l ricambio generazionale nelle aziende manifatturiere rappresenta una sfida complessa, associata al rischio concreto di disperdere competenze chiave e quel sapere empirico spesso legato alla componente artigianale della produzione. Quando un lavoratore esperto lascia l’azienda, il trasferimento della sua esperienza ai colleghi neoassunti risulta difficile da formalizzare attraverso le procedure tradizionali.
Per superare questo limite, l’evoluzione tecnologica dei software per la produzione punta oggi su modelli innovativi di gestione della conoscenza, capaci di trasformare l’esperienza individuale in un patrimonio aziendale condiviso e digitale direttamente sul campo.
Jpiano®, il cuore digitale della produzione
Jpiano® è la piattaforma software MES (Manufacturing Execution System) modulare e flessibile che connette macchinari, reparti e uffici, raccogliendo i dati di produzione in tempo reale per monitorare l’avanzamento dei lavori, ottimizzare l’efficienza degli impianti e tracciare ogni singola fase del processo manifatturiero.
L’evoluzione della nostra piattaforma verso la suite jpiano® AI4M si basa sull’integrazione di moduli di intelligenza artificiale, progettati per garantire un’interazione hands-free e semplificare la quotidianità produttiva degli operatori attraverso modalità naturali e immediate. Tra queste tecnologie, presentiamo di seguito quelle dedicate al supporto delle attività degli operatori nei reperti.
1. Local AI Chatbot e assistente virtuale per le operations
Il modulo Local AI Chatbot introduce un assistente virtuale dedicato alle operations all’interno dell’ambiente di fabbrica. A differenza dei comuni sistemi in cloud, questa infrastruttura opera interamente a livello locale per garantire la massima sicurezza, riservatezza e protezione dei dati industriali.
L’assistente consente agli operatori la ricerca e la consultazione immediata di manuali tecnici, schede di manutenzione e documentazione di macchina. Inoltre, il sistema analizza i dati storici e i flussi attuali per generare report su richiesta e KPI di produzione personalizzati, facilitando il supporto decisionale durante la pianificazione e la gestione delle anomalie.
2. Vocal interaction e comprensione del linguaggio naturale
Il modulo di Vocal interaction permette agli operatori di dialogare con il sistema MES senza dover interrompere le lavorazioni manuali o utilizzare interfacce fisiche. Basata su algoritmi avanzati di interpretazione del linguaggio naturale (NLP), questa tecnologia è in grado di comprendere i comandi vocali anche in ambienti industriali caratterizzati da forte rumore di fondo.
Gli operatori possono registrare note sul passaggio di consegne, descrivere un problema riscontrato su un macchinario o richiedere istruzioni operative semplicemente parlando al sistema, che si occupa di digitalizzare, strutturare e archiviare l’informazione in tempo reale.
3. Face recognition per l’identificazione sicura e immediata
Il modulo Face recognition completa l’ecosistema di interazione naturale gestendo il riconoscimento facciale e l’identificazione degli utenti tramite telecamere o dispositivi HMI a bordo macchina.
Questa tecnologia velocizza le procedure di login e il passaggio di consegne tra i turni, garantendo al contempo che ogni operatore acceda esclusivamente alle funzionalità e alle informazioni coerenti con il proprio profilo di autorizzazione e di sicurezza. L’eliminazione dei badge fisici o delle credenziali digitate riduce i tempi morti e ottimizza la tracciabilità delle operazioni.
Una fabbrica più efficiente e a misura d’uomo
L’integrazione di questi tre moduli all’interno dell’architettura jpiano® dimostra come l’intelligenza artificiale applicata alla manifattura possa facilitare l’accessibilità ai sistemi informatici industriali. Semplificando le modalità di inserimento e di recupero delle informazioni, l’officina non solo protegge il proprio know-how dal rischio di obsolescenza, ma eleva gli standard di efficienza operativa, ponendo la tecnologia al servizio dell’operatore.
L’adozione di simili soluzioni consente una riduzione stimata del 20% nei tempi di formazione del nuovo personale e un abbattimento del 50% nei tempi di ricerca delle informazioni necessarie alla risoluzione delle criticità di processo.
I moduli dedicati all’interazione naturale e alla digitalizzazione della conoscenza in officina integrano i risultati e le linee di sviluppo tracciate all’interno del progetto di ricerca HANDS, cofinanziato dall’Unione Europea nell’ambito del Programma Regionale Piemonte F.E.S.R. 21-27.