La qualità al centro del ciclo di vita dei prodotti, grazie anche a software arricchiti di intelligenza artificiale e machine learning, i cosiddetti IMC – Intelligent Machine Control. La parola a Luca Ruggiero di Hexagon.
Digital Operation Excellence, Manufacturing Intelligence, Engineering Integration e Quality Management System (QMS) sono i principali ambiti di applicazione delle soluzioni Hexagon, il solution provider che, dalla progettazione alla fabbrica, sviluppa e integra software di simulazione, macchine di misura e macchine utensili con software di controllo avanzati. Non più solo strumenti di misura per l’automatizzazione delle operazioni, della programmazione robotica e del controllo qualità, ma anche un “feedback loop” continuo in fase di progettazione, di produzione e nel controllo qualità lungo l’intera supply chain, grazie a software arricchiti di intelligenza artificiale e machine learning, i cosiddetti IMC – Intelligent Machine Control.
«Grazie all’integrazione delle nuove tecnologie e alla disponibilità di piattaforme digitali, cruscotti con vista simultanea sull’intera catena del valore, oggi la qualità si pone al centro di ogni processo, in un feedback loop continuo. Grazie, infatti, a software dotati di AI e machine learning si migliora la qualità fin da subito, con meno errori in produzione perché anticipabili in fase di progettazione e altri correggibili in diretta con riconfigurazioni automatiche delle macchine utensili», spiega Luca Ruggiero, Managing Director Sales Italy di Hexagon Manufacturing Intelligence, che abbiamo incontrato a MECSPE 2025.
Come cambia la gestione della qualità con il supporto dell’AI?
Digitalizzare sistemi automatici aiuta a cambiare paradigma sulla qualità che, da tassello finale del processo produttivo, viene rimesso al centro di ogni processo, come elemento trasversale e interconnesso. Infatti oggi, grazie alla disponibilità simultanea di dati da fonti diverse e alla loro integrazione su piattaforme digitali (noi abbiamo sviluppato Nexus, in cloud, su tecnologia Azure di Microsoft), è possibile fare interventi sistemici, preventivi e anche in tempo reale per ridurre difettosità ed errori, nonché progettare prodotti migliori già “by design”. Infatti, grazie all’AI e al machine learning integrati ai nostri software di simulazione e di misura, si possono realizzare prodotti di migliore qualità utilizzando dati raccolti dal campo in tempo reale e collegati al Digital Twin, il gemello digitale utilizzato anche per la progettazione. Così, la qualità diventa il fattore di maggior impatto in produzione, con la possibilità di riconfigurare i parametri delle macchine utensili in automatico per garantire gli standard di qualità e risparmiare fino al 75% del tempo. “Quality for life” è diventata la nostra strategia, a tutto tondo e in modo integrato.
Le tecnologie ci sono, serve anche un cambio di mentalità nelle aziende?
Sì, serve ragionare più per processi, collegando e integrando tra loro le diverse fasi produttive, ad oggi ancora spesso gestite a silos. Anzi bisognerebbe partire a monte dalla selezione dei fornitori e, a valle, tenere sempre a mente le esigenze del cliente e le specifiche tecniche richieste. Proprio per ascoltare più puntualmente le richieste di qualità di ciascun cliente, abbiamo sviluppato degli AI Agent (Hexagon Copilot), assistenti intelligenti a supporto delle macchine utensili automatizzate, che si alimentano dal campo di informazioni, parametri e comportamenti per intervenire su anomalie e difettosità nelle diverse fasi di processo. Questo accade, per esempio, nell’assemblaggio di una portiera a un’autovettura, per possibili distorsioni dovute alla differente elasticità dei materiali. In tal caso, il sistema apprende come regolare le micro-azioni da parte del robot per evitare imperfezioni sul campo, che richiederebbero interventi successivi di rilavorazione.
Quali sono i vantaggi per il business dell’AI incorporata (“embedded”) nei sistemi di controllo?
Con una maggiore qualità lungo la catena produttiva, aumentano efficienza, tempi di produzione e soddisfazione dei clienti. Inoltre, diventa più facile soddisfare i criteri di sostenibilità perché, con meno scarti e meno rilavorazioni da compiere, si riducono anche i consumi (da indagini interne tra il 15 e il 40%). Inoltre, la progettazione virtuale con Digital Twin copre l’80% delle attività e quando si arriva alla prototipazione il livello di conformità ai parametri tecnici e qualitativi è già molto alto.
L’Advanced Manufacturing Report di Hexagon, realizzato da Forrester intervistando oltre 500 aziende, ha evidenziato che una su tre (32%) ha ancora problemi imprevisti di qualità e il 17% lamenta ancora una scarsa qualità dei prodotti. Tuttavia, per il 39% il miglioramento della qualità sarebbe una priorità assoluta e per il 43% il controllo andrebbe anticipato alle prime fasi produttive. Tuttavia, per il 34% c’è ancora una scarsa integrazione delle tecnologie automatizzate e il 42% segnala difficoltà a comunicare e scambiare informazioni tra team. Quindi c’è ancora tanto lavoro da fare sia culturalmente sia come implementazione. L’approccio alla qualità, centrale e trasversale a tutti i processi, è appena iniziato. Tra l’altro, l’integrazione dei dati dal campo diventerà un modo evoluto di Knowledge management, ossia di salvataggio del sapere aziendale che viene raccolto e codificato in modo oggettivo. Non più appannaggio dei tecnici e operatori aziendali, ma patrimonio comune aziendale, particolarmente critico nel cambio generazionale.
Esempi di integrazione dell’AI alle macchine utensili e di misura?
Hexagon ha sviluppato software e soluzioni avanzate per la progettazione e per la produzione, ma con l’integrazione di AI generativa e machine learning diventa possibile un ciclo di “feedback loop” digitale su fenomeni non ripetitivi e imprevisti, “destrutturati”, che – come detto – aumentano l’efficienza e il livello di qualità insieme. ODYSSEE, per esempio, è una suite software che si concentra su soluzioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per l’ottimizzazione dei processi industriali. Il software è progettato per aiutare le aziende a migliorare l’efficienza operativa, ridurre i costi e aumentare la qualità dei prodotti attraverso l’analisi avanzata dei dati.
ODYSSEE utilizza modelli predittivi e simulazioni per fornire approfondimenti utili e supportare il processo decisionale ed è particolarmente utile in settori come l’ingegneria, la produzione e l’automazione, dove può essere impiegato per migliorare la progettazione, la manutenzione e l’operatività delle macchine e dei processi industriali. Così pure G-Code è un software di simulazione CNC che, integrato con AI, ottimizza la progettazione della macchina utensile, mentre ProPlan AI riduce del 75% i tempi di configurazione di una macchina utensile. Q-Das, invece, è il software per il controllo statistico della qualità, che, grazie all’AI, genera un feedback loop nell’interazione con la macchina a controllo numerico. In pratica, ne registra i comportamenti e gli scostamenti e, attraverso correlazioni statistiche tra causa ed effetto, riprogramma i parametri in modo automatico per garantire la qualità del pezzo, tenendo conto del cambiamento di alcune variabili, come lo stato di usura.
Che contributo date all’ecosistema della formazione in Italia?
Collaboriamo con diversi ITS Academy per la formazione di specialisti che sappiano usare i nostri software, dall’ITS meccatronico umbro (sede di Foligno) all’ITS Antonio Bruno di Avellino, passando per quello del Lazio. In particolare, all’ITS di Avellino abbiamo installato una Machine Trainer, un Digital Twin di una macchina utensile per imparare a programmarla senza rischi né consumi di materiali, perché è tutto virtuale, con un livello di precisione del 99%.
La suite è composta di sei moduli e le release più recenti sono dell’ottobre 2024. Romax Concept è un sistema intuitivo per la progettazione del sistema; Romax Enduro serve alla simulazione e ottimizzazione del sistema, Romax Spectrum è un software di simulazione NVH (Noise, Vibration and Harshness); Romax Spin riguarda la simulazione dei cuscinetti nella trasmissione meccanica, Romax Energy è un tool predittivo sull’efficienza del sistema di trasmissione e Romax Evolve è un tool di analisi per le macchine elettriche.
