Dall'apprendimento automatico all'IA generativa: l'innovazione al servizio della manutenzione

Intelligenza artificiale o intelligenze artificiali?

L’intelligenza artificiale in breve

L’intelligenza artificiale (AI) è il campo dell’informatica che si concentra sulla creazione di sistemi in grado di eseguire compiti che richiedono o imitano l’intelligenza umana. Questi compiti includono l’apprendimento, il ragionamento, la risoluzione di problemi, la comprensione del linguaggio, la percezione e persino la creatività. L’IA comprende un’ampia gamma di tecniche, dai sistemi basati su regole come l’euristica e la meta-euristica, ai sistemi basati sui dati come l’apprendimento automatico e l’apprendimento profondo guidato dalle reti neurali.

Oggi l’apprendimento automatico è la tecnica più comunemente utilizzata per sviluppare l’intelligenza artificiale. L’apprendimento automatico comporta l’analisi di grandi insiemi di dati, l’identificazione di modelli e l’utilizzo di queste informazioni per prendere decisioni o fare previsioni. Nel corso dei decenni, i primi sistemi di IA erano in gran parte deterministici, cioè seguivano regole predefinite per prendere decisioni. Ad esempio, un sistema di IA basato su regole può spegnere automaticamente una macchina se la temperatura sale oltre una certa soglia

Tuttavia, nel corso degli anni e grazie alla ricerca, l’IA si è evoluta in sistemi più adattivi e sofisticati, in cui le macchine non solo eseguono compiti, ma possono anche imparare e migliorare nel tempo. Il processo di apprendimento è ciò che distingue l’IA moderna dalle sue forme precedenti, rendendola più versatile, adattabile, concreta e intelligente. Ma non bisogna sbagliare: anche se può sembrare un po’ magico, il processo richiede in realtà un numero significativo di calcoli probabilistici e statistici per offrire un’esperienza di qualità.

L’IA generativa è solo un altro modello di IA?

L’IA generativa (AIGen) si riferisce a una nuova forma di modelli di IA in grado di generare autonomamente contenuti, come testi, immagini o persino musica, sulla base di modelli appresi da grandi insiemi di dati. Questi modelli generativi si differenziano dall’IA tradizionale in quanto non si limitano a seguire le regole o a classificare i dati, ma creano nuove informazioni basandosi sulla comprensione dei dati esistenti. Sono quindi più flessibili e creativi nei loro risultati.

Secondo Sundar Pichai, CEO di Google, un modello generativo mira a convertire qualsiasi input in un output. Esiste un’ampia gamma di modelli generativi, ciascuno basato su tecnologie diverse. Ad esempio, MidJourney può produrre immagini altamente realistiche a partire da una descrizione testuale. Google Lens utilizza la computer vision per identificare oggetti o piante da una foto. Oppure DeepL, che utilizza alcuni modelli per tradurre o riassumere testi.
Il potenziale di queste tecnologie emergenti nell’informatica va oltre la semplice analisi dei dati strutturati nei database; esse ci permettono di elaborare qualsiasi tipo di informazione.

Dall’IA generativa all’LLM: quando l’uomo parla alla macchina

La categoria più riconosciuta di modelli generativi è il Large Language Model (LLM). Gli LLM sono un sottoinsieme dell’IA generativa (Genai) che mira specificamente alla trasformazione del linguaggio naturale in linguaggio naturale. Questa capacità rende possibile lo sviluppo di sistemi in grado di svolgere compiti come la traduzione di testi, la conversazione con gli esseri umani, la scrittura di codice, ecc. Questi modelli, illustrati da GPT-4 o Mistral Large, sono addestrati su grandi insiemi di dati testuali e sono progettati per comprendere, produrre e manipolare il linguaggio umano con eccezionale raffinatezza. Basandosi su architetture di reti neurali come i trasformatori, i LLM sono in grado di gestire le dipendenze a lungo raggio nel testo e di mantenere il contesto in dialoghi o passaggi estesi.

Le principali funzionalità degli LLM sono le seguenti:

• Generazione di testi: creare risposte umane a domande, scrivere saggi o e-mail.
• Comprensione del contesto: i LLM sono in grado di comprendere richieste sfumate, di tenere conto del contesto e di fornire risposte o suggerimenti su misura per situazioni specifiche.
• Integrazione delle conoscenze: sono in grado di sintetizzare le conoscenze provenienti da diverse fonti, rendendole utili in aree tecniche come la manutenzione, dove la comprensione di documentazione complessa o di dati storici è fondamentale.
• Interazione in linguaggio naturale: i LLM possono impegnarsi in conversazioni dinamiche con gli utenti, adattando le loro risposte in base agli input precedenti e offrendo spiegazioni o chiarimenti, se necessario.

A differenza dei precedenti modelli di apprendimento automatico, che richiedevano dati strutturati (come i dati dei sensori), gli LLM eccellono in ambienti non strutturati. Sono in grado di analizzare sia i dati strutturati che quelli non strutturati (come i rapporti di manutenzione, i log e i manuali tecnici) e di integrare queste diverse fonti in un unico risultato contestuale e perseguibile.

Dal Machine Learning all’IA generativa: un’evoluzione guidata dalla domanda

Le tecnologie di IA applicate alla manutenzione si sono evolute in modo spettacolare. Inizialmente basate su modelli tradizionali di machine learning (ML), ora incorporano anche modelli di AI generativa (GenAI). Questa evoluzione non è stata solo un salto tecnologico, ma una risposta alla crescente domanda di soluzioni più intelligenti e adattive, in grado di gestire dati sempre più complessi e di rispondere alle esigenze degli utenti.

L’apprendimento automatico: un primo passo verso la manutenzione predittiva

Inizialmente, l’apprendimento automatico supervisionato è stato utilizzato per la manutenzione predittiva guidata dall’intelligenza artificiale, ovvero l’addestramento di modelli con set di dati etichettati per prevedere i guasti delle apparecchiature sulla base di dati storici. Ad esempio, la manutenzione predittiva nell’industria manifatturiera utilizzava algoritmi di ML per anticipare i guasti delle macchine, riducendo così i tempi di fermo e migliorando l’efficienza operativa. Questi primi modelli eccellevano nell’identificazione di modelli noti, ma i loro limiti sono diventati evidenti quando i sistemi sono diventati più complessi e le fonti di dati più diverse. Hanno faticato ad adattarsi ad ambienti mutevoli e hanno richiesto un significativo intervento manuale per gestire l’etichettatura dei dati e il riciclaggio dei modelli.

Sono seguite tecniche di apprendimento non supervisionato e semi-supervisionato, che consentono ai sistemi di estrarre informazioni da dati non etichettati e di apprendere autonomamente. Questi modelli hanno ampliato le capacità predittive, rilevando anomalie o cluster senza etichette predefinite. Tuttavia, anche se questi modelli sono avanzati, la sfida di dare un senso ai dati non strutturati, come documenti tecnici, registri o rapporti operativi in tempo reale, è rimasta un ostacolo.

Agenti intelligenti: la soluzione alla diversità dei nostri dati

La svolta è arrivata con l’avvento di GenAI e LLM, con i quali è possibile costruire molti più sistemi intelligenti. Questi sistemi non solo sono in grado di comprendere e generare il linguaggio umano, ma anche di effettuare ragionamenti più sofisticati su dati strutturati e non strutturati. Con gli LLM, i prodotti potrebbero andare oltre il riconoscimento dei modelli per interpretare, adattare e generare conoscenza in modo autonomo, consentendo alle aziende di imparare da informazioni complesse e disperse.

Questo passaggio da ML a GenAI ha consentito l’introduzione di agenti intelligenti più interattivi, in grado di rispondere dinamicamente alle interrogazioni in linguaggio naturale, di generare spiegazioni e di offrire raccomandazioni attuabili, trasformando radicalmente i flussi di lavoro della manutenzione.

Questo passaggio dall’ML all’IA generativa riflette la crescente richiesta da parte dei settori industriali di soluzioni di IA che non si limitino a prevedere i problemi, ma si adattino e ragionino autonomamente. Con l’aumentare della varietà dei dati e della complessità dei sistemi, la necessità di assistenti intelligenti in grado di gestire l’incertezza e le domande specifiche per il contesto non è mai stata così forte, spingendo l’innovazione nell’IA per la manutenzione.

La nostra visione: dalle funzionalità agli assistenti

Per molti anni, l’intelligenza artificiale nella manutenzione industriale è stata progettata per svolgere compiti specifici. Questi compiti erano incentrati sull’automazione: pianificazione della manutenzione, previsione dei guasti o ottimizzazione dell’allocazione delle risorse. Queste funzionalità, pur utili, erano isolate e spesso richiedevano l’intervento di operatori umani per interpretare e integrare manualmente i risultati.

Tuttavia, con la nascita di IAGen e LLM, la visione si è evoluta. Stiamo passando dalla creazione di funzioni isolate e specifiche per un compito alla progettazione di veri e propri assistenti AI in grado di interagire con gli esseri umani in tempo reale, di comprendere il contesto e di fornire un’assistenza olistica e dinamica. Questi assistenti non sono più semplici strumenti, ma diventano partner intelligenti in grado di comprendere le tecniche e adottare comportamenti adattivi.

Ritratto dell’assistente intelligente di domani

CARL Berger-Levrault sta attualmente lavorando su una serie di casi d’uso per consentire ai propri clienti di trarre vantaggio dalla gamma di possibilità offerte dall’intelligenza artificiale.

Per noi, gli assistenti intelligenti del futuro permetteranno di :

• Comprensione del contesto: anziché limitarsi a elaborare i dati grezzi, gli assistenti AI riusciranno a cogliere il contesto più ampio di un ambiente industriale, comprendendo i programmi operativi, dando priorità alle attività critiche e allineandosi agli obiettivi aziendali.
• Prevedere e proporre: Gli assistenti AI non solo prevedono quando è necessaria la manutenzione, ma suggeriscono anche le strategie più efficaci per le riparazioni, tenendo conto di dati in tempo reale come il carico di lavoro delle macchine, i ricambi disponibili e gli orari dei tecnici.
• Spiegare e giustificare: questi sistemi forniranno agli utenti spiegazioni per le loro raccomandazioni, riducendo così la natura di “scatola nera” dell’IA. Questa trasparenza aumenterà la fiducia e renderà l’IA un partner più affidabile, riconosciuto per la sua qualità.
• Adattamento e apprendimento: basandosi sugli LLM, gli assistenti AI saranno in grado di apprendere dalle interazioni con gli utenti, migliorando nel tempo man mano che raccolgono più informazioni sugli ambienti in cui operano. Ciò consentirà loro di anticipare le esigenze prima che si presentino, snellendo le operazioni e riducendo i tempi di inattività e i costi di manutenzione (i cambi delle parti sono ottimizzati).

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L’intelligenza artificiale al servizio della manutenzione, quando la tecnologia è al servizio dell’efficienza

Immaginiamo un impianto di produzione in cui si utilizza la tradizionale manutenzione preventiva. Un modello di apprendimento automatico monitora i dati dei sensori (temperatura, vibrazioni, pressione) e prevede un potenziale guasto della macchina, inviando un avviso al team di manutenzione. Nel vecchio paradigma, il tecnico analizzava l’allarme, raccoglieva ulteriori dati, consultava i registri di manutenzione e determinava manualmente le fasi successive.

Consideriamo ora un assistente AI alimentato da LLM e Gen AI nella stessa installazione. Quando rileva un possibile guasto, l’assistente AI intraprende le seguenti azioni:

• Analisi contestualizzata: non si limita a segnalare il problema, ma ricava ulteriori informazioni dai registri di manutenzione storici, dai dati dei sensori in tempo reale e persino dai programmi operativi per fornire un quadro completo della situazione.
• Raccomandazioni dinamiche: l’assistente suggerisce diverse soluzioni, dalla riparazione immediata alla regolazione dei parametri della macchina per prolungarne il funzionamento fino a un periodo di riparazione più favorevole.
• Interazione in linguaggio naturale: un tecnico può chiedere all’assistente chiarimenti, ad esempio: “Perché questo guasto si sta verificando ora?” o “Cosa succede se ritardiamo la riparazione di 24 ore?”. L’IA risponde con un tono colloquiale, spiegando le ragioni tecniche sottostanti e i potenziali rischi.
• Regolazioni proattive: L’intelligenza artificiale controlla automaticamente le scorte di ricambi, la disponibilità dei tecnici e i programmi di produzione per consigliare il tempo di riparazione ottimale, bilanciando le prestazioni della macchina e le esigenze di produzione. Può anche suggerire di riorganizzare i compiti di altri tecnici per far fronte alle riparazioni urgenti.
• Collaborazione: nel corso del processo, l’assistente AI impara dalle decisioni e dai contributi del tecnico, consentendogli di migliorare le sue raccomandazioni future e di adattarsi ai cambiamenti dell’ambiente operativo.

In questo stato futuro, gli assistenti AI non solo anticipano i problemi, ma collaborano attivamente con i team umani, fornendo approfondimenti, contesto e raccomandazioni in tempo reale. Il risultato è un processo di manutenzione più efficiente e meno dispendioso che aiuta a ridurre al minimo i tempi di inattività, a migliorare l’allocazione delle risorse e a ottimizzare le prestazioni operative a lungo termine.

CARL Berger-Levrault è da sempre impegnata nell’innovazione, come dimostrano queste soluzioni basate su diversi modelli di intelligenza artificiale. Integrate nei processi di manutenzione industriale, promuovono la trasformazione digitale e aprono la strada all’era della manutenzione 5.0.

Le soluzioni AI di CARL sono un ottimo esempio di come l’AI, se applicata in modo efficace, trasformi i processi di manutenzione da reattivi a proattivi, rendendo la gestione operativa più efficiente e intelligente.

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