L'uso dell'intelligenza artificiale generativa nel settore manifatturiero: opportunità e sfide = The use of generative artificial intelligence in manufacturing: opportunities and challenges

L’intelligenza artificiale generativa (GenAI) sta rivoluzionando il settore manifatturiero, introducendo nuove opportunità per la progettazione, l’ottimizzazione dei processi e la gestione avanzata della produzione. Questa tesi esplora il ruolo della GenAI nel contesto industriale, analizzandone le principali applicazioni, i benefici e le sfide emergenti. Attraverso una revisione della letteratura, supportata da un’analisi bibliometrica e qualitativa dei risultati, viene mappato lo stato dell’arte della tecnologia, con particolare attenzione a modelli come Generative Adversarial Networks (GAN), Variational Autoencoders (VAE), modelli di diffusione e Transformer. L’analisi della letteratura ha evidenziato i principali ambiti in cui l’intelligenza artificiale generativa sta avendo un impatto significativo nel settore manifatturiero. Tra questi, la generazione di dati sintetici per l’addestramento dei modelli predittivi, il miglioramento dei processi produttivi, la simulazione avanzata dei processi industriali, il controllo qualità, la progettazione di nuovi prodotti e la produzione additiva rappresentano le aree di maggiore interesse. La ricerca evidenzia come l’adozione di tecnologie generative presenta numerosi benefici nel settore e consenta di ridurre i tempi di sviluppo dei prodotti, ottimizzare le risorse produttive e migliorare l’efficienza operativa. Tuttavia, emergono anche sfide critiche, come la necessità di garantire l’affidabilità e la robustezza dei modelli generativi, l’integrazione con le infrastrutture esistenti e l’impatto ambientale derivante dall’elevato consumo computazionale. Attraverso l’analisi di casi studio di aziende leader nel settore, la tesi inoltre esamina come la GenAI venga concretamente applicata nel contesto manifatturiero, evidenziando il suo impatto sulla gestione della supply chain, sull’automazione dei processi e sulla manutenzione predittiva. L’analisi mette in luce non solo i benefici derivanti dall’adozione di queste tecnologie, ma anche le criticità ancora presenti, offrendo una panoramica delle sfide e delle prospettive future per una loro implementazione efficace e sostenibile Le conclusioni suggeriscono che, nonostante le complessità, l’intelligenza artificiale generativa rappresenta una leva strategica per l’innovazione industriale e la transizione verso una produzione sempre più flessibile, resiliente e sostenibile.