Intelligenza artificiale nell’industria – applicazioni, sicurezza e sfide

L’industria moderna sta attraversando una trasformazione dinamica grazie all’intelligenza artificiale (AI). Le aziende sempre più spesso implementano l’AI nell’industria per ottimizzare la produzione, automatizzare i processi e valorizzare meglio i dati. Le tecniche di apprendimento automatico e l’analisi dei big data aprono alle imprese manifatturiere possibilità del tutto nuove per rendere più efficienti le operazioni e aumentare la competitività. Allo stesso tempo emergono domande sulla sicurezza di queste soluzioni, soprattutto nel contesto della sicurezza delle macchine e delle più recenti normative come il Regolamento Macchine 2023/1230. Di seguito analizziamo le applicazioni dell’AI nel settore industriale, i benefici che ne derivano, nonché le sfide e i rischi che accompagnano questa rivoluzione tecnologica.

Applicazioni dell’intelligenza artificiale nell’industria

L’intelligenza artificiale trova impiego in molti ambiti della produzione e della gestione aziendale. Grazie ad essa, l’automazione industriale raggiunge un nuovo livello di “intelligenza”: i sistemi sono in grado di apprendere autonomamente dai dati e prendere decisioni in tempo reale. Di seguito sono riportati alcuni ambiti in cui l’AI sta già producendo risultati concreti:

Gli esempi sopra riportati rappresentano solo una parte delle possibilità. Sempre più aziende investono in soluzioni di AI per aumentare produttività e flessibilità della produzione. Ad esempio, i modelli di apprendimento automatico possono analizzare centinaia di parametri di processo in tempo reale: quando rilevano un’anomalia, il sistema può correggere automaticamente le impostazioni della macchina oppure chiamare l’assistenza prima che si verifichi un guasto grave. Altri sistemi apprendono dai dati storici come configurare in modo ottimale la linea produttiva quando cambia l’assortimento.

Benefici dell’implementazione dell’AI nel settore produttivo

L’implementazione dell’intelligenza artificiale in ambito industriale porta con sé numerosi vantaggi operativi e di business:

• Maggiore produttività e meno fermi: Grazie all’AI, le macchine subiscono più raramente guasti imprevisti, perché il sistema individua in anticipo i segnali di malfunzionamento. Piani ottimizzati di produzione e manutenzione riducono al minimo i tempi di fermo.
• Miglioramento della qualità dei prodotti: L’ispezione automatica e l’analisi dei dati di processo consentono di intercettare più rapidamente gli scostamenti rispetto allo standard. Meno prodotti difettosi significa minori perdite di materiale e una migliore reputazione aziendale.
• Riduzione dei costi operativi: L’automazione industriale supportata dall’AI riduce la necessità di interventi manuali nelle attività di routine. I processi diventano più efficienti dal punto di vista energetico: l’AI può, ad esempio, spegnere i dispositivi non utilizzati o ottimizzare i consumi.
• Maggiore flessibilità produttiva: I sistemi basati su AI si adattano rapidamente ai cambiamenti, ad esempio a una domanda di mercato variabile o a modifiche nel progetto del prodotto. Questo facilita l’introduzione della personalizzazione e riduce i tempi di risposta ai trend.
• Migliore sicurezza sul lavoro: L’AI non solo può generare rischi, ma anche aumentare la sicurezza. Un esempio sono i sistemi di supervisione intelligenti che rilevano situazioni pericolose (come l’avvicinamento di una persona a un robot) e avviano procedure di emergenza. In questo modo la tecnologia contribuisce a proteggere i lavoratori.

Tutti questi vantaggi si traducono in un vantaggio competitivo. Le aziende che utilizzano l’AI possono produrre più rapidamente e a costi inferiori, mantenendo o migliorando la qualità. Inoltre, una gestione efficace di dati e processi favorisce decisioni strategiche migliori. Va però sottolineato che l’entità dei benefici dipende da un’implementazione corretta: ciò richiede investimenti non solo in hardware e software, ma anche nella formazione del personale e nell’adeguamento dell’organizzazione a nuovi metodi di lavoro.

Le sfide nell’implementazione dell’intelligenza artificiale nell’industria

Nonostante l’enorme potenziale, l’implementazione dell’AI in fabbriche e impianti produttivi comporta numerose sfide:

• Costi elevati e ritorno dell’investimento: Lo sviluppo e l’addestramento dei modelli di AI possono essere costosi, soprattutto quando riguardano processi industriali specifici. L’acquisto di sensori, l’infrastruttura IT e il lavoro degli specialisti di AI rappresentano spese rilevanti. Per processi di nicchia o singoli, gli algoritmi tradizionali e l’automazione possono risultare più economici e più convenienti rispetto a soluzioni AI complete.
• Accesso ai dati e loro qualità: Modelli di AI efficaci richiedono grandi quantità di dati di qualità adeguata. Negli stabilimenti che stanno appena avviando la digitalizzazione, i dati possono essere incompleti o frammentati. Spesso è necessario modernizzare il parco macchine (aggiungendo sensori, sistemi SCADA) e integrare diverse fonti informative prima che i reparti IT o ingegneria preparino i dati per l’addestramento dei modelli.
• Carenza di specialisti: La creazione e la manutenzione di sistemi di AI richiedono competenze a cavallo tra IT e ingegneria. Nel mercato del lavoro mancano esperti con esperienza che conoscano sia il machine learning sia le specificità dei processi industriali. Le aziende devono investire nello sviluppo delle competenze interne oppure avvalersi di specialisti esterni (outsourcing) con il know-how adeguato.
• Integrazione con i processi esistenti: L’implementazione dell’AI non è solo una questione tecnologica, ma anche di adattamento alle procedure in essere. Il sistema di AI deve collaborare con macchine e persone in reparto.
• Limiti tecnologici: Non ogni attività industriale si presta a essere risolta con metodi di AI. Molti processi hanno regole fisiche o logiche ben definite: in questi casi gli algoritmi di controllo tradizionali funzionano egregiamente. L’AI offre un vantaggio soprattutto dove il processo è complesso, variabile o difficile da modellare con metodi classici. In caso contrario, l’uso dell’AI potrebbe non offrire un vantaggio significativo rispetto a una soluzione più semplice e introdurre invece complicazioni non necessarie.
• Accettazione e cambiamento della cultura del lavoro: L’introduzione di sistemi intelligenti è spesso accompagnata da timori del personale riguardo ai posti di lavoro o a cambiamenti nelle mansioni. Sono indispensabili una formazione adeguata e la costruzione della consapevolezza che l’AI è uno strumento di supporto, non una minaccia. Le aziende che trascurano l’aspetto umano possono incontrare resistenze verso la nuova tecnologia, rendendone più difficile un utilizzo efficace.

Individuare queste sfide in una fase iniziale consente di pianificare correttamente l’implementazione. Spesso si raccomanda di avviare prima un progetto pilota su scala ridotta, trarne le conclusioni e solo successivamente implementare l’AI in modo più esteso in tutta l’azienda. In questo modo è possibile stimare meglio costi e benefici reali e perfezionare l’integrazione del sistema prima che diventi critico per i processi principali.

Sicurezza delle macchine e AI – normative e buone pratiche

L’introduzione dell’intelligenza artificiale in macchine e attrezzature di produzione richiede un’attenzione particolare alla sicurezza. Le macchine tradizionali operano secondo schemi preprogrammati, mentre i sistemi di AI possono prendere decisioni in modo autonomo sulla base dei dati. Questo solleva una domanda: le macchine controllate dall’AI sono sicure quanto quelle tradizionali? I legislatori hanno colto il tema, come dimostra il Regolamento (UE) 2023/1230 relativo alle macchine (il cosiddetto nuovo Regolamento Macchine).

Le nuove disposizioni, che dal 2027 sostituiranno l’attuale Direttiva Macchine 2006/42/CE, tengono conto, tra l’altro, dei rischi derivanti dalla digitalizzazione e dall’uso di sistemi di AI. Le macchine dotate di componenti di intelligenza artificiale devono soddisfare requisiti aggiuntivi di sicurezza e di valutazione di conformità, per garantire la protezione degli utilizzatori. In pratica, ciò significa che il produttore di una macchina “intelligente” deve svolgere un’analisi dei rischi estesa, considerando scenari di funzionamento atipici dell’algoritmo. È inoltre necessario garantire che il sistema di AI non possa modificare autonomamente le funzioni della macchina in modo da mettere in pericolo gli operatori o l’ambiente circostante.

Il Regolamento 2023/1230 introduce anche il concetto di macchine ad alto rischio: categorie di apparecchiature che, per via dei potenziali pericoli (ad es. derivanti dal funzionamento autonomo), richiedono una certificazione aggiuntiva da parte di un organismo indipendente. Rientrano in questa categoria, tra le altre, le macchine mobili autonome e i robot industriali collaborativi. In questi casi non è più sufficiente la sola dichiarazione di conformità del produttore: è necessario l’intervento esterno di un’organismo notificato e l’esecuzione di prove che confermino il rispetto di requisiti normativi più stringenti. Vale la pena ricordare che la definizione del cosiddetto “componente di sicurezza” è stata ampliata: oggi comprende non solo dispositivi fisici (ad es. pulsanti di arresto di emergenza), ma anche elementi digitali e software. Ciò significa che, ad esempio, un sistema che monitora le zone di sicurezza con l’uso dell’AI ha lo stesso status di una protezione meccanica o di una barriera fotoelettrica.

L’impiego dell’AI nell’industria, quindi, non avviene in un vuoto normativo: al contrario, è attentamente monitorato dai regolatori. L’obiettivo è fare in modo che l’innovazione proceda di pari passo con la sicurezza di lavoratori e consumatori. La buona notizia è che, quando un’azienda rispetta rigorosi requisiti di sicurezza, costruisce al contempo fiducia nei propri prodotti e servizi. La certificazione CE delle macchine con sistemi di controllo avanzati diventa la prova che, anche nell’era dell’AI, è possibile garantire un elevato livello di sicurezza.

Rischi legati all’utilizzo dell’AI nell’industria

Oltre alle sfide di implementazione, esistono anche alcuni rischi connessi all’uso dell’intelligenza artificiale in ambito industriale. È necessario identificarli e monitorarli per poter intervenire in tempo:

• Comportamento imprevedibile del sistema: l’AI si basa su dati e statistica, il che significa che in situazioni atipiche può prendere decisioni inattese. Un errore dell’algoritmo o dei dati in ingresso può tradursi in un’azione pericolosa della macchina (ad es. un movimento errato del robot). Per questo è importante che ogni macchina con AI disponga di protezioni tradizionali, come l’arresto di emergenza o meccanismi di controllo manuale, che consentano all’operatore di fermare immediatamente l’apparecchiatura.
• Errori e aggiornamenti software: il software di AI richiede aggiornamenti e correzioni regolari. Una nuova versione dell’algoritmo può introdurre effetti collaterali non intenzionali. Se le procedure di controllo qualità del software falliscono, la macchina aggiornata può comportarsi in modo indesiderato, anche se la versione precedente funzionava correttamente. Da qui la raccomandazione di eseguire, prima del rilascio dell’aggiornamento, test che simulino le reali condizioni operative.
• Attacchi tramite manipolazione dei dati: l’AI può essere “ingannata” fornendole dati artefatti. In ambito industriale, una minaccia concreta è l’alterazione intenzionale delle letture dei sensori o la fornitura all’algoritmo di informazioni false, che può provocare reazioni indesiderate (ad es. l’interruzione della produzione oppure la mancata risposta a un pericolo reale). Per questo, nella progettazione dei sistemi di AI, è necessario prevedere meccanismi di rilevamento delle anomalie e di filtraggio dei dati in ingresso.
• Dipendenza dai fornitori di tecnologia: molte aziende si affidano a fornitori esterni di sistemi di AI o a piattaforme cloud per l’analisi dei dati. Questo comporta il rischio di dipendere da una tecnologia “black box”, di cui non si comprende fino in fondo il funzionamento. Se il fornitore smette di supportare il prodotto o impone condizioni sfavorevoli, l’impresa può trovarsi in difficoltà. I processi critici dovrebbero quindi basarsi su soluzioni trasparenti e la conoscenza andrebbe progressivamente internalizzata in azienda.
• Impatto sui lavoratori: l’automazione basata sull’AI può portare a riduzioni di organico o a cambiamenti nei profili delle mansioni. Si tratta di un rischio di natura sociale: se l’azienda non si occupa della riqualificazione del personale, l’AI verrà percepita esclusivamente come una minaccia per i posti di lavoro, con effetti negativi sul morale e sulla disponibilità della forza lavoro a collaborare nell’introduzione di nuove tecnologie.

Tutti i rischi sopra descritti rendono indispensabile applicare il principio della fiducia limitata nei confronti dell’AI. Ciò significa che, anche se il sistema opera in autonomia, l’azienda dovrebbe predisporre una supervisione. L’analisi periodica dei rischi e la verifica delle decisioni prese dall’AI (soprattutto nelle applicazioni critiche) permettono di individuare tempestivamente eventuali anomalie. Nella pratica si adotta spesso l’approccio “human-in-the-loop”, ossia mantenere l’essere umano nel ruolo di controllore delle decisioni chiave finché l’AI non dimostri la propria affidabilità nel lungo periodo.

Cybersecurity e intelligenza artificiale nell’industria

Il crescente utilizzo dell’AI è legato anche a nuove sfide nell’ambito della cybersecurity. Gli impianti industriali diventano sempre più digitalizzati e connessi in rete: macchine, sensori IoT, sistemi SCADA e piattaforme di AI scambiano dati all’interno della fabbrica e spesso anche con il cloud. Questo amplia la potenziale superficie di attacco per i criminali informatici. Le minacce includono, tra le altre:

• Attacchi ransomware e sabotaggio della produzione: I criminali possono tentare di infettare la rete aziendale con malware per prendere il controllo dei sistemi di controllo oppure cifrarli. Quando l’AI gestisce processi critici, le conseguenze di un attacco riuscito possono essere gravi: dai fermi impianto ai danni alle apparecchiature, fino alla produzione in massa di prodotti difettosi. Per questo è fondamentale attenersi a standard di cybersecurity collaudati nell’automazione industriale (ad es. alle norme della famiglia IEC 62443) e segmentare la rete OT (Operational Technology), così da isolare i sistemi produttivi da Internet.
• Furto di dati e proprietà intellettuale: I sistemi di AI apprendono da dati di produzione che possono includere informazioni sensibili su processi tecnologici o ricette. I dati sottratti possono finire nelle mani della concorrenza o alimentare lo spionaggio industriale. Implementare solidi meccanismi di protezione (cifratura delle comunicazioni, autenticazione degli accessi su più livelli, monitoraggio della rete) è ormai indispensabile nell’era dell’industria 4.0.
• Manipolazione dei modelli di AI: Un vettore d’attacco più avanzato consiste nel tentare di influenzare il modello di AI stesso, ad esempio “avvelenandolo” nella fase di addestramento con dati errati. Questo può portare il modello ad apprendere schemi falsi e a prendere decisioni sbagliate. Un rischio di questo tipo richiede un approccio molto consapevole al processo di training: i dati di addestramento vanno protetti e occorre verificarne l’integrità.
• Uso dell’AI da parte degli attaccanti: L’intelligenza artificiale è un’arma a doppio taglio: così come aiuta a difendere i sistemi, può anche essere sfruttata dagli hacker. Per esempio, l’AI facilita la creazione di messaggi di phishing credibili o la ricerca di vulnerabilità nelle protezioni. La difesa, in questo caso, consiste nell’adottare strumenti altrettanto avanzati dal lato dei difensori, ad esempio sistemi di rilevamento delle intrusioni basati sul machine learning, che analizzano il traffico di rete alla ricerca di anomalie.

Per le aziende industriali questo significa dover integrare la strategia AI con la strategia di cybersecurity. Ogni nuovo componente basato su AI dovrebbe essere sottoposto a una valutazione della sicurezza IT. È inoltre opportuno che i team responsabili dell’OT collaborino strettamente con le funzioni di sicurezza IT: una cultura di sviluppo sicuro (DevSecOps) dovrebbe includere anche i progetti di AI. Solo così l’innovazione non indebolirà, ma rafforzerà la sicurezza dell’intera impresa.

Domande da porsi prima di introdurre l’AI nel processo produttivo

Prima di firmare il contratto per il primo progetto pilota, rispondi — a te stesso e al team — ad almeno cinque domande chiave. Se anche solo una non ha una risposta chiara e positiva, rimanda l’investimento e colma la lacuna nella preparazione.

1. Dispongo di una quantità sufficiente di dati buoni per addestrare i modelli?
   I dati devono essere coerenti, completi e descritti. L’assenza di uno storico delle misure o frequenti vuoti nei registri significa che il modello non apprenderà regole utili.
2. Quali obiettivi di business e KPI concreti voglio raggiungere grazie all’AI?
   Definisci un risultato misurabile — ad es. ridurre i tempi di fermo del 20% oppure aumentare l’indicatore OEE di 5 pp. Senza un obiettivo chiaro è difficile valutare il successo del progetto e calcolare il ROI.
3. Dopo l’integrazione dell’AI, le mie macchine e linee rispetteranno i requisiti del Regolamento 2023/1230?
   Assicurati che i sistemi di sicurezza — sia hardware sia software — restino conformi alle future norme e che tu abbia un piano di certificazione CE delle macchine dopo le modifiche.
4. Come ridurrò al minimo il rischio di cyberattacchi contro le soluzioni di AI?
   Pianifica la segmentazione della rete, l’autenticazione su più livelli e il monitoraggio delle anomalie. Ricorda che gli attaccanti possono tentare di “avvelenare” i modelli con dati falsi.
5. L’organizzazione è pronta, dal punto di vista culturale, al cambiamento?
   Verifica che operatori, manutenzione e management comprendano il ruolo dell’AI, sappiano come lavorarci e non temano la perdita del posto. Senza questo, anche la migliore tecnologia non porterà i benefici attesi.

Rispondere sì a tutte le domande significa avere il via libera per avviare il progetto pilota. Se qualche tema continua a sollevare dubbi, pianifica come colmare le carenze — prima che l’algoritmo prenda il controllo della tua linea produttiva.

Il futuro: l’AI come standard nell’industria?

Nonostante le sfide e i rischi elencati, la direzione di sviluppo dell’industria appare chiara: l’intelligenza artificiale nell’industria diventerà col tempo diffusa quanto l’automazione o la robotizzazione. Già oggi alcune fabbriche, definite “smart factory”, basano la maggior parte delle decisioni sull’analisi dei dati e su algoritmi intelligenti. In futuro possiamo aspettarci un ulteriore perfezionamento di queste tecnologie: i modelli di AI diventeranno più specializzati (ad es. dedicati a operazioni tecnologiche molto circoscritte) e, al tempo stesso, più facili da implementare grazie a strumenti come AutoML o a servizi cloud pronti all’uso.

Il passo successivo potrebbe essere la diffusione dei gemelli digitali: modelli digitali fedeli di linee produttive o di interi stabilimenti, alimentati in tempo reale con dati reali. Un’AI che opera su un “gemello” di questo tipo sarà in grado di testare diversi scenari di ottimizzazione senza alcun rischio per la produzione reale. Un approccio del genere può rivoluzionare la progettazione e costruzione di macchine, riducendo il tempo che va dal concept alla messa in servizio grazie alle simulazioni e all’individuazione automatica delle migliori soluzioni progettuali.

Non bisogna però dimenticare il fattore umano. Il concetto di Industria 5.0 prevede una collaborazione armoniosa tra persone, robot e AI, in modo che la tecnologia supporti la creatività e le capacità dell’uomo, e non si limiti a sostituirlo. In questa visione del futuro, l’operatore di macchina diventerà una sorta di “pilota” che supervisiona una flotta di dispositivi intelligenti, mentre le attività di routine e pericolose saranno svolte principalmente da sistemi autonomi. La persona potrà concentrarsi maggiormente su supervisione, pianificazione e miglioramento dei processi.

In sintesi, l’intelligenza artificiale ha un enorme potenziale per continuare a trasformare il volto dell’industria: aumentare l’efficienza, migliorare la sicurezza e favorire lo sviluppo sostenibile. La chiave, però, è un approccio consapevole e responsabile alla sua implementazione. Le aziende che già oggi investono nell’AI e curano l’aspetto della sicurezza (sia fisica sia digitale) ottengono un vantaggio e si preparano meglio al futuro che ci attende. L’intelligenza artificiale nell’industria non è una moda passeggera, ma il fondamento della prossima era industriale: vale quindi la pena conoscerla meglio e imparare a collaborare con essa in sicurezza.