Robeco : La produzione manifatturiera è ancora dominata dai combustibili fossili, il che la rende altamente inquinante ma anche esposta a shock energetici costosi e imprevedibili.
A cura di Sanaa Hakim, Co-Portfolio Manager della strategia Robeco Smart Energy di Robeco
Parallelamente, l’IA fisica promette non solo di migliorare la produttività, ma anche di promuovere l’elettrificazione, l’efficienza energetica e, più in generale, la transizione energetica.
Per la maggior parte delle persone, la transizione energetica richiama alla mente pannelli solari, turbine eoliche e veicoli elettrici. Sebbene efficaci, questi strumenti trascurano il singolo settore che consuma più energia al mondo: l’industria. Il settore industriale ha rappresentato quasi il 40% della domanda finale globale di energia, la quota più elevata tra tutti i settori di utilizzo finale.1 E sebbene l’industria si stia elettrificando, non lo sta facendo abbastanza velocemente, poiché i tassi di elettrificazione globali si sono stabilizzati intorno al 20% (il che significa che circa l’80% della domanda dipende ancora dai combustibili fossili).
Inoltre, l’industria è responsabile anche della quota prevalente di tutta la crescita della domanda di energia (circa due terzi), il che la rende un obiettivo primario per gli sforzi volti a migliorare l’efficienza energetica. In questo contesto, una nuova generazione di tecnologie, in particolare l’IA fisica, si sta affermando come un fattore chiave che dovrebbe favorire un’ulteriore elettrificazione, l’efficienza energetica e la sicurezza energetica (grazie a una ridotta dipendenza dai combustibili fossili) in tutti i settori, in particolare in quello produttivo.
L’IA fisica rappresenta una svolta per la tecnologia industriale, spostando l’IA dagli ambienti digitali alle fabbriche, agli edifici e alle reti elettriche. Combinando rilevamento, connettività e inferenza in tempo reale, le macchine ora percepiscono, decidono e agiscono in modo autonomo nel mondo fisico.
L’IA fisica nella produzione
L’adozione dell’IA fisica sta procedendo in tre fasi. La prima, che comprende l’automazione “pick-up-and-place”, la manutenzione predittiva e il rilevamento industriale, è già ampiamente diffusa. La seconda, attualmente in fase di sperimentazione, si concentra su progettazione assistita dall’IA, monitoraggio avanzato dei processi e digital twin. La terza, più avanzata, prevede la collaborazione tra più robot e esseri umani e simulazioni tramite “world model”, in cui l’IA comprende i vincoli fisici in modo sufficientemente approfondito da gestire autonomamente interi ambienti di stabilimento. Una quota compresa tra il 5% e il 10% dei principali ricavi derivanti dall’automazione industriale include già funzionalità di intelligenza artificiale, e l’IA è integrata in una quota significativa dei nuovi prodotti lanciati sul mercato.
Le aziende del settore si avvalgono di piattaforme di “digital twin” per generare simulazioni utilizzando dati reali di fabbrica, sistemi di IA perimetrale integrati in macchinari e apparecchiature per un adattamento in tempo reale sul campo e, infine, agenti di IA autonomi in grado di sintetizzare rapidamente produzione e processi a partire da dati aziendali su scala globale. Ogni livello dell’IA riduce il consumo energetico e gli sprechi, avvicinando la produzione a un futuro a zero emissioni nette.
Efficienza energetica tra cervello e muscoli
Se l’IA consente un’elaborazione e un’inferenza rapida dei dati, e rappresenta il cervello, gli attuatori all’interno dei robot possono essere considerati i muscoli. Gli attuatori, che trasformano l’energia in movimento, rappresentano una dimensione meno discussa ma in rapida evoluzione dell’efficienza energetica delle fabbriche. Ogni robot industriale, ogni braccio robotico collaborativo, ogni umanoide è in definitiva un insieme di sistemi di controllo del movimento (ad esempio attuatori, motori, riduttori e azionamenti). Le prestazioni energetiche di questi componenti stanno rapidamente diventando un tema di interesse per gli investimenti.
I motori elettrici nelle articolazioni robotiche raggiungono un’efficienza di circa l’80% se considerati singolarmente, ma questa percentuale scende a circa il 40% una volta inclusi riduttori e sistemi di trasmissione. Su una base installata globale di circa 4,3 milioni di robot industriali, le perdite energetiche complessive saranno considerevoli. La pianificazione dei movimenti ottimizzata dall’IA è una potente leva di efficienza, al pari degli aggiornamenti hardware.
Tutto ciò riduce la produttività, l’efficienza e, in ultima analisi, la sostenibilità economica degli umanoidi in ambienti produttivi reali. Tuttavia, la risposta ingegneristica sta accelerando. Gli attuatori ad azionamento quasi diretto (QDD) di nuova generazione offrono rapporti coppia-peso da tre a cinque volte superiori rispetto ai riduttori armonici convenzionali, mentre le nuove tecnologie di ingranaggi magnetici e i motori brushless ad alta efficienza stanno portando l’efficienza degli attuatori oltre il 90%.
Le società che risolvono il problema energetico degli attuatori, attraverso progettazione avanzata dei motori, elettronica di potenza e ottimizzazione del movimento basata sull’IA, stanno creando un vantaggio tecnologico che sarà al centro della prossima era industriale.
Investire è imperativo
L’industria consuma il 40% della domanda finale di energia, il che la rende un obiettivo ideale per tecnologie come l’IA fisica, che promettono di aumentare l’efficienza energetica e ridurre gli sprechi. Ma non si tratta solo di adottare l’IA: la prossima generazione di leader industriali sarà definita dall’efficienza con cui implementerà l’IA fisica, combinando il “cervello” intelligente con i “muscoli” ad alta intensità energetica.
A livello di stabilimento, i “muscoli” dell’IA fisica – attuatori, motori e sistemi robotici – sono fattori fondamentali della domanda di energia, e ciò rafforza la necessità di processi industriali e tecnologie di movimento più efficienti. Con l’elettrificazione della produzione e la crescente automazione basata sull’IA, il consumo di energia elettrica sta emergendo come un fattore chiave di competitività.
Al contempo, il “cervello”- semiconduttori, modelli di IA e software di controllo – determina l’efficacia con cui viene utilizzata tale energia, alimentando la domanda di chip ad alta efficienza energetica, sistemi di controllo avanzati e software di ottimizzazione. I sistemi di IA fisica richiedono dati operativi reali e di alta qualità per ottimizzare le prestazioni in presenza di vincoli concreti, e molte aziende consolidate con basi dati e piattaforme di produzione stanno cogliendo l’opportunità, collaborando con leader tecnologici dell’IA per ottenere un vantaggio competitivo.
Tuttavia, la produttività guidata dall’IA può essere applicata anche ad altre aree a supporto delle operazioni di fabbrica. Tra queste rientrano la distribuzione e la gestione dell’energia tramite reti intelligenti, i sistemi di stoccaggio e l’elettronica di potenza, che consentono un approvvigionamento elettrico affidabile e flessibile.
Fonte: InvestmentWorld.it
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