Industrial Agentic AI
Reply consente alle fabbriche di adottare autonomous reasoning ed adaptive execution per superare la frammentazione dei dati legacy.
,allowExpansion)
Verso il Cognitive Manufacturing
I produttori stanno sperimentando un nuovo paradigma operativo definito dall’Agentic AI. Questa evoluzione rappresenta un passaggio verso sistemi in grado di ragionare, pianificare ed eseguire attività complesse, nel rispetto dei vincoli fisici e digitali di una fabbrica.
L’Industrial Agentic AI si basa su una rete di agenti autonomi specializzati che operano in modo coordinato. Questi agenti colmano il divario tra silos di dati legacy frammentati e l’efficienza operativa moderna. Integrando tali capacità agentiche sopra i sistemi core, i produttori possono adottare Cognitive Manufacturing Platforms in grado di garantire un’esecuzione adattiva e self-optimising.
La sfida principale: la frammentazione dei dati industriali
Uno dei principali ostacoli nell’abilitare le fabbriche con l’AI è l’isolamento dei dati. In un tipico ambiente produttivo, le applicazioni sono suddivise in silos. Le fabbriche spesso utilizzano uno specifico Manufacturing Execution System (MES) e applicazioni diverse per il controllo qualità, la manutenzione degli impianti e la logistica.
Nell’ultimo decennio, il tentativo di unificare questo panorama ha spesso comportato la costruzione di data lake di grandi dimensioni per aggregare e normalizzare le informazioni provenienti da ogni fonte. Questo processo è frequentemente lento, richiede molte risorse e crea barriere d’ingresso elevate.
Inoltre, i produttori raramente dispongono del codice sorgente o dei modelli dati completi del software proprietario che utilizzano (ad esempio sistemi SCADA o ERP di terze parti), con il risultato di ambienti “black box” in cui i dati sono difficili da estrarre e correlare.
)
)
L’architettura: un livello cognitivo basato su grafi
Per affrontare queste sfide senza richiedere la sostituzione completa dell’infrastruttura legacy, l’architettura Reply si sovrappone ai sistemi esistenti, adottando un Dynamic Graph-Based Semantic Data Model, destinato a essere utilizzato da una rete di agenti AI.
A differenza delle integrazioni tradizionali, che si basano su schemi rigidi, questo approccio utilizza Graph Databases per rappresentare le relazioni complesse tra entità eterogenee. In questo modo collega lotti di produzione, dati macchina, report di qualità e registri di manutenzione.
Poiché i modelli dati sottostanti delle applicazioni legacy sono spesso sconosciuti, l’architettura include un GraphDB Builder in grado di ricostruirli. Ciò consente agli agenti di comprendere semanticamente dove reperire informazioni specifiche all’interno di ambienti eterogenei.
Questo livello semantico permette inoltre il deployment di MCP (Model Context Protocol) Servers, che offrono un accesso sicuro e normalizzato ai sistemi legacy, garantendo che gli agenti possano recuperare dati mirati senza richiedere una migrazione completa dei dati.
Verso il Cognitive Manufacturing con Reply
L’approccio di Reply nel supportare i produttori nella transizione verso l’Agentic AI si concentra sull’integrazione funzionale di dati, intelligenza e azione autonoma all’interno del contesto industriale.
Dalle soluzioni su misura alle Prebuilt AI Applications
Reply promuove un cambiamento significativo nel settore: il passaggio da modelli bespoke e “single-use” a Prebuilt AI Apps. In passato, infatti, l’AI in ambito manifatturiero richiedeva sviluppo personalizzato per ogni singolo use case. Oggi, l’integrazione di funzionalità cognitive nelle piattaforme Reply, come Brick Reply e LEA Reply consente il deployment di agenti standardizzati.
Standardizzando sia la rete di Agentic AI sia i modelli semantici sottostanti, i produttori possono implementare soluzioni robuste su più stabilimenti con una personalizzazione minima. Questo accelera il time-to-value e garantisce prestazioni coerenti tra diversi siti produttivi.
Un progetto Reply: Intelligent Quality Investigation
Un’implementazione concreta dell’approccio Reply è l’applicazione “Quality Investigation”, sviluppata da Hermes Reply per un importante produttore CPG (Consumer Packaged Goods).
Il problema
Quando arriva un reclamo da un cliente relativo a uno specifico batch di prodotto, l’identificazione della root cause è tradizionalmente un processo manuale che richiede giorni di analisi.
Gli ingegneri devono estrarre i dati di qualità, identificare i lotti di produzione, incrociare lo stato delle macchine nella finestra temporale interessata e verificare eventuali interventi di manutenzione o variazioni nei materiali.
La soluzione agentica
Utilizzando una pre-built agentic application, il sistema correla automaticamente questi dati eterogenei.
Un operatore avvia la richiesta tramite un’interfaccia conversazionale.
Gli agenti ricostruiscono quindi lo storico del lotto specifico, verificando le connessioni semantiche tra il prodotto finito e le condizioni di produzione.
Il risultato
Il sistema aggrega dati su materiali, stati macchina e variabili ambientali per produrre in pochi minuti un report di indagine completo, anziché in giorni. Questa capacità trasforma un processo reattivo e ad alta intensità di lavoro in un workflow proattivo e automatizzato.
)
Domande Frequenti
Accelerare l’introduzione dell’Agentic AI nella produzione
L’esperienza di Reply dimostra che la transizione verso l’Agentic AI offre ai produttori un percorso concreto per risolvere sfide di lunga data, come la frammentazione dei dati. Grazie a una track record consolidata nell’implementazione di soluzioni cognitive in geografie diverse e su scale produttive differenti, Reply consente ai produttori di andare oltre i pilot puramente teorici.
I produttori sono invitati a sperimentare queste architetture scalabili e pre-built per sbloccare valore immediato, facendo leva sulla vasta esperienza di Reply nell’integrare capacità agentiche in ambienti industriali complessi, con una forte presenza di sistemi legacy.
