Quasi un anno fa lo State of Smart Manufacturing Report, lo studio globale di Rockwell Automation su oltre 1.500 operatori di punta del settore, riguardo al nostro paese, indicava come l’industria manifatturiera italiana creda e investa nell’intelligenza artificiale, ma abbia ancora difficoltà a implementarla su larga scala e a generare ritorni sugli investimenti (ROI). Quest’anno, il 2026 State of Industrial AI Report, uno studio mondiale condotto da Cisco in collaborazione con Sapio Research su oltre mille decision maker attivi in organizzazioni che operano in 21 settori industriali, incluso il manufacturing, e presenti in 19 paesi, comincia a registrare trend positivi a livello internazionale: l’85% ritiene che la AI migliorerà la postura di cyber security. Il 61% sta attivamente implementando la AI su larga scala. Inoltre, l’impatto concreto della AI sul business sta crescendo rapidamente: il 25% dei dirigenti aziendali ora dichiarano che la AI sta avendo un effetto trasformativo sulle loro organizzazioni, più del doppio rispetto al 12% di un anno fa.
Benefici e sfide dell’AI applicata al ciclo produttivo
Sull’impatto trasformativo e le sfide dell’AI nell’automazione industriale e nello smart manufacturing, abbiamo raccolto i punti di vista di consulenti ed executive operativi negli Stati Uniti e in Europa. Derrick Whitfield, senior project manager e consulente strategico in Niti Systems Consultants, opera all’incrocio tra tecnologie emergenti, sistemi aziendali e implementazione pratica. È autore di un libro sul tema (Beyond Automation: Building the Human + AI Enterprise) che analizza la transizione delle organizzazioni, dall’utilizzo dell’AI come strumento, alla sua integrazione nel modello operativo di base, bilanciando il processo decisionale umano con i sistemi intelligenti per migliorare le prestazioni, la responsabilità e la scalabilità. “A mio modo di vedere – spiega Whitfield, -, il dibattito nel campo dell’automazione industriale si sta spostando dalla domanda ‘possiamo usare l’AI?’ a ‘come possiamo renderla operativa senza compromettere il sistema?’. Stiamo vedendo vantaggi concreti, nella manutenzione predittiva, nell’ottimizzazione delle prestazioni degli asset, nell’allocazione più intelligente delle risorse, ma ci scontriamo anche con ostacoli molto concreti legati all’integrazione dei sistemi legacy, alla qualità dei dati, alla governance, alla fiducia nelle decisioni automatizzate”. I benefici chiave?
“L’impatto più immediato si riscontra nella manutenzione predittiva, dove la AI sta riducendo i tempi di fermo non programmati, identificando i pattern di guasto prima rispetto ai tradizionali sistemi basati su regole. Stiamo inoltre assistendo a miglioramenti concreti nel controllo qualità, grazie alla visione artificiale, che rileva i difetti in tempo reale con un livello di coerenza che l’ispezione manuale non è in grado di garantire”. Ma è sul fronte dell’ottimizzazione che si vedono particolari vantaggi. “L’AI viene ora utilizzata per adeguare dinamicamente i programmi di produzione, il consumo energetico, e gli input della catena di approvvigionamento in base alle variazioni del contesto reale, anziché a ipotesi di pianificazione statiche. È proprio qui che si stanno concretizzando risparmi sui costi e aumenti di efficienza misurabili. Il tema oggi non è la ‘full autonomy’, bensì il potenziamento. L’AI sta rendendo operatori esperti, ingegneri, responsabili della pianificazione molto più produttivi, non li sta rendendo obsoleti” conclude Whitfield.
Integrare la AI nel flusso di lavoro
Su una linea di pensiero analoga, Ranjith Raghunath, Ceo di CX Data Labs, secondo cui “dove la AI può davvero dare il meglio di sé nel settore manifatturiero è in ambiti quali la gestione degli acquisti e delle scorte di materie prime, e la previsione della domanda. È anche un’enorme risorsa per la safety, – aggiunge, in quanto – strumenti AI adeguatamente addestrati possono individuare comportamenti non sicuri dei lavoratori, o potenziali malfunzionamenti prima che blocchino l’intera linea di assemblaggio o causino un infortunio sul lavoro”.
Al momento, osserva, Rafael Sarim Oezdemir, head of growth in EZContacts “uno degli impatti più evidenti della AI sull’automazione industriale è la riduzione dei tempi di fermo imprevisti. Secondo le statistiche, le aziende che utilizzano soluzioni di apprendimento automatico per monitorare le proprie apparecchiature e prevedere i guasti riducono il rischio di malfunzionamenti del 30-50%”. Oezdemir sottolinea i vantaggi delle tecnologie di visione artificiale applicate alle linee di produzione: “Il fatto che l’identificazione dei difetti avvenga direttamente in fase di produzione comporta un enorme risparmio di risorse, poiché i costi associati a tali interventi sono esponenziali”. Tra gli ostacoli che frenano il potenziale delle AI e il raggiungimento del ROI “il principale è la mancanza di un’infrastruttura dati avanzata”. Ma anche “la capacità del personale d’interagire efficacemente con la tecnologia” chiarisce Oezdemir, evidenziando anche la sfida derivante dall’integrazione negli ambienti industriali (OT), di soluzioni nate per ambienti informatici.
Secondo Paul Malott, ceo di Automation24 “l’impatto più rilevante è la qualità delle decisioni su larga scala. Negli ambienti produttivi, l’AI ha migliorato la selezione dei fornitori, ridotto i tempi dei cicli di approvvigionamento e consentito una visibilità in tempo reale su costi, rischi e prestazioni. Ho visto le decisioni di approvvigionamento nelle fasi iniziali diventare significativamente più allineate al margine e alla preparazione del programma, quando l’AI è integrata direttamente nel flusso di lavoro. Il valore deriva dall’integrazione dell’AI nel modo in cui vengono prese le decisioni, non solo da come vengono eseguiti i compiti”.
Cory Linton, Ceo e fondatore di Mojo AI, pone l’accento sulla capacità della AI, in ambito industriale, di aggregare e analizzare i dati sulla safety (sicurezza fisica) per comprendere le condizioni del sito e prevedere i rischi prima che si verifichino, specialmente negli stabilimenti di grandi dimensioni. “In questi cantieri viene generata un’enorme quantità di dati sulla safety che rimane in gran parte inutilizzata. Ogni piano preliminare al lavoro riporta dettagli sulle attività da svolgere, sulle condizioni in cantiere, sulle squadre coinvolte e sui rischi individuati prima dell’inizio dei lavori. In un progetto di tali dimensioni, nel corso del tempo si accumulano migliaia di questi documenti. La maggior parte viene esaminata per verificarne la conformità e poi archiviata. Le informazioni ci sono, ma nessuno le esamina davvero nel loro insieme. È qui che sta il divario. Non nella raccolta dei dati, ma nel loro effettivo utilizzo. Quando quei dati vengono analizzati a livello di progetto, i pattern iniziano a emergere piuttosto rapidamente” conclude Linton.
Serve innovazione nella meccatronica
Una prospettiva radicalmente diversa, ma rilevante, è espressa da Robbie Dickson, ingegnere capo, Ceo e fondatore di Firgelli Automations. Dickson richiama l’attenzione sul fatto che la transizione verso lo smart manufacturing moderno si fa anche migliorando la meccatronica: “Ci si concentra sul software, ma nei miei 27 anni nel settore ho constatato che il vero vantaggio è l’AI fisica. Questa è intelligenza integrata nel sistema di attuazione, non solo nel cloud”. Oggi l’ostacolo, spiega, è quella che si chiama ‘mass penalty spiral’, il limite fisico (rapporto forza/peso) della meccanica tradizionale. “Stiamo chiedendo all’AI del 2026 di funzionare su sistemi meccanici obsoleti. Per migliorare i processi di produzione, abbiamo bisogno di sistemi lineari integrati e ad alta precisione, come le inverted planetary roller screw” conclude Dickson.
