THE AVIO AERO

PEOPLE’S MAGAZINE

Come la meccanica quantistica rappresenta l’avanguardia scientifica che studia fenomeni ed elementi che vanno oltre la fisica o la meccanica tradizionale, così si potrebbe dire che l’intelligenza artificiale (più conosciuta ormai con l’acronimo inglese AI) stia aprendo nuovi, avanzati scenari per la digitalizzazione del mondo reale.

In Avio Aero, il percorso di innovazione e trasformazione digitale è da sempre molto attivo e strategicamente cruciale. Nella Computer Vision e AI, gli esperti di tecnologie informatiche hanno intravisto un potenziale che offre una prospettiva inedita, dove business e tecnologia si integrano e le soluzioni possibili sono innumerevoli.

“Abbiamo iniziato a studiare e sperimentare l'AI dal 2018, applicandola ad alcuni processi critici, come quelli manutentivi, per valutarne applicabilità e i benefici in un contesto industriale. Ogni progetto prevede un team che conta almeno un riferimento per ciascuna funzione aziendale ed è guidato dal nostro team di Digital Technology per la ricerca e l'implementazione delle soluzioni più performanti ed accurate per prodotti e processi” dice Giulia Aschero.

Aschero possiede un’originale vocazione STEM: sin da ragazza è stata attratta dai computer e dall’informatica, attorno ai quali ha costruito la sua carriera scientifica e professionale. Oggi, guida il team di GSC Digital Technology che è focalizzato sulla Global Supply Chain e formato da otto esperti, tra cui Matteo Buscicchio, giovane Technical Project Manager e riferimento per le tematiche relative all'AI.  

“L’AI, storicamente e scientificamente, è una soluzione tecnologica con un grande potenziale, tanto da vederla oggi applicata a vari ambiti: dalla domotica all’industria, dal marketing, alla fotografia e alle diverse app nei nostri smartphone” spiega Buscicchio. “Tuttavia, in ambito industriale, il processo di diffusione di tale tecnologia non è destinato ad avere la medesima velocità”.

The Avio Aero Digital Technology team, Aschero and Buscicchio are the two members on the right.

Trattando prodotti e tecnologie che assolvono un compito complesso in termini di sicurezza, ovvero il trasporto aereo, l’industria aeronautica deve sempre garantire altissima affidabilità e ridondanza nei propri processi. “Qualsiasi tecnologia – sia essa meccanica, elettronica o digitale – prima di essere adottata deve attraversare le fasi di maturazione e poi di misurazione secondo indicatori con tolleranze estremamente rigide" aggiunge Buscicchio.  

Avio Aero si sta impegnando nella ricerca e sperimentazione di tecnologie AI al fine di migliorare continuamente i propri processi interni, quelli di produzione e logistici ad esempio. “Il nostro obiettivo è promuovere la trasformazione dei processi aziendali della Supply Chain”, dice Aschero. “Al momento ci stiamo concentrando sulla fabbrica, il cuore dell’azienda, dove l’ambizione è quella di passare ad un modello produttivo di Smart Manufacturing in cui tecnologie come l’AI, il Cloud e l’Internet of Things (IoT) siano integrate e interagiscano”.

Il team GSC Digital Technology, attraverso progetti che coinvolgono anche altre funzioni dell’azienda e relative competenze, sta cercando di migliorare operazioni come le ispezioni di qualità (inclusi analisi a raggi-X, ispezioni strumentali o visive su ingranaggi), la manutenzione predittiva (studiando le capacità di previsione dell’usura di componenti e motori, tramite algoritmi di machine learning), i controlli nel processo di assemblaggio e le relative automazioni.

Come parte di GE Aerospace, l’azienda segue un percorso di sviluppo di soluzioni AI integrato nella strategia globale di innovazione digitale: nelle altre sedi sparse per il mondo, interi team di specialisti studiano cosiddetti “use-case” industriali (ovvero casi di studio) che spaziano dai processi appena accennati e arrivano alle più avanzate tecniche di produzione, come l’additive manufacturing.

“La visione condivisa con GE Aerospace è quella di ricercare, valutare e sviluppare in sinergia la soluzione AI più adatta per ogni specifico use-case, prima di definire una piattaforma generale, restando attenti a cogliere le innovazioni presenti allo stato dell’arte”, racconta Buscicchio parlando della cooperazione con il team Data Science & Analytics basato a Cincinnati (Ohio, USA).

Artificial Intelligence, an illustration by Federica Sella Nora. ©2023 Avio Aero

Pur essendo agli albori, la tecnologia AI può già presentare un’infinità di soluzioni e dunque la prima complessità dichiarata dai professionisti è proprio esplorare le innumerevoli possibilità per risolvere o migliorare un determinato ambito tecnico. “La corretta selezione della tecnologia necessita di studi e competenze specifiche, dato che ci troviamo in un ambiente industriale che richiede specifici livelli di performance”, continua Buscicchio. “Quindi la nostra collaborazione si allarga necessariamente a centri di ricerca ed università per identificare partners con una valida e concreta esperienza in ambito AI e Computer Vision”.

Le soluzioni AI che possono essere adottate in questo settore devono presentare dunque un certo livello di maturità, o almeno algoritmi che possano essere “formati” in modo strutturato per arrivare a garantire quel livello di affidabilità e accuratezza implicito dei processi aeronautici.

Mentre si allena e sviluppa l’intelligenza artificiale da un lato, dall’altro è fondamentale il ruolo della componente umana: le soluzioni AI tornano a beneficio dell’utente che sta al passo con tale evoluzione tecnologica. Questi apprende nuovi modelli e funzioni operative di un dispositivo o una macchina, elevando il suo ruolo alla supervisione e diminuendo rischi o difetti.

A questo lavoro tecnico di sviluppo e valutazione, si affianca quello di stima e convenienza verso il business: il ritorno sugli investimenti o il rapporto costo-benefici è la chiave per scegliere una certa soluzione. “In queste fasi, la collaborazione con i colleghi delle altre funzioni si fa più intensa, serve a calcolare l’impatto sul Business” dice Buscicchio. “Si va dalla ricerca di mercato, all’analisi in letteratura delle logiche e dei modelli AI più evolute e, solo una volta completato un accurato benchmark tecnologico, è possibile individuare le soluzioni più promettenti, avviando così la fase di industrializzazione per implementare un hardware e/o un software”.

Matteo Buscicchio, speaking on the right, during a presentation at the CIM4.0

"Stiamo addestrando l’AI a identificare singole palette di una turbina ed eventuali difetti di produzione"

Oggi in Avio Aero alcune soluzioni sono in via di sperimentazione mentre altre sono già adottate. Ad esempio, i sistemi di ispezione OCR (Optical Character Recognition)  che utilizzano l’AI per leggere  automaticamente i numeri seriali riportati sulle parti sono in funzione in Avio Aero Polska (Bielsko Biala) e verranno prossimamente adottati a Rivalta e Pomigliano d’Arco. Oppure il sistema di Model Checking che, nella sede di Borgaretto, supporta gli operatori nelle operazioni di collaudo dei modelli degli stampi usati per creare prodotti da fusioni metalliche.

Tra gli use-case, tutti complessi e riguardanti svariati aspetti della produzione o del ciclo di vita del prodotto (ad esempio le trasmissioni per motori aeronautici o per elicotteri), Aschero e Buscicchio citano quello chiamato “AI for Zero Defect” come il più ambizioso. “Con questo, puntiamo a raggiungere i più alti livelli di qualità dei nostri prodotti, perfezionando le fasi di identificazione di difettosità e imperfezioni attraverso la combinazione di tecniche di computer vision e modelli di intelligenza artificiale”, dicono.

Gli esperti informatici stanno “educando” l’intelligenza artificiale, “iniziandola” al mondo industriale e più nello specifico le stanno insegnando a riconoscere singole parti di un componente di motore aeronautico, a distinguerne ogni dettaglio e a supportare il lavoro di ingegneri e operatori.  Come nel caso della Instance Segmentation: “Stiamo addestrando l’AI a identificare singole palette di una turbina ed eventuali difetti di produzione; i primi test sembrano promettere bene sulle geometrie più semplici. Vogliamo ancora capire se sia in grado di intercettare in modo accurato eventuali difetti nell’immagine acquisita di una paletta e categorizzarli in base alla tipologia”, racconta Buscicchio. 

Giulia Aschero, Head of Digital Technology at Avio Aero.

"L’ambizione è quella di passare ad un modello produttivo di Smart Manufacturing in cui tecnologie come l’AI, il Cloud e l’Internet of Things (IoT) siano integrate e interagiscano"

E ancora, soluzioni AI basate sul Few Shot Learning che supportano le ispezioni visive durante il collaudo basandosi su poche immagini specifiche attraverso cui l’AI “impara” ad analizzare scrupolosamente un prodotto, oppure modelli di intelligenza artificiale applicati a processi di ispezione a raggi-x che sanno identificare difetti microscopici in breve tempo.

Inoltre, partecipare ai progetti di ricerca europei è fondamentale per Avio Aero anche nell’ambito di tali tecnologie e delle future sfide industriali a loro connesse: il progetto "Re4dy", per cui l’azienda è Work Package leader, è un valido esempio. Il progetto include anche il concetto di Federated Learning, con modelli AI addestrati a riconoscere difetti su prodotti diversi e geograficamente dislocati tra le nostre sedi, sfruttando la conoscenza presente in più dataset e senza la necessità di metterli in comune.

“Anche all’interno della funzione Digital Technology si sta iniziando a lavorare al miglioramento di alcuni processi sfruttando la Generative AI (ossia la capacità dell’intelligenza artificiale di creare da zero, ndr.)” conclude Buscicchio. “Questo richiederà specifici progetti di ricerca e nuove collaborazioni, che si aggiungono ad alcune di grande rilevanza che già abbiamo: come il CIM4.0 o la ricerca condivisa con il Politecnico di Milano”.