Asier Ortiz, Chief Operating Officer (COO) di Lantek Anche se gli ultimi progressi e gli sviluppi tecnologici adottati da un numero sempre maggiore di aziende stanno consentendo di effettuare previsioni finalizzate all´autogestione dell´industria, ci sono ancora alcuni elementi che lasciano presupporre che, forse, quel futuro immaginato e popolato da macchine che svolgono i compiti più complessi che oggi eseguiamo noi, sia più lontano di quanto crediamo. Il processo di digitalizzazione ha comportato un´esplosione di dati che siamo già in grado di analizzare e trattare. Siamo già riusciti a sviluppare algoritmi per l´apprendimento delle macchine, ma eravamo in attesa di poter alimentare questi sistemi con quantità massicce di dati affinché tale apprendimento fosse reale ed efficace. Le macchine sono state dotate di capacità di apprendimento basate su algoritmi di machine learning e, poiché sono in grado di raccogliere innumerevoli serie di dati, il loro contributo apre nuove prospettive per la progettazione delle fabbriche del futuro. Queste macchine, che finora erano servite all´automazione dei processi ed erano connesse al mondo digitale attraverso la cattura dei suoi dati per conoscere e prevedere situazioni, offrendo nuove possibilità di previsione o apprendimento, sono denominate sistemi ciber-fisici. Questi sistemi saranno in grado di risolvere in maniera autonoma situazioni legate alla richiesta di lavoro, alla trasmissione di indicatori per la predizione degli errori, all´identificazione di avarie o alla previsione di esigenze di manutenzione, permettendo alle persone di risolvere situazioni o problemi più complessi relativi al flusso continuo di produzione. Queste macchine saranno collegate al mondo digitale e all´ecosistema di soluzioni software applicate all´azienda, realizzando la connessione tra il mondo fisico e il mondo digitale. Secondo la nostra visione, le macchine intelligenti possono integrare e supportare il lavoro delle persone, apportando maggiori conoscenze e un valore aggiunto. Tuttavia, crediamo che vadano considerate come uno strumento, non come un fine in sé che possa sostituire l´essere umano. Esistono capacità singolari degli esseri umani che le macchine non possono riprodurre né imitare. Qualità come la creatività, l´empatia, il senso comune, le emozioni o la capacità di ragionare sono caratteristiche che ci distinguono da qualsiasi macchina e che pongono ancora le persone in una posizione privilegiata rispetto alle macchine.

Although the latest advancements and technological developments carried out by more and more companies are making it possible for them to make predictions aimed at industry self-management, there are certain elements that suggest that perhaps this imagined future with machines solving the most complex of tasks, which are currently being carried out by humans, remains further away than we realize.

The digitization process has led to an explosion of data, which we are already able to analyze and utilize. We had already succeeded in developing algorithms capable of making the machines learn; but, we were waiting for the ability to feed data into systems in a large-scale way which would ensure this learning would be real and valid. Machines have been equipped with learning capabilities based machine learning algorithms. Thanks to their huge capacity to collect innumerable data, this contribution opens up new possibilities for designing factories of the future.

These machines, which so far have helped automate processes, connected to the digital world through the capture of data to meet and anticipate situations, and offered new prediction and learning capabilities, are what we call cyber-physical systems. These systems will be able to solve situations related to the work request, to warn with indicators for prediction error, fault identification or maintenance anticipation automatically, allowing humans to resolve situations or more complex problems related to the continuous manufacturing flow. These machines will be connected to the digital world, to the ecosystem of software solutions, implemented in the factory. The physical world and the digital world will be connected.

Our vision is that intelligent machines can complement and support the work of individuals, providing greater knowledge and added value. However, we believe that they should be understood as a tool, not as an end in themselves that can replace human beings. An example of this is a story from IBM. In 1997, IBM engineers developed a machine called DeepBlue that was able to beat Kasparov, one of the best chess players of all time. This machine was able to process a huge amount of information, movements, and positions, far more than a human being would be capable of. However, in 2005 a group of amateur chess players was able to beat DeepBlue repeatedly with support from their personal computers.

There are unique human capabilities that cannot be replicated or imitated by machines. Qualities such as creativity, empathy, common sense, emotion, and the ability to reason are characteristics that distinguish us from machines and still place people in a privileged position ahead of the machines.