Besquare è una azienda di Abano Terme, nel Padovano. Nata nel 2016 come startup tramite l’incubatore certificato del sistema camerale veneto T2i si è iscritta successivamente nel registro delle PMI innovative. Massimiliano Baki, fondatore e amministratore delegato della società, racconta che all’inizio il software che proponevano era un sistema di rilevamento per il mondo del fotovoltaico e dell’efficientamento energetico. In seguito, da questo primo nucleo, ci si è spostati verso una piattaforma che gestisse i dispositivi IoT nei contesti industriali, in particolare nell’ottica 4.0. Besquare, sostanzialmente, ha dato vita a un MES (Manufacturing Execution System) in cloud che oggi si chiama eQuadrant e che soddisfa il paradigma di interconnessione di Industry 4.0.
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Calcolare i consumi energetici collegati alla produzione
“Le agevolazioni governativa hanno molto accelerato affinché sistemi come il nostro fossero adottati nelle aziende produttive”, spiega Baki che, grazie anche a questo, è riuscito a portare la sua soluzione sia dentro le piccole e medie imprese sia all’interno di gruppi strutturati di vari settori, tra cui tessile-abbigliamento e metalmeccanico. E non soltanto nel nord del paese, ma anche in zone con una forte tradizione manifatturiera come il Salento, nel sud della Puglia. Ma mano che il MES di Besquare si è arricchito di ulteriori moduli, la genesi originaria non è andata persa ma si è integrata nell’architettura complessiva.
Ad esempio, eQuadrant oggi contempla anche un EMS (Energy Management System) per monitorare i dati sui consumi energetici sia dei macchinari sia dell’intero stabilimento in virtù del collegamento a sensori IoT economici. Rispetto al passato, questa funzionalità ha lo scopo di fornire degli indicatori per valutare meglio come, quando e quanto produrre. “Poiché il costo dell’energia cambia in base all’ora della giornata, e questa variabile può arrivare a influire fino al 15% dei costi sostenuti, confrontiamo i dati ufficiali del Gme con quelli raccolti sul campo e poi facciamo delle previsioni con degli algoritmi di intelligenza artificiale. In questo modo riusciamo a calcolare i margini esatti di una commessa o quale è il carbon footprint ai fini della certificazioni green sempre più richieste”, dice ancora Baki.
Quei consigli quasi “umani” di ChatGPT abbinato al MES
L’ultimo step su cui il team di Besquare sta orientando i suoi sforzi è quello di portare il modello di intelligenza artificiale di ChatGPT all’interno del MES. Al momento, lo si sta testando per risolvere dei problemi di ricerca operativa abbastanza tipici: quanto costa realizzare un determinato prodotto tenuto conto della materia prima, delle ore lavorate, delle quantità, dei tempi di consegna? Così come avviene quando si pone una domanda di tutt’altro genere al chatbot di OpenAI, la risposta è sorprendente per attinenza e competenza. La tecnologia di fondo di ChatGPT, che altro non è che un modello binario molto evoluto a cui ha lavorato soprattutto la fondazione open source a cui all’inizio ha partecipato anche Elon Musk, può essere integrata ad esempio nella pianificazione produttiva.
Il sequenziatore, modulo classico in un MES che ipotizza le migliori sequenze di operazioni da distribuire sulle varie macchine all’interno di una fascia temporale, può essere istruito con tutta l’accuratezza che deriva all’intelligenza artificiale dai tantissimi dati raccolti nello shop floor. “L’aspetto interessante è che il sistema non dà un risultato matematico e basta, ma considera anche le soglie di rischio, con suggerimenti che potremmo definire quasi ‘umane’. Il tema vero infatti è abbinare l’intelligenza artificiale a una commessa o a una linea di produzione, affinché aiuti nel fare certe valutazioni. E poiché il software ha il vantaggio di essere facilmente interconnettibile con altri sistemi, come ad esempio l’ERP, questo conferisce all’azienda manifatturiera maggiore visibilità e controllo non solo sulle operazioni, ma sulla sua intera programmazione” afferma in conclusione Massimiliano Baki.
