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May 30, 2023

Il fabbricante di metalli e il metaverso

ipopba / iStock / Getty Images Plus Imagine it’s your first day at a metal

ipopba / iStock / Getty Images Plus

Immagina che sia il tuo primo giorno presso un'azienda metalmeccanica che ha abbandonato la carta e sembra essere sulla buona strada per connettere le macchine e diventare un'officina veramente basata sui dati. In tutto il negozio puoi vedere dashboard posizionati strategicamente, ognuno dei quali mostra dove è diretto il lavoro; dove sta andando; e se è in anticipo, in orario o in ritardo rispetto al programma. Tutto procede, liscio come può essere.

Poi suona l'allarme e tutti sentono un forte scoppio. Il sistema di taglio laser automatizzato si è appena bloccato. Le forche che raccolgono un nido tagliato si inceppano. Le lamelle sporche e le condizioni di taglio non ottimali hanno intrappolato il metallo fuso ancora da eliminare dal taglio, saldando infine la lamiera al tavolo di taglio. La corsa inizia quando i tempi di inattività imprevisti della macchina aumentano.

Idealmente, con i sensori giusti al posto giusto e con i dati utilizzati per sviluppare informazioni e intelligenza utili (per non parlare del giusto regime di manutenzione che richiede una pulizia frequente delle lamelle), tali incidenti dovrebbero diventare una rarità. Ma il mondo non è l'ideale. Le cose succedono e sapere come le organizzazioni affrontano un mondo imperfetto è importante. In questo caso la modellazione e la simulazione giocheranno un ruolo sempre più importante.

"Il 21° secolo sarà il secolo della simulazione. Il 20° secolo è stato tutto incentrato sull'immagine televisiva. È stata la prima volta nella storia umana in cui, se volevamo capire cosa stava succedendo nel mondo, potevamo rivederne le riprese. Il 21° secolo riguarderà la modellazione e la simulazione. È possibile eseguire una simulazione per prevedere cosa potrebbe accadere, quindi prendere decisioni su cosa fare."

Si trattava di Richard Boyd, fondatore e CEO di Tanjo (fa rima con "Bango"), un'azienda di intelligenza artificiale (AI) di Chapel Hill, Carolina del Nord, che sviluppa quello che chiama il "cervello aziendale", un concetto che ha descritto durante un discorso al FABTECH 2019 a Chicago.

"Un sistema di apprendimento automatico può mappare tutto in un'organizzazione", ha affermato alla fiera del 2019. "Poi, nel momento in cui rileva che qualcuno sta tentando di fare qualcosa, dice: 'Oh, ecco qualcosa di simile che abbiamo già fatto in precedenza. Permettimi di tirarlo fuori per te e di metterti in contatto con le persone e il contenuto che potrebbe aiutarti a farlo.'"

È anche fondatore di Ultisim, una startup che si concentra sulla tecnologia dei gemelli digitali e sul metaverso. Andando oltre la simulazione, i gemelli digitali modellano una controparte fisica del mondo reale e utilizzano dati in tempo reale per mostrare come quella controparte si comporta nella confusione del mondo reale. Boyd è tornato al FABTECH di quest'anno, tenutosi ad Atlanta dall'8 al 10 novembre, dove ha parlato del potenziale della simulazione e di un termine raramente sentito nei circoli della fabbricazione dei metalli: il metaverso.

L'idea di un metaverso non è nuova. L'autore Neal Stephenson ne scrisse nel suo romanzo di fantascienza "Snow Crash" all'inizio degli anni '90. Pensa alla realtà virtuale e aumentata, alimentata dall'intelligenza artificiale e dall'apprendimento automatico, che simula il mondo e tutto ciò che contiene.

Dal punto di vista del produttore, il metaverso potrebbe fornire una visione predittiva dell'intera azienda e persino della sua posizione nel mercato più ampio. Il concetto va ben oltre le simulazioni che mostrano cosa potrebbe accadere in condizioni prescritte. Ancora più importante, il metaverso aggiunge l’elemento umano, incorporando le relazioni con i clienti e il modo in cui i team interagiscono tra loro e con la tecnologia. In questo modo, il metaverso affronta il modo in cui gli esseri umani e le tecnologie modellano il mondo.

Una componente chiave è l’intelligenza artificiale, un’ampia tecnologia che rende possibile l’apprendimento automatico. "All'inizio, l'intelligenza artificiale consentiva agli esseri umani di automatizzare il lavoro dicendo alle macchine cosa fare. La nuova intelligenza artificiale è l'apprendimento automatico, in cui le macchine possono ora dedurre la propria comprensione da grandi set di dati di esempi e ci permetterà di fare cose nuove. Può anche fornire nuove intuizioni su come gli esseri umani e le macchine possono cooperare [per raggiungere] obiettivi."

Gran parte del lavoro della sua azienda si è concentrato sul modo in cui interagiscono uomo e macchina, oltre a rispondere a una domanda fondamentale: cosa dovrebbero fare gli esseri umani e cosa dovrebbe essere lasciato all'automazione? Qual è il giusto equilibrio per ottimizzare i risultati?