Utilizzo di Agentic AI per ottimizzare la programmazione della produzione

La crescente complessità dei contesti manifatturieri e la forte dinamicità che ormai caratterizza gran parte delle catene di fornitura delle aziende richiedono ai sistemi produttivi un livello di flessibilità sempre maggiore. I tradizionali strumenti di automazione e i classici software di pianificazione, essendo basati su regole rigide e modelli decisionali imposti a priori, mostrano evidenti limiti quando si verificano imprevisti quali guasti ai macchinari, colli di bottiglia o variazioni improvvise degli ordini. Per superare queste criticità, la ricerca e l'industria stanno orientando sempre di più l’attenzione verso l’introduzione nel contesto industriale dell’Agentic AI e l’utilizzo dei Large Language Models. L'obiettivo principale di questo elaborato è analizzare l'impatto dell'Agentic AI nell’organizzazione e nella programmazione della produzione manifatturiera, approfondendo come il passaggio da sistemi reattivi ad agenti autonomi e proattivi possa migliorare e facilitare la gestione dell'intero impianto produttivo. L’elaborato si basa principalmente su una rigorosa revisione della letteratura scientifica focalizzata su due principali pilastri applicativi: l’integrazione e il funzionamento dei Digital Twins per la simulazione e validazione virtuale delle azioni prima dell'esecuzione sul campo, e lo scheduling avanzato della produzione utilizzando strutture multi-agente in grado di interpretare richieste in linguaggio naturale e tradurle autonomamente in programmi di produzione o azioni vere e proprie. A completamento del quadro teorico, viene esaminato anche un caso studio applicativo riferito a un impianto industriale per la produzione di vernici, analizzando il comportamento di un software agentico di fronte alle reali dinamiche aziendali. Attraverso questo percorso vengono messi in luce i principali benefici concreti di queste tecnologie, fornendo al contempo una visione d’insieme sulle sfide tecnologiche da affrontare e sulle prospettive di sviluppo futuro per una fabbrica sempre più autonoma.