in famiglia.
Immagina di parlare con tuo zio, che ha bevuto troppo, e ti dà consigli finanziari. Guardandolo in faccia, ti accorgi subito che non è affidabile.
Ora immagina di leggere solo una trascrizione del suo discorso. Il tono e le parole ti sembrano credibili — potresti essere convinto che sia un esperto.
Con la GenAI succede la stessa cosa: i contenuti sembrano corretti, ma possono essere totalmente sbagliati. E nella manutenzione industriale, questo è un problema serio: errori possono portare a guasti o incidenti gravi.
Rombouts propone un test di “rilevamento delle sciocchezze”. Consiste nel dare al modello informazioni sbagliate di proposito, per vedere se riesce a riconoscerle. E allo stesso tempo, formare i tecnici per identificare i falsi positivi.
Un doppio filtro: il modello segnala i problemi, e il personale verifica tutto ciò che sfugge.
IA come strumento, non come sostituto
L’intelligenza artificiale non è una bacchetta magica. È uno strumento potentissimo che ha già rivoluzionato la manutenzione predittiva. Ma il suo potenziale si realizzerà solo se accompagnato da fiducia, validazione e controllo umano.
Contributo di Tom Rombouts, Director of Reliability and Data-Driven Solutions