La velocità e la precisione nel passaggio dai dati alla conoscenza è uno dei segnali più concreti della maturità del modello Industry 4.0. Per raggiungere questo obiettivo, e dunque per mettere a disposizione delle imprese una capacità di gestione delle decisioni sempre più efficace, non basta disporre di strumenti innovativi per il monitoraggio dei dati, ma occorre orchestrarli per generare valore operativo immediato.
Indice degli argomenti
Il valore della sinergia tra IoT e AI
In ambito industriale la sinergia tra sensori, IoT e AI offre la possibilità di chiudere il ciclo sense–decide–act direttamente sullo shopfloor, quindi in un contesto prettamente operativo. Il tutto sulla base di un workflow in cui i dispositivi percepiscono lo stato dei processi, i modelli decisionali interpretano i segnali e le macchine regolano in autonomia i parametri di lavorazione.
Si predispone in questo modo un vero e proprio passaggio dall’automazione “programmata” a un’automazione intelligente e adattiva con evidenti vantaggi sotto molteplici punti di vista: in termini di riduzione degli sprechi, di capacità di individuare problematiche e anomalie, di migliorare e garantire la qualità dei prodotti e, non ultimo, di accorciare il tempo di risposta alle variazioni di domanda o di contesto.
Avvicinare l’intelligenza con l’edge computing
A supporto di questa evoluzione, l’edge computing è destinato a diventare una sorta di baricentro architetturale: la capacità di elaborazione locale consente infatti di gestire latenze minime, nello stesso tempo offre una maggiore resilienza. Il cloud mantiene il ruolo di deposito storico, di coordinamento multi-sito e di training dei modelli.
Su questo orizzonte strategico si colloca il digital twin di processo che integra i dati di fase e le immagini allo scopo di creare una rappresentazione continuamente aggiornata della produzione. Un superamento, dunque del “gemello statico” per mettere a disposizione uno strumento operativo che guida le verifiche di qualità, gli eventuali interventi per le rilavorazioni o per le tarature in tempo reale.
Smart product e sensoristica
La sensoristica di nuova generazione e gli smart product – progettati in logica application-driven – abilitano a loro volta una tracciabilità piece-level e grazie al Product Digital Passport ogni pezzo è nella condizione di portare con sé una storia verificabile di parametri, controlli e conformità. In parallelo, l’approccio vendor-agnostic e gli standard di interoperabilità riducono il lock-in, permettendo di integrare macchine e linee eterogenee.
Questi pilastri tecnologici non valgono solo in fabbrica: anche cantieri e contesti outdoor beneficiano di AI e IoT per stimare costi e risorse, armonizzare dati incompleti, e governare l’avanzamento lavori con dashboard near real-time. L’informazione, resa affidabile e fruibile, diventa la materia prima delle decisioni operative e della sostenibilità economica e ambientale.
Questi temi e queste prospettive saranno al centro dell’evento “Demo Experience – La nuova era dell’intelligenza connessa: sensori, IoT ed AI per trasformare i dati in decisioni” promosso da MADE Competence Center Industria 4.0, in collaborazione con Beckhoff, Università degli Studi di Brescia, Miraitek e Reply Cluster.
Il confronto è stato predisposto con l’obiettivo di capire come l’elaborazione in tempo reale dei dati possa sostenere decisioni strategiche orientate a efficienza operativa, qualità produttiva e competitività con una serie di interventi attenti a queste tematiche in diversi contesti.
Automazione Scientifica: quando l’intelligenza artificiale diventa parte del processo
Luca Conti, Sales Team Leader di Beckhoff Automation, nel suo intervento, affronta come nell’ambito del contesto competitivo di OEM ed end user, l’Automazione Scientifica propone un cambio di paradigma. Grazie a sensori avanzati, controllo intelligente e algoritmi di AI/Machine Learning è possibile generare conoscenza azionabile. Inoltre, l’integrazione nativa dell’intelligenza nei sistemi di automazione consente di superare i limiti dei controlli tradizionali, anticipare deviazioni e ottimizzare le performance in modo predittivo. Questo modello consegna un risultato che ha la fisionomia di una manifattura adattiva, in cui le macchine apprendono dai dati, dialogano tra loro e supportano le decisioni in tempo reale, abilitando qualità costante e maggiore disponibilità degli impianti.
Sensori e smart product per l’industria
Edoardo Cantù, Co-Founder & CEO di inXense; Docente a contratto dell’Università degli Studi di Brescia porta l’attenzione sul ruolo degli smart product, progettati su esigenze custom-need-driven, ovvero su oggetti fisici potenziati con capacità di misura sia a livello di ambiente che di stato operativo, uniti a connettività verso cloud o reti mesh di altri smart product. Si tratta di elementi chiave dell’IoT, che possono cooperare per svolgere funzionalità avanzate a più alto valore, abilitando manutenzione predittiva e monitoraggio di dispositivi. Questo contributo guarda anche alle soluzioni e alle applicazioni per la realizzazione di smart product con tecnologie innovative, e mostra come la progettazione application-driven trasformi i dati in servizi ad alto valore aggiunto.
Edge-Driven Intelligence: verso la macchina autonoma e il digital twin di processo
Erica Perego, CTO di Miraitek porta l’attenzione su M4U, la piattaforma di Edge Intelligence hardware independent e vendor-agnostic, con cui Miraitek gestisce in modo completo il ciclo Sense–Decide–Act all’edge.
M4U parte dall’acquisizione di dati di fase e immagini in continuo, è in grado di costruire il digital twin di processo e di fornire feedback immediati sulla lavorazione. I modelli decisionali integrati poi eseguono il controllo qualità in tempo reale, correggono i parametri quando necessario e pianificano rilavorazioni in autonomia. Grazie a questo approccio ogni pezzo genera una traccia completa: i dati piece-level confluiscono nel Product Digital Passport, abilitando tracciabilità, conformità e miglioramento continuo lungo il ciclo produttivo.
Cantieri 4.0. AI e IoT per la gestione intelligente dei lavori: dalla raccolta dati alle decisioni operative
Mariachiara Cesario, Senior Consultant, Reply Cluster e Alessandro Bertulli, Consultant, Reply Cluster allargano l’orizzonte al tema della gestione dei cantieri stradali, dove con l’integrazione di AI, sensori IoT e piattaforme cloud è possibile trasformare i dati operativi e consuntivi storici in stime automatiche di costi e risorse.
In contesti dove i dati sono spesso parziali o disomogenei, l’adozione di metodi statistici e algoritmi di data harmonization permette di restituite un dataset affidabile su cui costruire modelli robusti e decisioni sempre più affidabili. Se a questo modello si aggiunge un monitoraggio near-real-time dell’avanzamento attività e delle performance operative, utilizzando dashboard interattive è possibile ottenere una visione chiara e condivisa del cantiere. Prende forma in questo modo un modello data-driven anche per l’ambiente delle costruzioni stradali, in cui l’informazione diventa strumento di efficienza operativa e sostenibilità.
