Una parte del sapere industriale è nei sistemi aziendali. Un’altra vive nei documenti, nelle email, nei rapporti di assistenza e nell’esperienza delle persone. Recuperarla al momento giusto può fare la differenza tra una decisione rapida e giorni trascorsi a ricostruire informazioni.
È su questa esigenza che si è concentrato il workshop ad A&T Vicenza dedicato al Digital Thread, con i contributi di Deda Bit, PTC e CAD.I.TECH: collegare progettazione, produzione e dati per rendere l’intelligenza artificiale utile nei processi delle imprese.
Per le PMI manifatturiere, la prospettiva riguarda problemi quotidiani: ridurre le rilavorazioni, rispondere prima ai clienti e rendere disponibili competenze che spesso dipendono da poche figure esperte.
Deda Bit: rendere accessibile il patrimonio di conoscenza
Il contributo di Stefania Romagnani, Team Leader di Deda Bit, ha portato l’attenzione sul Knowledge Management: organizzare e collegare il patrimonio informativo affinché possa essere utilizzato e condiviso.
L’AI generativa apre nuove possibilità di consultazione in linguaggio naturale e di collegamento tra fonti diverse. Il valore emerge quando queste capacità aiutano le persone a svolgere un’attività precisa.
Uno degli esempi illustrati riguarda un’azienda di alto artigianato veneziana, nella quale la preparazione di un preventivo complesso richiedeva fino a 15 giorni. Con il supporto dell’AI nel recupero delle offerte precedenti, la prima bozza è disponibile in circa tre ore. La verifica e la decisione finale rimangono alle persone: la rapidità di preparazione della bozza non equivale all’automazione dell’intero processo.
Un altro ambito è il service post-vendita. Per orientare un intervento, l’assistenza deve conoscere configurazione del prodotto, personalizzazioni, installazione e manutenzioni precedenti. Collegare schede tecniche, manuali, rapporti ed email permette di ricostruire questa storia e di recuperare esperienze utili.
L’approccio di Deda Bit unisce quindi conoscenza dei processi, implementazione e integrazione dei sistemi, con l’obiettivo di rendere il know-how disponibile anche quando cambiano ruoli e persone.
PTC: il PLM costruisce il contesto per l’AI
Francesco Osti, Senior Solution Consultant di PTC, ha approfondito il ruolo delle relazioni tra i dati di prodotto.
Una specifica tecnica può essere corretta, ma per utilizzarla occorre sapere a quale variante si riferisce, se è aggiornata e quali componenti coinvolge. Il PLM conserva queste relazioni e il loro significato lungo il ciclo di vita del prodotto.
Nel percorso descritto da PTC, Creo e Windchill contribuiscono a collegare l’informazione ingegneristica alla sua gestione. Le applicazioni illustrate hanno riguardato la gestione dei Problem Report, l’individuazione di problemi simili e il supporto ai processi di modifica.
La prospettiva è un’AI capace di operare attraverso più strumenti, utilizzando il contesto che unisce progettazione e gestione del prodotto.
Dalla conoscenza disponibile ai risultati operativi
A completare il quadro, Fabio Petta, CEO di CAD.I.TECH, ha presentato un caso di applicazione all’ingegneria d’offerta. L’AI supporta l’interpretazione dei capitolati e la ricerca di progetti simili nel PLM; l’integrazione con l’ERP rende disponibili i consuntivi delle commesse precedenti.
Nel progetto illustrato, i tempi di risposta alle richieste d’offerta si sono ridotti del 70% e la disponibilità delle risorse di ingegneria è aumentata del 20%. Risultati specifici, sostenuti da una base informativa completa e da un lavoro di implementazione sui processi.
Il confronto ha messo in evidenza una priorità per l’industria: preparare dati, relazioni e sistemi affinché l’AI possa valorizzare ciò che l’impresa conosce già. Un percorso che parte dalle attività in cui si perde tempo e dalle informazioni che le persone faticano ancora a trovare.
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