L'Intelligenza Artificiale e il machine learning stanno assumendo un ruolo sempre più centrale in moltissimi ambiti, e questo vale anche per lo sviluppo e la progettazione di componenti elettronici. Le tecnologie di AI e ML hanno infatti il potenziale per rivoluzionare l'intero processo di sviluppo, con particolare attenzione all'automazione di compiti complessi di progettazione e al miglioramento della qualità ottenibile attraverso una diagnosi precisa dei difetti. AI e ML contribuiscono inoltre a una maggiore efficienza e all'accelerazione dei processi di innovazione.

Nonostante l'entusiasmo spinga a voli pindarici e visioni futuristiche, queste tecnologie portano con sé anche alcune sfide. L'elevata complessità, i costi di implementazione, i potenziali rischi per la sicurezza e la dipendenza da poche grandi aziende tecnologiche sono considerati i maggiori ostacoli. Per superarli, le aziende devono adottare una chiara strategia di implementazione.

Lo sviluppo e la produzione di componenti elettronici

L'implementazione dell'AI sta attualmente rivoluzionando i metodi tradizionali di progettazione e produzione di componenti elettronici. Nel campo dell'ottimizzazione della progettazione di prodotti e modelli, l'AI consente calcoli complessi che vanno ben oltre le capacità dei progettisti umani. Nello sviluppo di circuiti integrati gli algoritmi apprendono da centinaia di iterazioni di progettazione, e ciò porta a una significativa accelerazione dei processi.

Queste tecnologie avanzate consentono una notevole riduzione dei tempi e dei costi di sviluppo. A prevederlo era stato ad esempio uno studio di McKinsey secondo il quale entro il 2023 il 26% del tempo dedicato alla produzione da parte di sviluppatori tecnici si sarebbe basato sull'IA. Anche il rilevamento di errori e la garanzia di qualità stanno subendo una rivoluzione grazie al machine learning, poiché l'AI apprende in tempo reale utilizzando dati reali durante il processo produttivo, fattore che la differenzia decisivamente rispetto agli algoritmi utilizzati in precedenza.

I sistemi di Intelligenza Artificiale sono in grado di identificare anche le più piccole deviazioni durante la produzione, riducendo significativamente i tempi di inattività e gli errori costosi e gli algoritmi migliorano continuamente grazie a analisi e adattamenti dei dati in corso, garantendo una qualità costantemente elevata nella catena di produzione.

Innovazione nella ricerca e sviluppo

Le simulazioni supportate dall'AI e i modelli predittivi rappresentano una base cruciale per velocizzare i processi di sviluppo prodotto e per la generazione di innovazioni. Nella ricerca sui materiali, ad esempio, i sistemi di AI possono accelerare la scoperta di nuovi materiali identificando rapidamente le varianti più promettenti tra migliaia di composti chimici. Questo aumenta anche la capacità di rispondere rapidamente alle esigenze del mercato e di accelerare il ciclo di innovazione, un aspetto particolarmente prezioso in contesti di mercato così dinamici.

I vantaggi dell'integrazione di AI e ML nei processi di sviluppo elettronico sono molteplici. Oltre a uno sviluppo di prodotti più potente ed efficiente, è possibile aumentare la qualità dei prodotti sviluppati. Ad esempio, i sistemi di AI sono in grado di leggere e analizzare i dati del ciclo produttivo di prodotti precedenti, prevedendo e prevenendo - già in fase di sviluppo - eventuali difficoltà nella produzione futura.

Questo migliora l’affidabilità e le prestazioni dei componenti sviluppati a lungo termine. L'uso mirato e intelligente dei sistemi di ML e AI può quindi aiutare le aziende a migliorare i processi interni, risparmiare risorse, produrre prodotti migliori e aumentare la propria competitività.

Sfide e rischi

Tuttavia, le sfide legate all'implementazione di IA e ML nello sviluppo elettronico non devono essere sottovalutate. L'elevata complessità e i costi associati alla tecnologia stessa, la trasformazione dei processi esistenti e la formazione del personale, rappresentano un grande ostacolo, soprattutto per le piccole e medie imprese.

A ciò si aggiungono i potenziali rischi per la sicurezza informatica, che le aziende devono prevedere e prevenire con misure preventive. Le aziende che desiderano introdurre tecnologie di ML e IA devono non solo considerare attentamente quale soluzione sia più adatta, ma anche assicurarsi che l'azienda sia pronta per l'IA, ad esempio verificando se dispone di un'infrastruttura IT adeguata o di linee guida per l'uso degli strumenti di questo tipo.

Soprattutto, però, è necessario considerare le persone coinvolte nel processo di digital transformation. Come in ogni cambiamento, infatti, sono i lavoratori a giocare un ruolo centrale nella transizione verso nuovi processi. È quindi importante che essi siano coinvolti sin dalle prime fasi e che venga promossa una cultura di comunicazione aperta in cui le persone possano porre domande e superare le proprie incertezze.

I dipendenti devono essere pronti ad adattarsi rapidamente ai nuovi processi e formarsi sulle nuove tecnologie ma non solo, essi devono comprendere e accettare il cambiamento del proprio ruolo all'interno dell'azienda, assumendo in futuro sempre più quello di coordinamento e controllo, mentre l'implementazione sarà appunto sempre più affidata all'IA. È fondamentale offrire loro una prospettiva chiara sul proprio lavoro e opportunità di sviluppo professionale.

Tobias Wölk è Product Manager Automation Technology and Active Components, reichelt elektronik