Il comparto manifatturiero italiano sta attraversando una fase di profonda trasformazione, dove la capacità di generare e interpretare informazioni diventa un asset strategico tanto quanto la precisione meccanica. Durante il recente convegno “IoT meets AI: nuove opportunità, nuove responsabilità”, organizzato dagli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano, Davide Rossi, ricercatore dell’Osservatorio Internet of Things, ha delineato lo stato dell’arte del settore attraverso una survey che ha coinvolto un campione di 227 produttori di macchinari. Questi dati offrono una prospettiva privilegiata su come le aziende italiane, prevalentemente piccole e medie imprese, stiano affrontando le sfide poste dall’Industrial IoT e dalle nuove normative europee sulla condivisione dei dati.
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La struttura del mercato e l’approccio all’Industrial IoT
L’indagine condotta dall’Osservatorio si concentra su un campione che rispecchia fedelmente la realtà industriale del Paese. Il 50% delle aziende coinvolte appartiene al settore della meccanica, seguito dal 19% del comparto metallurgico, dal 16% dell’alimentare e dal 14% delle costruzioni. La predominanza delle piccole e medie imprese è evidente: il 93% dei rispondenti è costituito da piccoli attori o medie realtà, mentre solo il 7% appartiene alla categoria delle grandi aziende. Anche i volumi produttivi riflettono questa dimensione, con il 61% delle imprese che realizza meno di 1.000 macchinari su base annua.
In questo scenario, l’adozione di soluzioni di Industrial IoT non è più un’ipotesi remota, ma una realtà consolidata. Secondo quanto riportato da Rossi, il 18% del campione dichiara di connettere la totalità dei macchinari prodotti, mentre un ulteriore 30% produce in modalità connessa la maggior parte del proprio parco macchine. Complessivamente, circa sette aziende su dieci (il 69%) integrano tecnologie di connettività in almeno una parte della loro offerta. Un dato particolarmente rilevante riguarda la maturità di questo approccio: il 63% delle aziende ha iniziato a produrre macchinari connessi da oltre sei anni, registrando un incremento dell’11% rispetto alla rilevazione dell’anno precedente. Questa continuità ha permesso lo sviluppo di una solida expertise interna nel gestire le complessità tecniche della rete industriale.
Il Data Act: tra ottimismo teorico e prudenza operativa
L’entrata in vigore del Data Act rappresenta uno dei nodi cruciali per l’evoluzione dell’Industrial IoT. La percezione dei produttori appare complessivamente positiva: solo il 3% degli intervistati vede prevalere gli svantaggi, a fronte di un 33% che intravede opportunità concrete e un 64% che, pur non prevedendo impatti significativi immediati, non manifesta ostilità verso il nuovo quadro normativo. Tuttavia, esiste un divario netto tra la predisposizione teorica e l’attuazione pratica. Davide Rossi sottolinea come, nonostante l’entusiasmo, «nella teoria tutti sembrano abbastanza entusiasti e vedono molte opportunità, poi però bisogna anche fare i primi passi concreti in questa direzione».
Al momento, infatti, solo il 18% delle aziende ha avviato un’analisi interna per comprendere le implicazioni della norma e appena il 6% ha intrapreso processi reali di adeguamento. Tra le opportunità che i produttori intendono cogliere grazie al Data Act, spicca la volontà di favorire una maggiore interoperabilità tra sistemi e piattaforme, creando set di dati condivisibili tra diversi attori. Il 36% punta invece a raggiungere nuovi segmenti di mercato offrendo servizi aggiuntivi o lavorando sulla propensione dei clienti alla condivisione dei dati.
La governance e i driver della connettività
La decisione di investire nell’Industrial IoT all’interno delle realtà analizzate è guidata in primis dal CEO, figura che mantiene un potere decisionale centrale data la natura prevalentemente medio-piccola delle aziende. Seguono per rilevanza il responsabile Ricerca e Sviluppo (43%) e il responsabile vendite (26%), quest’ultimo sempre più sollecitato da clienti che richiedono esplicitamente connettività all’interno dei macchinari.
Gli obiettivi che spingono queste aziende a proporre macchine connesse sul mercato sono molteplici:
- Il tema degli incentivi legati al MIMIT rimane la motivazione principale per molti attori.
- La ricerca o il mantenimento di un vantaggio competitivo si posiziona al secondo posto.
- Il miglioramento dell’efficacia e dell’efficienza delle attività post-vendita è considerato un driver essenziale per trarre vantaggio reale dalla connettività.
- L’adeguamento normativo, che ha registrato una crescita del 5% rispetto al 2024 come obiettivo dichiarato.
Valorizzazione del dato e barriere all’uso
L’efficacia di un sistema di Industrial IoT si misura nella capacità di utilizzare i dati raccolti. Attualmente, due aziende su tre (66%) dichiarano di impiegare attivamente i dati provenienti dai macchinari in uso presso i clienti, un dato in crescita del 13% rispetto all’anno scorso. L’utilizzo principale riguarda l’ottimizzazione del post-vendita (42%), seguita dalla necessità di aumentare la visibilità sul funzionamento del parco macchine per prevenire guasti (37%) e dallo sviluppo di versioni migliorative del prodotto basate sull’uso reale dei clienti (38%, 39%).
Nonostante i segnali positivi, Rossi evidenzia che «non è tutto oro ciò che luccica». Esiste ancora una quota di aziende (15%) che non ha accesso ai dati raccolti e, dato ancora più critico, un 13% che pur avendo accesso non li utilizza affatto. Le ragioni di questo stallo sono legate a una diffusa mancanza di consapevolezza: la risposta più comune tra chi non sfrutta le informazioni è un “non so”, segnale che molte realtà non hanno ancora identificato una strategia di valore per i propri dati. Altre barriere includono la carenza di competenze interne (20%), la mancanza di strumenti IT adeguati (21%) e problemi nella raccolta corretta delle informazioni (9%).
L’integrazione dell’Intelligenza Artificiale
Il legame tra Industrial IoT e Intelligenza Artificiale è considerato la frontiera tecnologica del prossimo futuro. Sebbene oggi solo il 4% dei produttori dichiari di integrare già funzionalità AI nei propri macchinari connessi, il 50% prevede di farlo nel breve o medio termine. Di questi, il 70% stima un orizzonte temporale di 2-3 anni, con una parte che punta a implementazioni già nei prossimi 12 mesi.
Le funzionalità su cui si concentra l’attenzione dei produttori riguardano:
- Interazione uomo-macchina: Il 66% punta sul riconoscimento vocale o gestuale per semplificare il controllo del macchinario senza l’uso di interfacce fisiche tradizionali.
- Sicurezza: L’AI viene vista come uno strumento fondamentale per potenziare la cybersecurity dei macchinari connessi.
- Efficienza e autonomia: Il 60% degli intervistati guarda alla gestione dei consumi energetici e all’automazione delle attività, immaginando macchine capaci di prendere decisioni autonome e riconoscere guasti preventivamente.
Il superamento del collo di bottiglia
In chiusura dell’intervento, Rossi ha chiarito che la sfida non è più puramente tecnologica. Molte realtà connettono i macchinari per usufruire degli incentivi, ma restano sprovviste degli strumenti necessari per monitorare il parco macchine o offrire servizi evoluti. Secondo il ricercatore del Politecnico di Milano, la vera criticità risiede nel capitale umano: «Penso che sia ancora un tema di competenze, più che un tema tecnologico, per fare in modo che si sfrutti effettivamente al massimo questo valore».
