Molte aziende perdono molto tempo navigando in file complessi e non chiari.
Per questo motivo è sempre più grande e chiara la necessità di poter reperire i dati in modo facile e veloce.
Il caso Zerynth
Zerynth è un’azienda deep-tech italiana che sviluppa una piattaforma IIoT per la digitalizzazione rapida e scalabile della produzione industriale. Attualmente sta evolvendo la propria soluzione in una piattaforma “Industrial AI Copilot” dotata di un agente conversazionale per l’interazione naturale con i dati e i processi produttivi. Lo sviluppo di questa componente di intelligenza artificiale è considerato strategico per l’evoluzione del prodotto e il posizionamento futuro dell’azienda.
La sfida: i dati ci sono, ma sono difficili da interrogare
Le moderne fabbriche sono miniere d’oro di dati. Sensori IoT catturano ogni vibrazione, consumo energetico e ciclo di produzione. Tuttavia, queste informazioni spesso rimangono “silenziose” o accessibili solo a chi sa interpretare software complessi.
A questo si aggiunge il problema della documentazione: manuali d’uso, procedure operative (SOP) e guide tecniche sono spesso confinate in PDF statici di centinaia di pagine, difficili da consultare nel momento del bisogno.
La Soluzione: Un Copilot basato su Agentic AI e RAG
Il cuore del progetto è un assistente digitale evoluto che non si limita a “rispondere”, ma “ragiona” sui dati. A differenza dei chatbot tradizionali, questo sistema utilizza un’architettura Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Cosa significa in termini pratici?
- Accesso ai dati in tempo reale: Il sistema interroga direttamente le API della piattaforma per recuperare KPI su macchinari, consumi ed efficienza (OEE).
- Consultazione documentale intelligente: Attraverso un database vettoriale, il Copilot “legge” i manuali PDF e fornisce risposte precise, citando la fonte e la pagina esatta.
- Memoria e Contesto: L’agente ricorda la conversazione. Se chiedete “Confrontalo con ieri”, sa esattamente a quale macchina o valore vi state riferendo.
Tecnologia “Made in Europe” e Sicurezza dei dati
La sperimentazione ha puntato molto sulla sovranità del dato. Il motore centrale si basa su modelli Azure OpenAI per garantire la conformità alla regionalizzazione europea (EU data privacy), orchestrato tramite framework avanzati come Agno e LangGraph.
Uno dei punti di forza è la XAI (Explainable AI): ogni risposta generata non è una “scatola nera”, ma include riferimenti trasparenti ai contenuti utilizzati per formularla, garantendo che il tecnico possa sempre verificare l’accuratezza dell’informazione fornita.
Risultati dal campo: dai KPI alla manutenzione
Durante i test, l’integrazione della piattaforma ha permesso di coprire casi d’uso critici:
- Analisi dei KPI: Risposte immediate su disponibilità, performance e qualità delle linee.
- Supporto Tecnico: Apertura automatica di ticket di assistenza tramite chat quando il sistema rileva anomalie.
- Efficienza Energetica: Analisi comparativa dei consumi tra diversi periodi per identificare sprechi.
I numeri parlano chiaro: la capacità di ridurre i fermi macchina (fino al 70% in contesti ottimizzati) e di abbattere drasticamente i tempi di ricerca delle informazioni tecniche rende l’AI uno strumento indispensabile per la competitività delle PMI manifatturiere.
Takeaway per le imprese
L’adozione di un Industrial AI Copilot non è solo un upgrade tecnologico, ma un cambio di paradigma:
- Democratizzazione del dato: L’informazione è disponibile a tutti, non solo agli esperti IT.
- Velocità decisionale: Decisioni basate su dati certi, ottenuti in pochi secondi.
- Riduzione dell’errore umano: Procedure guidate e accesso rapido ai manuali d’istruzione.
Il progetto AI-MATTERS dimostra che l’intelligenza artificiale in fabbrica non deve essere complicata. In collaborazione con Zerynth abbiamo creato un ponte tra l’uomo e la macchina, dove il linguaggio naturale diventa il telecomando della produzione.
La fabbrica intelligente è quella che sa rispondere alle domande dei suoi operatori. E oggi, finalmente, ha iniziato a farlo.