Nel comparto delle macchine utensili, il dato è ormai riconosciuto come un patrimonio strategico. Eppure, la capacità di trasformarlo in valore, in un reale percorso verso la macchina intelligente (smart machinery) resta disomogenea.
La survey condotta da Cefriel e UCIMU tra luglio e settembre 2026 fotografa uno scarto importante tra consapevolezza e operatività: strategie non sempre collegate agli obiettivi di business, responsabilità frammentate, qualità dei dati variabile, sistemi IT e OT solo parzialmente integrati.
Dalla tecnologia ai problemi reali: il punto di partenza della Smart Machinery
Il percorso verso macchine di nuova generazione (smart machinery) non parte però (o non si esaurisce solo) con la scelta di una tecnologia. Inizia dai problemi che costruttori, operatori e integratori affrontano ogni giorno: setup complessi, commissioning che richiede settimane, competenze specialistiche sempre più difficili da reperire, conoscenza che rischia di uscire dall’azienda insieme agli esperti.
Tre casi, un unico approccio
Alessandro Corrente, Business Development Manager di Cefriel (Politecnico di Milano), affronta il tema nel nuovo Instant Paper "Smart Machinery: come sviluppare la nuova generazione di macchine industriali partendo da dati, conoscenza e Intelligenza Artificiale" con un approccio fondato sui casi reali.
Nel documento, tre esperienze significative di aziende che hanno intrapreso il loro percorso verso la smart machinery
BLM Group ha avviato, con Cefriel e MUSP, un progetto di “messa in macchina assistita” per le celle laser 3D. Computer Vision e automazione intelligente sono usate per riconoscere il tooling, verificarne la coerenza con il programma di lavorazione e guidare l’operatore nel setup.
Capellini Electrospindles ha trasformato l’interesse per l’AI in una roadmap di innovazione. Il percorso, nell’ambito del progetto Innovaction, è partito dalla formazione per arrivare alla gestione della documentazione aziendale e ai servizi per i clienti.
Un costruttore europeo di impianti industriali ha reso completamente digitale il commissioning. Un modello costruito sui dati storici individua i parametri rilevanti e cattura la conoscenza degli specialisti, per generare configurazioni iniziali ottimizzate.
Il filo conduttore è che l’AI non sostituisce l’esperienza delle persone, ma la rende più accessibile, trasferibile e replicabile. Scopri di più nell'Instant Paper gratuito.
