Le applicazioni di AI (intelligenza artificiale) hanno fatto il loro ingresso nel settore chimico-nutraceutico solo recentemente, ma nel giro di pochissimi anni sono riuscite a rivoluzionare alcune delle attività strategiche per il comparto.
Basti pensare, per esempio, all’integrazione con le soluzioni 4.0 e IoT, e al miglioramento continuo che stanno apportando sul piano della efficienza produttiva, grazie a un miglior settaggio degli impianti e all’introduzione di logiche di manutenzione predittiva. Ma, sviluppando opportunamente la tecnologia AI, si possono ottenere ulteriori benefici anche a monte e a valle delle operazioni produttive in senso stretto. Vediamo come.
Efficienza produttiva e controllo qualità potenziati grazie alla AI
Innanzitutto, l’intelligenza artificiale svolge un ruolo cruciale nell’ottimizzazione dei processi di produzione chimica. Gli algoritmi AI based analizzano in real time i dati delle linee di produzione, non solo identificando le inefficienze, ma anche suggerendo azioni per mitigare i disservizi e risolvere colli di bottiglia. Sfruttando gli insight ottenuti dai modelli digitali elaborati dall’intelligenza artificiale, inoltre, diventa possibile da una parte ipotizzare con estrema accuratezza gli output generati dalle singole modifiche di processo, dall’altra intervenire tempestivamente per operazioni di fine tuning.
Del resto, garantire la qualità dei prodotti è fondamentale nel comparto chimico-nutraceutico, e l’AI sta letteralmente rivoluzionando il modo in cui si possono effettuare controlli e verifiche: implementando piattaforme di analisi dei dati provenienti da spettrometri in linea e altri sensori installati lungo la catena produttiva, per esempio, si abilitano sistemi di gestione della qualità in grado di effettuare confronti tra le misurazioni in tempo reale e i parametri storici. Il che significa poter rilevare eventuali deviazioni dallo standard desideato e correggere potenziali problemi di qualità prima che si aggravino.
Favorire la continuità operativa migliorando la gestione del rischio
Come accennato, l’integrazione dell’AI e dell’analisi dei dati nel settore chimico-nutraceutico migliora in modo significativo anche la prevenzione e la gestione dei rischi nei processi produttivi, consentendo di sprigionare il vero potenziale degli impianti.
L’analisi predittiva permette infatti di evitare potenziali interruzioni individuando tendenze e minacce a partire da dati che provengono da più fonti, tra cui i record delle prestazioni dei fornitori, le dinamiche della domanda di mercato e i fattori ambientali. Cosa succede se si verifica una carenza di materie prime, e quali azioni occorre intraprendere per limitare l’impatto dello shortage? Come stanno cambiando le preferenze dei consumatori, e quali strategie conviene studiare per intercettarle? Sono queste le domande a cui l’AI, opportunamente addestrata, riesce a dare risposte ormai molto accurate.
Rimanendo nell’ambito del risk management, intelligenza artificiale e analisi dei dati possono aiutare in modo sostanziale i produttori che operano nel comparto chimico-nutraceutico – un verticale fortemente vincolato sotto il profilo regolatorio – a rispettare la compliance normativa. Le soluzioni AI based possono in effetti automatizzare i controlli di conformità lungo l’intera catena del valore, standardizzando procedure molto sofisticate che richiedono frequenti aggiornamenti e azzerando il tasso di errore intrinseco nell’attività umana.
AI prescrittiva: un nuovo alleato per risolvere problemi specifici e complessi
Abbiamo fin qui visto i casi d’uso più comuni. Esistono però anche altre applicazioni delle tecnologie AI che possono generare valore nel settore chimico-nutraceutico. Una di queste è l’intelligenza artificiale prescrittiva, che supera la logica degli algoritmi tradizionali e si fonda su modellazioni matematiche studiate per affrontare, con un approccio multivincolo e multiobiettivo, problemi complessi e specifici.
Cosa succede, per esempio, quando le aziende chimiche-nutraceutiche si trovano di fronte alla necessità di saturare gli impianti produttivi per massimizzare l’output delle commesse ricevute? L’obiettivo, di solito, è quello di ridurre costi e tempi di setup di macchinari e serbatoi. La sfida è farlo tenendo conto della sequenza dei materiali che dovranno trattare. Alcuni composti, infatti, sono incompatibili perché potenzialmente pericolosi, e anche solo il loro avvicendamento all’interno degli impianti costituisce un rischio, se non vengono effettuate operazioni accurate di bonifica.
A questo aspetto, di per sé causa di possibili inefficienze, possono sommarsi ulteriori vincoli (di natura tecnica, tecnologica o normativa): le organizzazioni quindi spesso hanno a che fare con veri e propri rompicapo che, se non vengono risolti rapidamente, comportano fermi macchina di ore, provocando gravi perdite di fatturato.
L’AI prescrittiva è per l’appunto di lavorare più in profondità di quanto possa fare uno schedulatore classico e, in funzione del problema specifico, identifica e per l’appunto prescrive linee d’azione ad hoc, capaci di far confluire nell’equazione della massima efficienza tutti i parametri in gioco.