Dal CAD alla scelta dei componenti e all’integrazione con l’offerta dei fornitori, passando per le fasi di produzione. Tutti i vantaggi a 360° dell'Intelligenza Artificiale, con qualche distinguo
Mentre tutti si interrogano più o meno ciclicamente su dove ci porterà l’Intelligenza Artificiale (IA o AI, per i più avvezzi alla terminologia anglosassone) e su come cambierà il nostro mondo, dalla vita quotidiana al lavoro e al business, aumentano mese dopo mese le applicazioni e gli ambiti che tocca e che, per certi versi, pervade. Tralasciando i contenuti per il web (principalmente i video e le notizie/foto “fake” cui ci siamo purtroppo abituati) e la grafica, un macro-settore in cui sta entrando con prepotenza, diciamo pure con la “delicatezza di un elefante” è quello industriale, spaziando tra i vari settori delle attività produttive e immancabilmente sta penetrando il nostro mondo: quello dell’Elettronica. Questo significa non tanto che l’AI sta modificando (migliorando?) il modo di produrre dispositivi e sistemi elettronici, ma che si applica all’intera catena del valore, che va da progettazione e sviluppo fino al test, passando per la simulazione, per l’analisi predittiva, la prototipazione e la catena di fornitura (quindi tutto l’ambito della cosiddetta NPI, New Product Introduction) fino alla produzione industriale ed al testing post-produzione.
Anzi, a voler essere esatti, l’Intelligenza artificiale sta toccando l’Elettronica ad un livello che si trova ancor prima: viene utilizzata per accelerare la ricerca di nuovi materiali per i componenti elettronici, riducendo i tempi anche di 5-6 volte rispetto all’attività puramente umana dei ricercatori dell’industria e dell’università, oltre che per ottimizzare i componenti elettronici.
Per quanto imponente, tale pervasione è per il momento abbastanza silente, probabilmente perché il grosso dei progettisti e degli sviluppatori è più intento a procedere con i progetti che a domandarsi con cosa svolge il proprio lavoro, ma pian piano un po’ tutti ci stiamo accorgendo che i software ECAD, che sembrano sempre più servizi che prodotti, dopo l’integrazione con gli strumenti di approvvigionamento, produzione e gestione scorte, si avvalgono del supporto AI; anche alcune piattaforme di distribuzione di componenti elettronici e particolari meccanici per la produzione elettronica offrono un supporto basato sull’Intelligenza Artificiale.
Insomma, gradualmente ci ritroveremo come compagno di lavoro un agente di Intelligenza artificiale.
In attesa di capire se per il nostro mondo l’AI sia una stella nascente o un buco nero che assorbirà l’Elettronica, è utile fare una carrellata sulle singole aree che la stessa tocca e coinvolgerà, così da fornire un quadro chiaro e orientare le scelte di chi opera nel nostro settore.
AI e progettazione
Indubbiamente la parte di Elettronica che l’Intelligenza Artificiale cambia e cambierà è quella della progettazione, ovvero dell’R&D, perché non solo è in grado di eseguire in maniera automatizzata operazioni di progettazione di PCB e anche di parti di circuito, ma anche per la capacità che algoritmi ben addestrati hanno, di trovare, partendo dai requisiti di progetto, la migliore soluzione (o proporre più opzioni) nel minor tempo possibile, con la sistematicità che un essere umano non possiede.
Già oggi i principali CAD elettronici utilizzati in ambito professionale offrono un supporto di Intelligenza Artificiale (si può citare Altium, ma anche il più popolare KiCAD) che aiuta nella stesura degli schemi elettrici e nello sbroglio dei PCB, andando poi a integrare funzionalità di ottimizzazione dei componenti scelti; l’AI supporta anche ai tool di simulazione (SPICE) circuitale, aiutando sia nella valutazione del comportamento del circuito prima che venga avviato alla produzione, sia nella predizione dei guasti.
Gli strumenti di progettazione automatizzati guidati (o assistiti) dall’AI, sono diventati estremamente potenti, in grado di generare layout di PCB molto rapidamente, analizzando tante possibili opzioni e proponendole, se è richiesto, al progettista, in modo da ottimizzare la progettazione e ridurre i costi di produzione del PCB industrializzato.
Vi sono anche servizi generici sul web, come la piattaforma di progettazione AI è Flux AI (Figura 1) che, tramite l’Intelligenza Artificiale, supporta la progettazione hardware (integrando file dei più noti ECAD) e dello sviluppo firmware, andando persino a “leggere” i datasheet e la documentazione dei componenti per scegliere quali elementi includere nel progetto.
Ma l’AI porta grandi risultati anche nella prototipazione, in termini di risparmio di tempi di lavorazione tra idea e prototipo finito: impiegando algoritmi di Machine Learning, gli strumenti potenziati dall’Intelligenza Artificiale possono rapidamente esaminare molteplici alternative di progetto, simulando le prestazioni e identificando potenziali problemi prima della realizzazione dei prototipi delle schede.
Ma senza andare lontano o a toccare tool specifici convertiti all’Intelligenza Artificiale, anche la pur generalista ChatGPT potrebbe darci una mano nella progettazione elettronica: basta chiedere al suo Agent di proporre uno schema per questo o quel blocco elementare di un circuito (per esempio un DC/DC converter) ed ecco spuntare proposte prese qua e là nel web o assemblate partendo da schemi esistenti tra i propri dati. Certo non si tratta di un tool dedicato agli ingegneri, ma può suggerire come dimensionare un certo stadio di un circuito più complesso.
All’Intelligenza Artificiale non è rimasto indifferente neppure il mondo delle community di Maker, tanto che persino Arduino, con l’Arduino AI Assistant, mette a disposizione degli sviluppatori uno strumento per accelerare il coding e ottimizzare i firmware (altrimenti noti come sketch…) per compattarli quanto basta a far eseguire applicazioni anche complesse nella poca Flash EPROM delle schede di prototipazione di Ivrea. Del resto ciò che nacque come idea per “smanettoni” è gradualmente cresciuto fino a sposare l’hardware di Renesas per toccare l’ambito della prototipazione professionale ed è evidentemente riuscito nell’intento, se è vero che Qualcomm ha acquisito l’intero ecosistema lo scorso ottobre.
Tornando alla progettazione e alla produzione, l’Intelligenza Artificiale aiuta anche sotto l’aspetto della predizione dei guasti, tanto che la manutenzione predittiva sta beneficiandone per aiutare i progettisti non solo a scegliere la soluzione meno “problematica” ma anche quella più duratura nell’ambiente di destinazione. Inoltre può aiutare a stilare una casistica e una lista delle parti che probabilmente si guasteranno per prime, in modo che il produttore delle schede possa valutare quali componenti tenere in surplus.
L’AI permette addirittura di ideare un prodotto o adattarlo al suo utilizzo finale, per esempio sfruttando algoritmi che sono stati alimentati da dati sull’utilizzo di soluzioni analoghe da parte dell’utenza finale (utenti fisici, industrie ecc.) e degli standard di settore; nel caso di un prodotto consumer, per esempio, è possibile creare un modello di come dovrebbe essere il dispositivo elettronico, prima ancora di andare a progettarlo.
Anche questo è un vantaggio che sta a metà strada tra il commerciale e il tecnico.
Intelligenza Artificiale e produzione elettronica
Accanto agli aspetti succitati si può valutare l’impatto positivo dell’AI nella produzione industriale, dove analizzando i dati provenienti da sensori collocati e integrati nei macchinari e nelle attrezzature di produzione (forni per la saldatura a rifusione, per esempio, ma anche macchine di deposizione paste e inchiostri) l’AI permette di rilevare anomalie e prevedere potenziali guasti prima che si verifichino, consentendo una manutenzione tempestiva per evitare o minimizzare i tempi di interruzione della produzione, ovvero consentire di pianificare la produzione in modo da non incorrere in eventuali penali imposte dai clienti in caso di ritardo nelle consegne. Questo aspetto può indubbiamente elevare il livello di affidabilità di un’azienda e renderla preferibile ad altre agli occhi della clientela.
Un altro settore della produzione dove l’Intelligenza Artificiale sta facendo sentire i propri benefici è quello dell’ispezione post-produzione, portando a un innalzamento degli standard qualitativi; infatti, sempre più software di gestione delle macchine di ispezione automatizzata si avvalgono dell’AI per identificare e localizzare i difetti in modo più accurato e percentualmente maggiore rispetto all’uomo, anche in ambienti con tassi altro throughput e in condizioni di test difficili. Questo vale molto per l’ispezione visiva delle saldature e dei componenti mediante telecamere, nonché per quella termica con scheda in funzione, eseguita attraverso termocamere IR.
I sistemi IA con algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare enormi quantità di dati di produzione e poi identificare abilmente inefficienze e suggerire miglioramenti dei processi. Questo consente di ottimizzare i programmi di produzione, ridurre il consumo di energia dei processi e migliorare l’impiego delle risorse.
Intelligenza Artificiale nella supply-chain
Le complesse catene di fornitura globali dell’industria elettronica sono complesse ed hanno vissuto alti e bassi, ma l’adozione di sistemi di approvvigionamento supportati dall’AI può mitigarne gli effetti: analizzando le tendenze di mercato, l’offerta dei fornitori e stilando previsioni della domanda globale, guidano le aziende di produzione nella scelta di tempi e metodi di acquisto.
Similmente, software di gestione inventario assistiti dall’Intelligenza Artificiale valutano le fluttuazioni della domanda di componenti e materiali, garantendo il reintegro del magazzino, evitando l’out of stock ma anche il surplus di acquisti che implica costi improduttivi; aiutano inoltre a identificare i rischi nella catena di fornitura che porterebbe allo shortage e suggerire fornitori alternativi analizzando varie fonti di dati tra cui le condizioni finanziarie, le tendenze geopolitiche e le fluttuazioni delle quotazioni.
Sempre sotto l’aspetto della gestione delle forniture e del magazzino, l’IA aiuta a prevenire l’obsolescenza dei componenti o a rinviarla il più lontano possibile, ovvero può suggerire prima ancora che un progetto passi dalla fase prototipale a quella produttiva e forse già in sede di stesura dello schema elettrico, quali componenti sia meglio adottare equilibrando costi, semplicità di utilizzo e reperibilità sia loro sia di eventuali tool software di programmazione nel breve e lontano futuro.
Tool AI dei rivenditori
Non meno importante ai fini della produzione elettronica è il supporto dell’Intelligenza Artificiale che alcuni distributori e rivenditori di componentistica offrono ai propri clienti.
Non mancano, nel panorama dei tool per la progettazione e la produzione, realtà che forniscono supporto basato sull’AI: per esempio Celus ha sviluppato la piattaforma di progettazione Design Platform hardware che aiuta a i progettisti a trovare i componenti più adatti, accelerando la progettazione e permettendo di passare dalla definizione dei requisiti di progetto allo schema elettrico mediamente in meno di un’ora. Permette anche ai fornitori che condividono i loro componenti sulla piattaforma di rendersi visibili ai clienti più di quanto lo sarebbero attraverso i canali tradizionali.
Pesando requisiti funzionali, vincoli elettrici, ambientali, meccanici e di costo, la Design Platform suggerisce l’insieme ideale di componenti, fornendo al contempo schema elettrico, BOM, footprint e riepilogo delle specifiche di progetto.
Un altro tool basato sull’AI viene messo a disposizione da Misumi grazie a Meviy, che aiuta nella creazione di particolari meccanici per elettronica ed elettromeccanica leggera fuori catalogo.
Non è tutto oro ciò che luccica
Malgrado le sue grandi potenzialità, l’AI non è così a portata di mano e universalmente applicabile out of the box: per esempio un algoritmo addestrato su una determinata linea di produzione di schede può non essere applicabile ad un’altra e quindi per beneficiare dell’Intelligenza Artificiale bisogna partire da zero, implementando una costosa e impegnativa raccolta di dati.
Inoltre, anche i servizi on-line hanno un costo che deriva dall’immensa quantità di energia e dall’ammortamento delle macchine richieste dall’addestramento degli algoritmi.
Infine, va detto che non tutti i progetti sviluppati dall’AI possono essere approvati tout court, perché vi sono ambiti rigidamente regolamentati che non ammettono scelte arbitrarie, inapplicabili seppure paiano le migliori.
