Trasformare la conoscenza operativa in asset digitale: l’esperienza di MUSP e Cefriel - Cefriel

In ambito industriale l’automazione e l’algoritmica permettono di raggiungere livelli di prestazione così elevati da essere difficilmente replicabili dall’essere umano nello svolgimento di determinate attività, come l’analisi dei comportamenti macchina, la regolazione dei parametri e il miglioramento dell’efficienza dei sistemi di produzione. È quanto sperimentato dal Consorzio MUSP – Laboratorio di ricerca applicata e trasferimento tecnologico del territorio piacentino – che offre servizi specializzati per la trasformazione digitale e l’evoluzione industriale di macchine utensili e sistemi di produzione nel settore manifatturiero.

Il Consorzio si dedica da anni allo sviluppo di soluzioni avanzate per l’ottimizzazione dei processi produttivi con il supporto fondamentale delle componenti di automazione e di elaborazione algoritmica. Nel tempo, tuttavia, si è anche rafforzata la consapevolezza – trasversalmente ai vari ambiti di attività – che il contributo delle persone rimane comunque fondamentale, sia per supervisionare le attività operative che per sviluppare soluzioni di miglioramento delle performance, grazie alla sinergia tra le conoscenze, l’esperienza diretta e la costante interazione con i processi produttivi.

In questo contesto, subentrano nuove sfide, non solo di tipo tecnologico, ma anche legate ad aspetti demografici e organizzativi. Se, infatti, da un lato l’automazione avanza, dall’altro la carenza di personale specializzato e l’aumento dell’età media degli operatori esperti, spesso prossimi alla pensione, comportano il rischio di perdere competenze chiave e rallentare l’operatività quotidiana.

  “La conoscenza che una persona accumula nel corso degli anni rischia di andarsene con lei, anche semplicemente cambiando mansione o azienda. E si tratta di una conoscenza fondamentale, spesso non trasferibile tramite manuali o documentazione standard”, osserva Torta.

  In molte realtà industriali, infatti, le soluzioni tecnologiche non sostituiscono la conoscenza umana, ma si innestano su di essa, e le criticità iniziano ad emergere quando tale conoscenza non viene adeguatamente formalizzata e condivisa. Ne è un caso emblematico l’assemblaggio manuale di componenti complessi, in particolare con produzioni altamente customizzate, in cui il processo si basa sull’esperienza dell’operatore, in assenza di un manuale strutturato e istruzioni formali dettagliate. “L’assemblatore vede il disegno e, sulla base della sua esperienza, assembla i componenti. Un Large Language Model non può spiegare come fare, se quella conoscenza non è mai stata formalizzata”, precisa Torta.

  È nata in questo contesto l’idea alla base del progetto “KnowledgeX”: consolidare la conoscenza delle persone esperte e trasformarla in un patrimonio digitale condiviso interrogabile a richiesta. L’obiettivo non è automatizzare il lavoro umano, ma supportarlo, strutturando la conoscenza in modo che possa essere riutilizzata per:

• accelerare il training delle nuove risorse,


• affiancare gli operatori nelle attività quotidiane,


• preservare competenze difficili da trasferire.

Il progetto è stato avviato sulla base di casi studio concreti, sviluppati grazie anche alla collaborazione di aziende che hanno partecipato come partner industriali, mettendo a disposizione dati, processi e persone esperte:

• Capellini s.r.l. (Piacenza), per l’assemblaggio manuale di elettromandrini;


• BLM s.p.a. e MCM s.p.a., per processi di lavorazione meccanica ad asportazione di truciolo;


• MUSP per un caso di stampa 3D, sviluppato direttamente dal team interno al Consorzio.

Dal punto di vista tecnologico, la soluzione sviluppata è prevalentemente software‑centrica. La componente hardware, infatti, è limitata alla sensoristica e agli strumenti di interazione, come i visori di realtà aumentata che permettono all’operatore di lavorare a mani libere mentre il sistema acquisisce informazioni sul processo in corso. Il cuore del sistema è invece un knowledge graph, basato su tecnologie del semantic web, che struttura la conoscenza in forma di grafo e la rende interrogabile.

Il modello prevede sia una componente on‑premise, vicina al processo produttivo, sia una componente cloud, dove la conoscenza viene centralizzata e strutturata in grafi. Il sistema è in grado di acquisire informazioni durante l’esecuzione delle attività – anche tramite input vocali – e di restituirle successivamente come supporto operativo o formativo.

“La collaborazione tra MUSP e Cefriel – spiega Torta – nasce da un rapporto consolidato nel tempo, già sperimentato in altri progetti di sviluppo sperimentale e basato su un modello chiaro ed efficace di divisione delle competenze e lavoro congiunto”. Il Consorzio MUSP si è infatti occupato della parte algoritmica e di campo, mentre Cefriel ha supportato la progettazione e lo sviluppo dell’architettura cloud, concentrandosi in particolare

• scouting e confronto tra soluzioni esistenti e sviluppo custom;


• valutazione dei provider e dei servizi gestiti;


• definizione dei requisiti e delle modalità di integrazione tra front‑end, algoritmi e sistemi di campo;


• design dell’architettura cloud (basata su AWS).

La soluzione KnowledgeX è oggi in una fase prototipale avanzata in cui alcuni componenti, come la conservazione della conoscenza attraverso i grafi e la ricerca delle informazioni, sono già stati realizzati e testati.

Sebbene non siano ancora disponibili metriche quantitative sull’impatto, perché il prodotto non è ancora completo e non è stato rilasciato sul mercato, le interazioni avute con diverse aziende rilevano già un forte interesse trasversale. La soluzione intercetta infatti una esigenza del manifatturiero che è frutto di una trasformazione profonda in corso, legata alla necessità di affiancare la trasformazione digitale dei processi con la valorizzazione delle competenze umane anche attraverso le nuove possibilità offerte dall’Intelligenza Artificiale.