L'industria manifatturiera elettronica sta attraversando una delle transizioni tecnologiche più significative degli ultimi decenni. La crescente complessità dei prodotti è accompagnata da una continua pressione per soddisfare standard globali che richiedono livelli qualitativi sempre più elevati. In questo dinamico panorama l'intelligenza artificiale erompe come un fattore determinante, offrendo la precisione, la velocità e la coerenza che i sistemi convenzionali non riescono più a garantire, anche e soprattutto nel settore della produzione elettronica.
Nella produzione elettronica, l'intelligenza artificiale sta passando dall'essere una tecnologia sperimentale a un motore operativo fondamentale. Viene utilizzata principalmente per gestire l'estrema precisione e la variabilità dei volumi dell'elettronica moderna, in particolare nella produzione di smartphone e nella fabbricazione dei semiconduttori.
L'IA accelera la fase "dal concept alla creazione" automatizzando le fasi più delicate, complesse e laboriose della progettazione elettronica.
Nella progettazione generativa di PCB, strumenti come Flux AI e DeepPCB utilizzano copilot IA per automatizzare il routing delle tracce e il posizionamento dei componenti, riducendo i tempi di progettazione da settimane a minuti. Flux AI è una potente tecnologia di intelligenza artificiale creata da Black Forest Labs per la generazione di immagini e video di alta qualità partendo da un testo (text-to-image) mentre DeepPCB è una piattaforma di automazione del design di circuiti stampati basata su AI e sul cloud, sviluppata da InstaDeep (ora parte di BioNTech). Copilot AI è un assistente basato sull'intelligenza artificiale, con funzione di partner offre assistenza contestuale in tempo reale per automatizzare le attività, analizzare i dati, creare contenuti e semplificare i flussi di lavoro in varie applicazioni.
Le simulazioni basate sull'IA possono esplorare virtualmente migliaia di iterazioni di progettazione, prevedendo l'integrità del segnale e le prestazioni termiche, senza dover ricorrere a prototipi fisici.
Diverse aziende nel mondo dei semiconduttori utilizzano l'IA per ottimizzare il layout dei chip e la gestione delle batterie, ottenendo miglioramenti nelle prestazioni che la tradizionale ingegneria di progettazione manuale non può raggiungere.
In fabbrica, l'intelligenza artificiale fornisce l’elevato livello di precisione richiesta per componenti sempre più microscopici. Sistemi di visione artificiale basati su AI identificano difetti come microfratture o giunti di saldatura difettosi, con tassi di errore prossimi allo zero.
I robot collaborativi (cobot) utilizzano l'intelligenza artificiale congiuntamente a sensori a tecnologia avanzata per gestire componenti delicati, sia SMD che PTH.
La manutenzione predittiva è un’altra conquista dovuta all’impiego dell’AI. Analizzando i dati provenienti dai sensori (come, ad esempio, vibrazioni e temperatura), l'intelligenza artificiale prevede i guasti delle apparecchiature prima che si verifichino, riducendo potenzialmente i tempi di fermo non pianificati.
AI mitiga anche i rischi nel volatile mercato della produzione di componenti elettronici; i modelli di apprendimento automatico analizzano le tendenze di mercato per prevedere la carenza di componenti, evitando picchi critici di “component shortages”.
Le carenze di componenti si verificano quando la domanda di componenti (come IC, chip discreti, ecc.) supera l'offerta, causando ritardi, prezzi elevati e problemi di produzione nei settori dell'elettronica, dell'automotive e di altri comparti high tec. Situazioni di component shortages sono innescate da eventi come la recente pandemia, da questioni geopolitiche (domanda e offerta di terre rare) e dal repentino sviluppo di nuove tecnologie, come appunto avviene con l’intelligenza artificiale e i veicoli elettrici. Queste carenze interrompono la produzione, costringendo le aziende a riprogettare i prodotti, trovare componenti alternativi e investire nella resilienza della supply chain per gestire tempi di consegna lunghi e volatilità dei prezzi.
Più particolare, e forse meno conosciuto, è l’impiego per la personalizzazione dei prodotti da parte degli utilizzatori. Ad esempio, piattaforme come Moto Maker di Motorola hanno utilizzato l'intelligenza artificiale per gestire la produzione di smartphone su misura. Lanciata intorno al 2013 è stata una rivoluzionaria piattaforma di personalizzazione online, che permetteva ai clienti di progettare i propri smartphone scegliendo colori e materiali, aggiungendo grafica e selezionando accessori. Praticamente veniva creato un dispositivo personalizzato prima che venisse assemblato e spedito.
Non meno importante è l’aspetto sostenibilità: l'intelligenza artificiale ottimizza il consumo energetico e dei materiali, svolge inoltre un ruolo determinante nella progettazione finalizzata al riciclo.
AI e le sue componenti
I componenti principali dell'intelligenza artificiale includono il Machine Learning, il Natural Language Processing (NLP), la visione artificiale, il Deep Learning e la robotica, che sfruttano elementi di base come il ragionamento e la risoluzione dei problemi (capacità di utilizzare logica, regole e informazioni per prendere decisioni e risolvere problemi complessi), oltre alla percezione e alla rappresentazione della conoscenza per consentire ai sistemi di apprendere, comprendere, vedere e agire in emulazione degli esseri umani, sfruttando i dati come motore per tutte queste componenti.
Col Machine Learning (ML) i sistemi apprendono dai dati per migliorare le prestazioni senza programmazione esplicita, utilizzando algoritmi per individuare i modelli operativi più adatti. Il Deep learning è un sottoinsieme del ML che utilizza reti neurali multistrato per affrontare compiti complessi, come il riconoscimento delle immagini. L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consente ai computer di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano, scritto e parlato. La visione artificiale consente all'IA di interpretare e comprendere le informazioni visive (immagini e video) provenienti dall’ambiente.
La crescente importanza dell'AI nella produzione elettronica
La produzione di apparati e dispositivi elettronici comprende molteplici fasi complesse, tra cui l'assemblaggio di precisione, la verifica della qualità, la movimentazione dei materiali e il packaging. Molte fasi richiedono una precisione micrometrica, poiché anche piccole deviazioni possono portare a difetti del prodotto con costose rilavorazioni.
L'intelligenza artificiale affronta queste sfide convertendo le configurazioni tradizionali in ecosistemi di produzione intelligenti. Migliora la visibilità in tempo reale dei processi, consentendo un percorso decisionale basato sui dati e garantendo che le operazioni rimangano prevedibili, efficienti e stabili.
Il controllo qualità è un fattore determinante nella produzione elettronica e i sistemi di visione artificiale basati su AI consentono oggi una produzione pressoché a zero difetti. Questi sistemi possono identificare incongruenze nelle saldature, microfratture, errori di allineamento e planarità, ma anche molteplici altre anomalie con notevole precisione e velocità. Grazie al continuo apprendimento, questi modelli migliorano nel tempo, portando a una riduzione dei tassi di scarto e a un'eccellente costanza del prodotto.
Ogni secondo, una linea di produzione genera enormi flussi di dati. Con l'aiuto dell'intelligenza artificiale, i produttori possono analizzare questi dati per identificare colli di bottiglia, inefficienze o opportunità di miglioramento. L'ottimizzazione dei processi basata su AI ottimizza variabili come la durata del ciclo e il coordinamento delle macchine per ottenere macro-guadagni in termini di produttività ed efficienza dei costi.
Una delle applicazioni più significative dell'intelligenza artificiale nella produzione elettronica è la manutenzione predittiva. I modelli di manutenzione tradizionali si basano su controlli periodici o osservazioni da parte degli operatori, che non sempre rilevano per tempo i primi segnali di usura o malfunzionamento.
I sistemi basati su AI monitorano costantemente parametri come vibrazioni, temperatura, consumo energetico e prestazioni del ciclo per rilevare irregolarità molto prima che si verifichino i guasti. Questo approccio proattivo riduce i tempi di fermo non pianificati, prolunga la durata delle macchine e garantisce una produzione costante con costi conosciuti.
Pro e contro
Integrare efficacemente l'intelligenza artificiale in un ambiente di produzione richiede esperienza, competenza specifica e un solido supporto ingegneristico.
Il team di esperti deve aiutare i produttori a valutare i processi esistenti, attivare i sistemi di AI integrandoli con l'automazione e fornire supporto tecnico a lungo termine. Collaborare con il giusto esperto di AI e di automazione garantisce una realizzazione fluida, personalizzata e senza interruzioni operative.
L'intersezione dell'AI con altre tecnologie emergenti - come 5G, IoT e il calcolo quantistico - guida verso sorprendenti progressi, creando innovative soluzioni tecnologiche. Ad esempio, la confluenza tra AI e IoT sta abilitando le fabbriche intelligenti di nuova generazione, dove ogni aspetto del processo di produzione è interconnesso e ottimizzato in tempo reale.
Per i professionisti dell'elettronica, restare aggiornati sugli sviluppi dell'AI non è un'opzione, è un percorso obbligato per rimanere competitivi in un'industria sempre più guidata dall'AI. Guardando al futuro, è chiaro che l'AI continuerà ad essere una forza trainante nella modellazione della prossima generazione di dispositivi elettronici e dei relativi processi utilizzati per realizzarli.
Sebbene prometta grandi benefici, la sua introduzione comporta alcune sfide. Per i produttori, i dati strutturati di alta qualità rappresentano uno degli ostacoli principali da affrontare. I dati raccolti da diversi produttori possono variare enormemente e di solito devono essere abilmente organizzati per renderli proficuamente utilizzabili nell'addestramento dei sistemi.
Un punto dolente potrebbe essere l'investimento iniziale richiesto. Sebbene l'AI possa portare un significativo risparmio sui costi a lungo termine, i costi iniziali potrebbero essere un ostacolo per i produttori più piccoli.
L’AI prende decisioni raccogliendo grandi quantità di dati, utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per individuare schemi, costruendo modelli predittivi per fornire informazioni ai decisori umani o automatizzare le scelte per le attività di routine, agendo come una super scatola nera che impara e si adatta per fornire raccomandazioni o rapide e precise azioni basate sui dati.
Ma è proprio qui che nascono le preoccupazioni maggiori, che riguardano proprio il contenuto e la natura di alcuni sistemi AI. In settori dove la tracciabilità e la responsabilità sono fondamentali (automotive, medicale), l'incapacità di spiegare completamente come una AI arriva a una determinata decisione può costituire un problema non trascurabile.
