SOSTENIBILITA’
La tematica della sostenibilità in senso lato (ESG: Environmental, Social e Governance) tocca differenti aspetti delle attività di un’impresa, dalla strategia e dal modello di business, alla progettazione e all’uso/consumo di prodotti/servizi, dagli aspetti commerciali alla catena di fornitura fino ad arrivare allo smaltimento a fine vita. Avviare una iniziativa di sostenibilità è quindi un processo tutt’altro che banale in quanto non bisogna considerare solamente gli aspetti tecnici della questione ma anche, e soprattutto, concentrare gli sforzi nella gestione del cambiamento e nella creazione di un ecosistema a supporto della iniziativa. Il problema è che spesso ogni ruolo esecutivo aziendale vede la sostenibilità con una lente diversa coerentemente con gli obiettivi della specifica funzione aziendale, creando una visione disomogenea della problematica all’interno della azienda nel suo complesso. Un primo ostacolo del viaggio è, dunque, quello di aiutare le parti interessate a familiarizzare con nuovi termini quali la responsabilità sociale delle imprese e le pratiche commerciali sostenibili. Inoltre, l’obiettivo dovrebbe essere quello di sviluppare una cultura che non consideri la sostenibilità dal punto di vista generale o del singolo individuo ma piuttosto del suo significato specifico in relazione alla singola impresa. Chiaramente è necessario individuare in primis quali sono i driver che guidano l’impresa verso la sostenibilità; confrontando una indagine di Gartner rivolta soprattutto alle GI con una indagine a livello Italiano dell’osservatorio del Politecnico di Milano rivolta più alle PMI si nota come i maggiori investimenti sulla tematica derivino dalla pressioni dei clienti (B2B e B2C), dalle regolamentazioni e dalla necessità di allineare la strategia di sostenibilità aziendale con le altre funzioni aziendali (es. Operations).

L’incremento della sensibilità verso le tematiche ambientali, invece, non viene visto come un fattore trainante per via dei costi e dell’effort implementativo. All’interno di questo vasto panorama le aziende di Intellimech hanno espresso la volontà di approfondire meglio la tematica della sostenibilità ambientale partendo dalla comprensione di cosa comporti intraprendere un percorso di Life Cycle Assessment (LCA) sui propri prodotti. L’approccio che verrà approfondito è quello metodologico che si rifà alle normative ISO 14001 e ISO 14040, richiedendo di valutare in maniera progressiva: (1) Lo scopo della indagine, (2) Gli elementi che aggregati contribuiscono alla sostenibilità dell’insieme (fattori diretti ed indiretti), (3) La determinazione e la valutazione dell’impatto dell’insieme, (4) L’interpretazione del risultato ottenuto e gli spunti di miglioramento. Oltre che illustrare e approfondire tale approccio, il progetto vuole dare ai soci una visione generale del mercato focalizzandosi sulle migliori soluzioni SW in grado di aiutare le imprese nello sviluppo di un progetto di LCA, dettagliandone ambiti applicativi e funzionalità.

HUMAN-CENTERED MANUFACTURING (HCM)
La rapida adozione delle nuove tecnologie offre un immenso potenziale per migliorare gli standard di vita, una mobilità più sicura, una migliore assistenza sanitaria, nuovi posti di lavoro o la personalizzazione dei servizi pubblici. Allo stesso tempo, presenta però dei rischi come ad esempio l’inadeguatezza delle competenze, i divari digitali o le gravi violazioni della sicurezza e della privacy. L’intelligenza artificiale, che è il cuore pulsante di gran parte delle nuove tecnologie, è rappresentativa di questo binomio. Se consideriamo la sua semplice definizione di “programma in grado di emulare un qualsiasi task umano” risulta chiaro che ci troviamo di fronte a una tecnologia in grado di sconvolgere drasticamente diverse mansioni aziendali ridisegnando compiti e ruoli delle persone. Diventa dunque essenziale uno sviluppo etico e centrato sull’uomo delle tecnologie digitali e industriali, attraverso progetti che responsabilizzino e stimolino lavoratori e utenti finali sostenendo l’innovazione sociale. Uno degli obiettivi europei sotto questo punto di vista è quello di guidare la ricerca verso lo sviluppo e la diffusione di tecnologie a livello mondiale che non solo siano utili agli esseri umani a livello individuale, organizzativo e sociale, ma che aderiscano anche a valori quali i diritti fondamentali dell’uomo e la sostenibilità ambientale. Diventa dunque fondamentale il ruolo degli operatori e degli esperti di processo nello sviluppo delle applicazioni tecnologiche che necessitano di un approccio umano-centrico; il coinvolgimento umano è fondamentale per migliorare l’esperienza dell’utente finale e aumentare il comfort, la consapevolezza, la fiducia, l’abilità e la sicurezza dei lavoratori negli attuali ambienti industriali altamente automatizzati a prescindere dalle loro estrazioni linguistiche, storiche e culturali.

Oltre alla intelligenza artificiale, sono molte le tecnologie che oggi vogliono migliorare le condizioni di lavoro degli esseri umani all’interno delle fabbriche: interfacce aptiche e cognitive, la robotica collaborativa, le piattaforme conversazionali, la realtà aumentata e quella virtuale, i sistemi di autenticazione biometrici, le tecnologie a supporto del lavoro remoto, i sistemi di comunicazione uomo-uomo e uomo-macchina e molte altre ancora.
Risulta evidente che la tematica dell’HCM presenta molte sfaccettature; il progetto mira, dunque, ad analizzare il tema non solo dal punto di vista tecnologico ma anche di contesto. Verranno quindi promossi dei tavoli di lavoro e di confronto tra i soci parallelamente allo sviluppo di uno scouting tecnologico volto a presentare il ventaglio delle più recenti tecnologie a supporto degli operatori e degli impiegati nell’attuale contesto manifatturiero.

SISTEMI DI TROUBLESHOOTING AVANZATI
La pandemia ha dato una forte spinta sia alle piattaforme conversazionali, che stanno  migliorando a un ritmo stupefacente, che alle chatbot per automatizzare le relazioni con i clienti. Le imprese hanno infatti cercato di mantenere il loro servizio clienti in funzione con una minor manodopera disponibile. È aumentata la consapevolezza che l’automatizzazione delle interazioni dell’impresa verso il mondo esterno possa avere un enorme impatto sul suo business. Anche solo considerando il costo e il numero di dipendenti nei call center dei clienti, nel service desk IT e nelle attività HR ci si può rendere conto del notevole risparmio che si potrebbe ottenere. Gli “innovators” e gli “early adopters” stanno guardando anche oltre, per usare questa tecnologia per costruire conversazioni proattive utili ad anticipare esigenze e richieste dei clienti. In questo contesto i sistemi di troubleshooting possono portare diversi benefici nelle attività di service, facilitando sia in loco che da remoto la diagnosi dei problemi e l’identificazione di componenti difettosi o guasti. Gli attuali sistemi di troubleshooting soffrono però di diversi problemi che ne ostacolano l’adozione e l’uso su larga scala; in primis la loro rigida struttura ad albero che presenta diverse inefficienze: tempi di percorrenza eccessivi, incapacità di gestire situazioni incerte (es. sintomo non facilmente identificabile), scarsa resilienza agli errori umani. Altre problematiche sono legate alla scalabilità delle soluzioni per via della mancanza di team interni dedicati a lavorare sul loro miglioramento continuo (es. inserimento di nuove problematiche). In seguito al grande interesse dimostrato dai soci nel 2019 e nel 2020, Intellimech ha già sviluppato un prototipo di troubleshooting intelligente che sfruttando alcune metodologie di machine learning è in grado di risolvere molte di queste problematiche. Il prototipo è stato testato e validato con un set limitato di dati e in condizioni semplificate, ottenendo ottimi risultati. Il progetto condiviso mira alla finalizzazione dell’attuale prototipo in un dimostratore che da un lato consideri un dataset più esteso di problematiche e che dall’altro presenti alcuni miglioramenti necessari a renderlo uno strumento scalabile e utilizzabile dal punto di vista industriale. I miglioramenti riguardano: lo sviluppo di una logica di ottimizzazione che migliori costantemente la capacità del sistema di analizzare e risolvere i problemi; lo sviluppo di una logica di self-learning che consenta all’utente di aggiornare in maniera semplice il dataset comprendendo situazioni impreviste; lo sviluppo di una piattaforma conversazionale che consenta di interfacciarsi al sistema mediante dialogo vocale (analitica conversazionale). Il dimostratore verrà sviluppato per una linea dimostrativa presente nel laboratorio SMILE presso il Kilometro Rosso che ne renderà più agevole e semplice la validazione. Al di là dello sviluppo tecnico della soluzione, il progetto vuole anche aiutare i soci a impostare una metodologia per razionalizzare e oggettivizzare la conoscenza aziendale delle macchine e delle loro problematiche in un data-set strutturato di conoscenza che sarà poi la base per l’adozione dello strumento nei rispettivi contesti industriali.

PROCESS MONITORING & OPTIMIZATION
Il progetto vuole affrontare la problematica dal punto di vista tecnico mediante lo sviluppo di casi di studio; l’obiettivo ideale è quello di dimostrare concretamente problemi, soluzioni e approcci alla ottimizzazione dei parametri di processo trattandone gli ingredienti principali, quali ad esempio la determinazione del miglior indice di qualità da utilizzare, la scelta delle misure in relazione alla funzione obiettivo, la costruzione e lo sviluppo di un modello data-driven, lo sfruttamento del fattore umano per impostare correttamente la progettazione del problema di ottimizzazione.

Importante sottolineare, in conclusione, il ruolo fondamentale che copriranno le attività di sviluppo del JOiiNT LAB all’interno dei progetti Intellimech 2022; le attività in via di sviluppo all’interno del laboratorio verranno infatti esposte ai soci all’interno di specifici pomeriggi Intellimech. In tal sede, tecniche e metodologie impiegate verranno presentate con un taglio maggiormente industriale al fine di estenderne il focus andando ad abbracciare altre applicazioni diverse dalla robotica e dai dimostratori oggetto delle attività del JOiiNT LAB.