Caso aziendale

Herges: un modello di IA ha stimato i tempi di produzione cinque volte meglio degli esperti dell’azienda

Una carpenteria metallica a conduzione familiare prezza i lavori unici in base alle stime dei suoi esperti su quanto tempo richiederanno. Un centro pubblico di supporto l’ha aiutata a registrare i tempi reali e ad addestrare su di essi un modello di IA. Le stime del modello erano cinque volte più vicine al dato reale di quelle degli esperti.

Risultato Risultato misurato

Dei ricercatori hanno misurato il risultato e hanno pubblicato come.

In sintesi

Azienda
Herges Stahl- und BlechbauAzienda familiare che produce costruzioni saldate in acciaio e lamiera, per lo più pezzi unici
Dimensione
Medie imprese (50–249 dipendenti)
Settore
Manifattura
Dove e quando
Germania. Pubblicato a marzo 2026.
Chi ha prodotto le cifre
Atto ufficialeLe cifre sono state misurate e pubblicate dal Mittelstand-Digital Zentrum Saarbrücken, un centro finanziato con fondi pubblici che ha condotto il progetto con l’azienda. Riguardano un solo processo, la calandratura della lamiera.

Che cosa hanno fatto

Herges è un’azienda di famiglia che produce costruzioni saldate in acciaio e lamiera da oltre 80 anni. La maggior parte dei suoi prodotti sono pezzi unici costruiti su ordine del cliente. Ognuno ha bisogno di un preventivo, e il preventivo dipende da quanto tempo richiederà il lavoro. Un preventivo troppo basso fa perdere soldi. Uno troppo alto fa perdere l’ordine.

I tempi di produzione venivano stimati in base all’esperienza. L’azienda aveva provato ad annotare i tempi a mano, ma le registrazioni per pezzi identici differivano fino a 30 minuti ed erano poco utili.

Il progetto aveva due fasi, e si limitava a un solo processo: la calandratura della lamiera.

  1. Registrare i tempi reali. Il centro e l’azienda hanno scomposto il processo in fasi e costruito una semplice app con cui gli operai registrano ciascuna fase legandola al lavoro. Un prototipo è stato adattato passo dopo passo insieme agli operai, che sono stati formati per usarlo.
  2. Addestrare un modello su quei tempi. Un modello di IA è stato addestrato a prevedere il tempo per un nuovo lavoro partendo dalle dimensioni della lamiera. È stato provato su lavori che non aveva mai visto.

I numeri

Di quanto la stima si discostava in media dal tempo reale:

Intero processo, compreso lo spostamento del materialeSolo calandratura
Personale esperto24,3 minuti (72,6%)8,6 minuti (39,0%)
Modello di IA4,5 minuti (15,2%)3,8 minuti (16,5%)
  • Circa cinque volte più vicino degli esperti sull’intero processo.
  • Circa due volte più vicino sulla sola calandratura.

Secondo il centro, gli esperti sovrastimavano le attività di contorno, come lo spostamento del materiale, sulla base dell’esperienza personale.

Che cosa è successo dopo

Il modello è stato inserito in uno strumento per preparare i preventivi, che l’azienda sta provando. Il personale inserisce le dimensioni e ottiene il tempo previsto di lavoro e di macchina. Sono state previste tre cose:

  • Le prove accanto a ogni stima. Lo strumento mostra i dieci lavori passati più simili con i loro tempi misurati. Il personale vede subito se la stima sembra sbagliata e può modificarla.
  • L’azienda può riaddestrarlo. Herges voleva poter addestrare il modello da sé. I nuovi lavori continuano a essere registrati, e il modello viene aggiornato con essi a intervalli regolari.
  • Spazio per crescere. L’app si può configurare per altre fasi, come saldatura o montaggio, senza programmare.

Che cosa mostra il caso

  • Anche persone esperte possono sbagliare i tempi in modo sistematico. Qui sovrastimavano le parti del lavoro che nessuno osserva da vicino.
  • I dati non esistevano finché qualcuno non li ha raccolti. La prima metà del progetto è stata creare un modo per misurare.
  • Il confronto è stato fatto prima di fidarsi dello strumento. IA ed esperti hanno stimato gli stessi lavori, e le stime di entrambi sono state confrontate con ciò che è successo davvero.
  • Lo strumento mostra le sue prove. Lavori passati simili compaiono accanto a ogni previsione, e questo permette a una persona di controllarla in pochi secondi.

Cosa dice sulle pratiche

Pratiche che l’azienda ha applicato

Fonti

  1. Mittelstand-Digital Zentrum Saarbrücken (March 2026). KI-gestützte Datenanalyse zur Prozesszeitenermittlung. Project report, in German. digitalzentrum-saarbruecken.de