Intelligenza artificiale nella produzione

Problema: i programmatori CNC dedicano ore alla definizione e alla convalida delle strategie di lavorazione, degli avanzamenti, delle velocità e dei percorsi utensile. I programmatori meno esperti tendono spesso ad utilizzare parametri conservativi o a replicare manualmente processi già collaudati; questo non solo allunga i tempi di programmazione, ma impedisce anche di sfruttare appieno l'efficienza dei macchinari.

Cosa fa DELMIA: DELMIA Machining utilizza funzionalità di programmazione assistita dall'IA, convalidate tramite simulazione del gemello virtuale, per raccomandare operazioni di lavorazione, percorsi utensile e parametri di taglio basati su un know-how di lavorazione collaudato e su geometrie di pezzi simili.

Ruolo umano: i programmatori CNC esaminano, perfezionano e approvano le attività operative suggerite in base al comportamento della macchina, all'utensileria, ai requisiti dei materiali, ai vincoli di fabbrica e alle priorità di produzione. L'IA fornisce supporto riducendo lo sforzo di programmazione manuale e individuando più rapidamente le opzioni ottimizzate.

Risultati misurati: riduzione fino al 40-75% dei tempi di programmazione CNC grazie al riconoscimento delle caratteristiche, al riutilizzo della programmazione e ai flussi di lavoro automatizzati, insieme a un miglioramento fino al 30-70% dei tempi di ciclo di lavorazione negli scenari applicabili

Problema: i difetti che si generano nei singoli strati durante la produzione additiva rimangono invisibili fino all'ispezione post-processo, a quel punto però il pezzo è già da scartare e il tempo di ciclo è ormai compromesso.

Cosa fa DELMIA: le immagini degli strati e della fusione vengono utilizzate per ricostruire un modello 3D così come è stato realizzato. La visione artificiale classifica i tipi di difetti in tempo reale, attivando correzioni di processo prima che venga depositato lo strato successivo.

Ruolo umano: i tecnici della qualità esaminano le classificazioni, convalidano le anomalie segnalate e regolano i parametri di processo. L'IA rileva in tempo reale ciò che l'occhio umano non è in grado di osservare.

Risultati misurati: il rilevamento precoce dei difetti riduce i tassi di scarto. I dati specifici dipendono dal materiale e dalla configurazione della macchina, ma le implementazioni pilota nel settore aerospaziale mostrano una riduzione >30% dei tassi di scarto post-processo.

Problema: le complesse attività di assemblaggio e controllo qualità dipendono dalle competenze individuali degli operatori, che sono difficili da trasferire, richiedono tempi di formazione lunghi e sono vulnerabili al turnover del personale.

Cosa fa DELMIA: l'IA generativa, combinata con sovrapposizioni di realtà aumentata, guida gli operatori attraverso attività complesse con istruzioni visive in tempo reale. I controlli di qualità basati sulla realtà aumentata sostituiscono l'ispezione visiva manuale con la precisione assistita dalla macchina.

Ruolo umano: gli operatori eseguono il lavoro fisico, confermano le fasi guidate dall'IA e segnalano le anomalie. Il livello di realtà aumentata amplia le capacità anziché sostituirle.

Risultati misurati: riduzione dei costi legati alla scarsa qualità; tempi di formazione più brevi per i nuovi operatori. Un cliente del settore aerospaziale ha riportato una riduzione del 40% dei difetti di qualità al primo controllo su assemblaggi complessi.

Problema: i layout degli stabilimenti cambiano. Mantenere il gemello virtuale sincronizzato con la realtà fisica richiede misurazioni manuali e aggiornamenti CAD, un'attività che rimane indietro e crea un divario crescente tra il modello e la linea di produzione.

Cosa fa DELMIA: l'IA rileva robot e attrezzature all'interno delle scansioni di nuvole di punti, recupera i modelli CAD corrispondenti e li posiziona automaticamente nel modello digitale dello stabilimento.

Ruolo umano: gli ingegneri convalidano i posizionamenti, correggono gli errori di identificazione e approvano gli aggiornamenti. Mantiene aggiornato il gemello virtuale con uno sforzo manuale notevolmente ridotto.

Risultati misurati: il tempo necessario per passare dal rilievo in stabilimento al modello aggiornato è stato ridotto da settimane a ore nelle implementazioni testate. La qualità del gemello virtuale migliora, aumentando l'accuratezza delle raccomandazioni dell'IA a valle.

Problema: la generazione della distinta materiali di produzione (MBOM) e la pianificazione dei processi per i nuovi prodotti si basano in larga misura su attività di industrializzazione passate, che attualmente vengono svolte manualmente, in modo incoerente e lento.

Cosa fa DELMIA: l'IA genera proposte di MBOM, sequenze di processo, istruzioni di lavoro e programmazione delle risorse attingendo ai dati storici di industrializzazione. I controlli automatici di coerenza segnalano le discrepanze tra EBOM e MBOM prima che raggiungano la linea di produzione.

Ruolo umano: gli ingegneri di processo esaminano i piani generati dall'IA, applicano la propria valutazione di progettazione specifica per il prodotto e li approvano. L'IA fornisce una prima bozza strutturata; l'ingegnere ne garantisce l'idoneità allo scopo.

Risultati misurati: riduzione stimata di fin oltre il 50% dei tempi di preparazione alla produzione. I tassi risoluzione al primo tentativo migliorano perché i controlli di coerenza dei dati individuano tempestivamente gli errori strutturali.

Problema: variazioni incontrollate della pianificazione. I programmi di produzione cambiano costantemente, ma spesso i team non hanno chiarezza su quali scostamenti siano rilevanti, perché si verifichino e come incidano sulle prestazioni, limitando così la loro capacità di apprendere e migliorare le decisioni future.

Cosa fa DELMIA: DELMIA Scheduling Intelligence trasforma la cronologia dei programmi in informazioni utili confrontando le prestazioni pianificate con quelle effettive, evidenziando gli scostamenti significativi e utilizzando suggerimenti dell'IA per aiutare i responsabili pianificatori a comprendere cause, impatti e opportunità di miglioramento.

Ruolo umano: i responsabili della pianificazione valutano le soluzioni proposte, soppesano i compromessi (priorità del cliente, costi, utilizzo delle risorse) e prendono la decisione finale. Il sistema presenta le opzioni; il responsabile della pianificazione decide. 

Risultati misurati: miglioramento stimato fino ad oltre il 20% nelle prestazioni relative alla puntualità delle consegne; riduzione del -50% dei tempi di pianificazione grazie a una maggiore efficienza nella comunicazione tra i team.