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33 rmo giugno/luglio 2018 elaborata una grossa mole di dati per fornire agli uti- lizzatori solo quelle informazioni che gli sono dav- vero utili”. Vincenzo Manzoni ha raccontato che Tenaris da anni andava accumulando dati sui propri processi produt- tivi e che, da qualche tempo, è stato costituito un gruppo di persone che si occupa di analizzare più a fondo questi dati: “Lo scopo era quello di far scatu- rire da queste informazioni delle indicazioni utili – ha detto – e siamo partiti con un approccio molto pra- tico. Abbiamo chiesto ai nostri esperti di tecnologia quali fossero le problematiche con le quali si misura- vano tutti i giorni in produzione e abbiamo incomin- ciato a cercare di estrarre i dati che potevano aiutarci per questo obiettivo. Noi in questo modo realiz- ziamo essenzialmente visualizzazioni interattive che servono al responsabile di dominio per sapere quali sono le variabili che deve monitorare in una certa fase, oppure strumenti che possono essergli utili per ‘navigare il processo’, o anche soluzioni di machine learning. Partendo dai dati arriviamo a costruire dei abbiamo chiamato YuMi: lo abbiamo installato nel nostro impianto di Dalmine (BG) ed è dotato di una testa con intelligenza artificiale; quindi è possibile dialogare con lui coi movimenti del nostro corpo. Se un operatore si avvicina al robot, questi, anziché ar- restarsi, cambia semplicemente i suoi percorsi per evi- tare il contatto con l’umano. Un secondo esempio è rappresentato dai primi due AGV (automated guided vehicle) che stiamo installando: sono a guida auto- noma, dotati di intelligenza artificiale e quindi sono in grado di mappare da soli il lay-out dello stabili- mento e di decidere quali sono i percorsi migliori che devono fare per trasportare, in questo caso, dei con- tenitori per pallet. È interessante notare che questa applicazione è basata su di un sistema interamente scalabile, perciò chiunque può utilizzarlo e adattarlo alle proprie esigenze”. Golinelli ha poi evidenziato come le principali richie- ste che pervengono alla sua azienda dai clienti siano quelle di manutenzione predittiva: “I nostri prodotti sono collegati online e tramite degli algoritmi viene Fabio Golinelli , supply chain management & production processes manager di ABB : “Forniamo ai nostri clienti soluzioni digital con oltre duecento proposte. I nostri prodotti sono collegati online e tramite degli algoritmi viene elaborata una grossa mole di dati per fornire agli utilizzatori solo quelle informazioni che gli sono davvero utili”. Roberto Filipelli , cloud & enterprise partner development director di Microsoft : “Le tecnologie abilitanti possono essere utilizzate anche da imprese piccole, dove magari non c’è la possibilità di avere la potenza di calcolo necessaria per processare certi tipi di algoritmo, e in questo senso viene in aiuto la potenzialità del cloud”. Vincenzo Manzoni , head of data science for industrial processes in Tenaris : “Raccogliamo dati sui nostri processi produttivi e li analizziamo per ricavarne indicazioni; dal problema concreto di un processo si possono estrapolare dati preziosi per costruire algoritmi di machine learning utili per realizzare nuovi modelli di software”. Roberto Vavassori , direttore business development di Brembo : “ Oggi il mercato richiede ‘standardizzazione nella personalizzazione’ e per fare ciò occorre la consapevolezza di essere, come aziende, parte di una filiera che sfocia sempre verso un cliente del quale occorre interpretare le esigenze in modo da rispondere con la dovuta qualità”. Lucia Terragni , technical and commercial coordinator automotive branch di Pneumax : “Nella nostra azienda vengono fatti cospicui investimenti sulla formazione del personale sia in senso generale sia nel senso della verticalizzazione su specifici filoni relativi a nuovi prodotti o tecnologie, con la barra dritta verso l’innovazione”.