L’avvento dell’intelligenza artificiale (IA) ha suscitato notevole interesse in svariati settori, compresa l’industria manifatturiera, la quale mira a ottimizzare i processi produttivi e a ridurre i costi attraverso l’impiego di questa tecnologia avanzata. Le soluzioni MES rappresentano un terreno fertile per tale integrazione, poiché possono accogliere e incorporare algoritmi di machine learning e deep learning nelle loro funzionalità preesistenti, consentendo così un ulteriore livello di automazione nei processi di produzione. Il Manufacturing Execution System (MES) svolge il ruolo di hub informativo, collegandosi direttamente alle macchine tramite la tecnologia IoT e gestendo una serie di compiti cruciali, tra cui la raccolta dati, il controllo della produzione, la verifica delle risorse e altro ancora.
Gli algoritmi di machine learning e deep learning integrati nel MES imparano dai dati generati dalle macchine, dai sensori e dalle registrazioni dei lavoratori, elaborando pattern informativi che coprono una vasta gamma di aspetti della produzione. Oltre a fornire stime sulla produttività, questi algoritmi sono in grado di programmare cicli produttivi ottimali e di coordinare efficacemente la collaborazione tra lavoratori umani e robot. Nel contesto della manutenzione, i dati raccolti consentono la realizzazione di strategie di predictive maintenance.
Va sottolineato che l’integrazione tra MES e IA va oltre la mera riduzione dell’intervento umano nel workflow; essa coinvolge un processo più ampio di ottimizzazione delle attività complesse specifiche del contesto di produzione. La capacità di classificare modelli non lineari e multivariati offre un vantaggio significativo, permettendo ai responsabili di reparto o di produzione di affrontare sfide che sarebbero altrimenti difficili da individuare autonomamente.
