- Intelligenza artificiale nell’Industria 5.0: perché e quando è utile
- Algoritmi di AI per la manutenzione predittiva
- Edge AI: come funziona l’elaborazione all’Edge
- Generazione automatica di codice e AI generativa
- Interfacce conversazionali per il controllo macchina
- Robotica collaborativa: più efficienza e sicurezza con l’AI
- Cybersecurity e AI: Threat Detection & Response
- Come l’AI si integra nelle piattaforme di automazione più evolute
- Conclusioni: l’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale nel manifatturiero italiano
L’intelligenza artificiale (AI) sta innegabilmente trasformando il mondo che ci circonda. Tanto che, secondo un recente rapporto PwC, entro il 2030 potrebbe contribuire all’economia globale per l’esorbitante cifra di quasi 15 trilioni di dollari.
Intelligenza artificiale nell’Industria 5.0: perché e quando è utile
Ma nello specifico, per quanto riguarda l’industria e, soprattutto, nei contesti Industria 5.0, in cosa consiste il contributo dell’AI?
Dalla semplificazione dei processi al miglioramento della capacità decisionale, dall’aumento dell’efficienza alla riduzione dei costi, l’AI entra ormai a gamba tesa in tantissimi reparti della fabbrica digitale e sostenibile. In questi contesti, promuove e amplifica le potenzialità dell’automazione.
Esempi ne sono la gestione dell’assistenza clienti, la manutenzione predittiva, la robotica intelligente. Ma anche l’ottimizzazione dell’inventario, le strategie di investimento, la valutazione dei rischi dei fornitori, la gestione dei contratti, e molto altro ancora.
In poche parole, l’AI rappresenta oggi una scelta strategica e può portare un importante vantaggio competitivo.
Non è infatti un caso che il 92% delle aziende preveda di aumentare i propri investimenti in intelligenza artificiale nei prossimi tre anni. E lo farà con una particolare attenzione all’integrazione dell’AI nei workflow e nei processi produttivi (Report 2025 McKinsey & Company, “AI in the Workplace”).
Algoritmi di AI per la manutenzione predittiva
L'analisi predittiva tramite algoritmi di intelligenza artificiale permette di evitare guasti improvvisi ai macchinari. In tal modo rende possibile ridurre al minimo i tempi di fermo, anche del 50%, secondo la stima di CMMS italia.
Si tratta di un mercato, quello dell’intelligenza artificiale applicato alla manutenzione predittiva, in forte crescita. Secondo Research Nester il 2025 potrebbe chiudersi con un valore di quasi 6 miliardi di dollari. Una cifra che arriverà a oltre 40 miliardi nei prossimi dieci anni, a un tasso di crescita annuo di circa il 21%.
Come usare l'AI, per migliorare la strategia di manutenzione?
Gran parte delle macchine sono già oggi dotate di sensori e strumenti di monitoraggio (IIoT). Questi sistemi raccolgono dati su temperatura, vibrazioni, pressioni e altri parametri relativi alle condizioni dei dispositivi. L'analisi di questi dati permette di anticipare i possibili guasti in modo da pianificare opportuni interventi di manutenzione.
Le imprecisioni all'interno del set di dati utilizzati per l’analisi possono compromettere l'efficacia della stessa. Per questo motivo, i modelli di intelligenza artificiale addestrati su dati storici possono segnalare automaticamente letture o registrazioni anomale dei contatori. Inviano poi alert affinché gli operatori umani ricontrollino i dati prima di confermarne l’input.
Infine, l’AI può supportare una gestione efficace dell'inventario dei pezzi di ricambio, anche suggerendo quando rifornire il magazzino.
Edge AI: come funziona l’elaborazione all’Edge
Tradizionalmente, gli algoritmi di AI vengono eseguiti in Cloud, dove elaborano i dati ricevuti dai dispositivi locali, a cui poi restituiscono i risultati. Questo, tuttavia, può creare problemi di latenza, inaccettabile per applicazioni critiche nei contesti industriali, e di privacy dei dati, oltre a richiedere una connettività costante.
Il termine Edge AI si riferisce all'implementazione di modelli di intelligenza artificiale direttamente sui dispositivi. In questo modo, i device sono in grado di elaborare i dati e prendere decisioni a livello locale in tempo reale.
Anche in questo caso si tratta di un comparto molto promettente. Tanto che Precedence Research prevede che il mercato globale dell’Edge AI crescerà con un tasso di quasi del 22% annuo, fino a raggiungere gli oltre 143 miliardi di dollari entro il 2034.
I modelli Edge AI possono gestire attività come il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione vocale e la manutenzione predittiva in tempo reale. Gli utilizzi principali riguardano il monitoraggio delle attrezzature, l’ispezione e il controllo di qualità dei prodotti, la visione di sistemi robotici.
Quali sono i principali vantaggi dell'Edge AI?
Dati sensibili come feed video o informazioni biometriche possono rimanere sul dispositivo, riducendo i rischi di esposizione e supportando la conformità alle normative sulla privacy.
Ancora, l’elaborazione locale diminuisce la necessità di banda e riduce il consumo di energia, il che è un requisito fondamentale per i dispositivi IoT.
Infine, l'Edge AI riduce drasticamente la latenza. Porta i tempi di risposta dalle centinaia di millisecondi delle soluzioni Cloud a pochi millisecondi, in alcuni casi fino a 1 millisecondo se l’Edge AI viene combinato con il 5G (fonte: IRJET, marzo 2025).
Generazione automatica di codice e AI generativa
Quando l’operatore immette un prompt di testo che descrive cosa deve fare un codice, ci sono tool di AI generativa che sono oggi in grado di produrre automaticamente il codice corrispondente, ma anche di aggiornare un codice legacy, di tradurre da un linguaggio di programmazione a un altro (ad esempio, da COBOL a Java), di supportare attività di debug.
Tutto questo permette di velocizzare le tempistiche di sviluppo, ma anche di ovviare all’eventuale mancanza di esperienza da parte dell’operatore umano.
In realtà, anche le piattaforme low-code e no-code consentono di generare codice in modo rapido, solitamente attraverso semplici drag & drop. Tuttavia, esse dipendono da librerie di componenti precostituiti. L’AI generativa, invece, non utilizza modelli e librerie, il che si considera un vantaggio in termini di semplicità e velocità.
Quanto tempo si può risparmiare generando codice con l’AI?
Un rapporto basato su sondaggi e analisi di Thoughtworks/GitHub indica circa il 30-50%, nel caso di codice ripetitivo. Il portale Techzine.eu ha invece fornito i dati di un sondaggio più ampio, indicando che quasi tutti gli sviluppatori (99%) riferiscono risparmi di tempo. Il 68% di essi dichiara di risparmiare più di 10 ore a settimana.
Si tratta dunque di una applicazione di sicuro interesse, con un valore di mercato anch’esso destinato a crescere. Fundamental Business Insights stima, infatti, che il mercato della generazione di codice mediante AI chiuderà un 2025 a oltre 36 milioni di dollari, per arrivare a quasi 275 entro il 2034, con una crescita annua che sfiorerà il 25%.
Interfacce conversazionali per il controllo macchina
L'efficacia di un'interfaccia uomo-macchina (HMI, Human-Machine Interface) viene misurata in base alla facilità con cui essa consente agli utenti di eseguire le attività desiderate. Ad esempio, attraverso interfacce grafiche (GUI), touchscreen, controlli gestuali, riconoscimento vocale, chatbot e altro.
Un obiettivo chiave per i sistemi HMI è dunque quello di ridurre al minimo lo sforzo cognitivo richiesto per gestirle.
Con il progredire dell’integrazione dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico nelle interfacce uomo-macchina, queste ultime stanno diventando sempre più sofisticate. Sono in grado ad esempio di adattarsi alle preferenze dell’utente, in modo da rendere più semplice e rapida l’interazione. Oppure restituiscono testo predittivo a fronte di un input, come accade anche nei motori di ricerca.
I pannelli HMI intelligenti possono elaborare grandi quantità di dati in tempo reale, anche localmente (Edge AI), fornendo informazioni critiche per ottimizzare i processi industriali.
Robotica collaborativa: più efficienza e sicurezza con l’AI
I robot collaborativi (cobot) rendono possibile la collaborazione sicura ed efficiente con gli operatori umani. La vera svolta nella loro evoluzione è rappresentata dall’integrazione con l’AI, soprattutto attraverso l’apprendimento automatico dall’esperienza (machine learning), che riduce la necessità di programmazione.
Per svolgere i task in piena sicurezza, i cobot devono acquisire la massima consapevolezza dell’ambiente circostante. Ancora una volta, l’AI gioca un ruolo fondamentale, ad esempio, se integrata con tecnologie come la visione artificiale 3D, che consente loro di identificare dimensioni, forma, orientamento e profondità degli oggetti, nonché di reagire e riprogrammarsi in base agli stimoli ricevuti dall’ambiente.
Il mercato dei cobot, secondo l’analisi di IDTechEx, raggiungerà i 30 miliardi di dollari entro il 2035, con un tasso di crescita annuo del 34,5%. L'integrazione dell'intelligenza artificiale in queste macchine è considerata un fattore chiave per questa crescita.
In particolare, oltre il 53% dei nuovi cobot lanciati include funzionalità di visione AI (fonte: Global Growth Insights, ottobre 2025).
Cybersecurity e AI: threat detection & response
Nell'ambito della cybersecurity, i più evoluti attacchi ai sistemi informatici sfruttano già da tempo le possibilità dell’AI. Per questo è importante che l’intelligenza artificiale sia utilizzata anche nelle attività di rilevamento e di risposta alle minacce.
Ad esempio, tramite AI è possibile analizzare enormi quantità di dati in tempo reale, identificando pattern e anomalie. Oppure è possibile automatizzare la risposta agli incidenti, mitigando rapidamente i disservizi.
Gli algoritmi di machine learning affinano costantemente la loro capacità di rilevamento dei rischi. Riducono i falsi allarmi e si adattano alla continua evoluzione delle minacce informatiche attraversi un vero e proprio apprendimento adattivo.
La raccolta dei dati è fondamento della cybersecurity. Questi dati sono sottoposti a pulizia e standardizzazione. Successivamente gli algoritmi di AI li analizzano per identificare anche piccole irregolarità che misure di sicurezza tradizionali potrebbero non rilevare.
Takepoint Research riporta infatti che i sistemi basati sull'AI ottengono un tasso di rilevamento più elevato (92,3%) rispetto ai sistemi tradizionali (78,5%). Ci sono una percentuale di falsi positivi inferiore (8,7% contro 15,2%) e tempi di risposta medi più rapidi (15,2 secondi contro 45,0 secondi)
Infine, l’AI è fondamentale anche in strategie di analisi predittiva che sfruttano i dati storici e i trend in atto per anticipare possibili minacce future.
Come l’AI si integra nelle piattaforme di automazione più evolute
Abbiamo considerato alcune possibili declinazioni dell’intelligenza artificiale nei contesti industriali, in particolare orientati al paradigma Industria 5.0.
Ma come metterle davvero in pratica? In che modo si può portare l’AI nell’Industria 5.0 per trarne concreto valore ed efficienza?
Affidarsi a piattaforme di controllo e automazione avanzata come ctrlX AUTOMATION di Bosch Rexroth dà la possibilità di portare l’AI in produzione, ottenendone reale beneficio. ctrlX AUTOMATION fornisce tutti i componenti necessari per costruire soluzioni complete: dai controllori agli azionamenti e ai motori, nonché agli I/O alle funzionalità Motion, PLC e IoT.
Si tratta di un ecosistema aperto, basato sul sistema operativo Linux. Integra funzionalità di intelligenza artificiale, in particolare attraverso un modulo dedicato all’elaborazione e all’interpretazione dei dati all’Edge, riducendo la latenza e abilitando applicazioni come la visione artificiale, per il sorting o per il controllo di qualità, e la manutenzione predittiva.
L’ecosistema ctrlX AUTOMATION concentra la parte tecnologica in un’unica componente. In questo modo l’interazione tra le parti IT, IoT, PC e PLC avviene su una sola applicazione. Il che si traduce in una riduzione importante dei tempi di comunicazione tra ambiti diversi.
Il sistema è modulare e ampiamente scalabile: nuove funzionalità possono infatti essere facilmente aggiunte senza cambiare l’architettura.
La piattaforma offre anche un supporto globale 7 giorni su 7 con supervisione da remoto degli asset. ctrlX Automation, infine, è progettata per consentire a partner esterni, come software house, integratori di sistema o aziende specializzate, di integrare nella piattaforma il proprio valore e le proprie funzionalità in ottica di co-creazione e collaborazione.
Conclusioni: l’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale nel manifatturiero italiano
Ma in che modo le aziende italiane si stanno confrontando oggi con le soluzioni di AI?
Da una recente indagine condotta da KPMG, in collaborazione con IPSOS, su un campione di 150 aziende italiane di grandi dimensioni, è emerso come l’intelligenza artificiale sia effettivamente un tema di forte interesse. Quasi la metà delle organizzazioni (43%) ha già avviato progetti in questo ambito, mentre la maggioranza (57%) che prevede di farlo in futuro.
Il 73% delle aziende, in particolare, ritiene che grazie allo sviluppo di applicazioni basate su AI la situazione economica della propria azienda migliorerà. Il 64% pensa che l’AI cambierà radicalmente il modello di business, soprattutto nell’area della produzione. Questo avverrà principalmente grazie all’aumento della produttività, al supporto decisionale e al miglioramento dei prodotti e dei servizi offerti.
Tuttavia, ed è la conclusione del rapporto, l’AI non può e non deve essere solo uno strumento per automatizzare le operazioni e aumentare l’efficienza. Deve invece diventare parte di un processo di miglioramento che veda sempre le persone al centro dell’innovazione, proprio nell’ottica umano-centrica del paradigma Industria 5.0.