L’Edge AI è l’intelligenza artificiale (AI) che gira vicino alla fonte del dato su sensori, telecamere, macchine o piccoli computer chiamati gateway invece che solo nel cloud (data center remoto).
Questo significa che l’analisi e le decisioni avvengono subito, senza inviare tutto su Internet: bassa latenza, più affidabilità anche con rete instabile, maggiore privacy perché molti dati restano sul posto e meno costi di trasmissione.
In pratica, l’Edge AI è la versione “sul campo” dell’AI: perfetta per Manufacturing (Attività di trasformazione/produzione industriale), logistica e Smart Factory.
Perché parlarne in termini semplici?
Oggi i dati nascono ovunque: sulle linee di produzione, nei magazzini, sui mezzi che consegnano. Con l’Edge AI l’analisi non aspetta di arrivare al cloud: avviene subito, lì dove il dato nasce. Risultato? Meno ritardi, meno errori, più azioni in tempo reale.
Come funziona in pratica
Immagina una telecamera vicino al nastro: la visione artificiale riconosce un difetto e scarta il pezzo subito, senza fermare tutto. Oppure un sensore sente una vibrazione strana e avvisa prima che la macchina si rompa (questa è la manutenzione predittiva). Nel magazzino, i carrelli autonomi (AGV – Automated Guided Vehicle / AMR – Autonomous Mobile Robot) scelgono il percorso più veloce in base al traffico reale.
I vantaggi che contano davvero
- Qualità: meno scarti grazie al controllo qualità con visione artificiale in linea.
- Continuità: anche se la connessione va e viene, le decisioni locali non si fermano.
- Costi: si inviano al centro solo le informazioni utili, non tutti i dati grezzi.
- Velocità: tempi di ciclo più brevi e supply chain più puntuale.
Cosa serve per partire
Per partire non occorre rivoluzionare tutto. Bastano:
- un punto dove leggere i dati (sensori, telecamere, PLC – Programmable Logic Controller),
- un piccolo “cervello” vicino alle macchine che esegue i modelli di AI (Intelligenza Artificiale),
- una piattaforma dati centrale dove storicizzare e migliorare i modelli nel tempo.
Il resto è organizzazione: decidere chi è responsabile dei dati, cosa misurare e come capire se il progetto sta rendendo.
Da dove iniziare
Scegli un caso d’uso con impatto e ritorno rapidi:
- Controllo qualità su una linea (difetti visivi).
- Manutenzione predittiva su un macchinario critico.
- Ottimizzazione dei percorsi di picking in un magazzino.
Fai un PoC (Proof of Concept) piccolo, misura i risultati (KPI come OEE, lead time, difetti, consegne), poi estendi ad altri reparti e siti.
Errori da evitare
- Mandare “tutto al cloud”: costa e rallenta. Meglio filtrare e inviare solo ciò che serve.
- Partire senza obiettivi chiari: senza KPI non si vede il valore.
- Dimenticare sicurezza e ruoli: chi gestisce i dati, chi aggiorna i modelli, chi decide?
Il ruolo di Diecipoints nel processo evolutivo della tua azienda
Con Diecipoints passi dall’idea al risultato. Ti aiutiamo a scegliere il primo caso d’uso, mettere i sensori giusti, portare l’AI vicino alle macchine, collegare tutto con l’IoT e dare visibilità ai dati con dashboard semplici. Così l’azienda ottiene decisioni più rapide, scarti ridotti e una Smart Factory pronta a crescere.
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