L’integrazione di tecnologie innovative, tra cui l’AI, la robotica avanzata e il machine learning, è un fattore abilitante per trasformare le fabbriche in ambienti di lavoro ed ecosistemi sicuri per natura, superando la vecchia concezione della sicurezza intesa come mero vincolo operativo.
L’adozione di questi strumenti supporta la transizione verso le Operations 5.0, un modello evolutivo che impiega le tecnologie digitali per abbattere le barriere fisiche tra operatori e macchinari, integrandole come sentinelle predittive per la prevenzione dei rischi.
Il tema è stato il fulcro della terza tappa di SPS Italia On Tour, il percorso di avvicinamento alla fiera SPS Italia, ospitata presso l’Amazon Operations Innovation Lab di Vercelli in occasione della Giornata mondiale per la salute e la sicurezza del lavoro (qui trovate un report della nostra visita al centro).
L’evento organizzato da Messe Frankfurt Italia ha messo in luce come l’automazione moderna non sia solo uno strumento di produttività, ma un pilastro strutturale per la tutela del capitale umano all’interno dei processi industriali complessi.
Indice degli argomenti
La sicurezza come requisito progettuale (safety by design)
L’ingegneria dei sistemi di automazione avanzata adotta oggi un approccio dove la protezione dell’operatore è considerata già dalla fase di progettazione delle tecnologie e integrata quindi come requisito nello sviluppo delle soluzioni secondo un approccio conosciuto con l’espressione “safety by design”.
In questa architettura l’AI assume il ruolo di assistente cognitivo capace di gestire la complessità dei flussi operativi, delegando alle macchine le mansioni caratterizzate da un elevato indice di rischio ergonomico o biomeccanico.
La finalità dell’automazione si sposta quindi dalla mera ricerca dell’efficienza alla riconfigurazione dell’ambiente di lavoro: i robot non sono più entità isolate, ma componenti di un ecosistema progettato per adattarsi alle caratteristiche e ai limiti fisici dell’uomo, riducendo drasticamente il carico di stress (fisico e cognitivo) e le attività ripetitive.
“Il perché precede il come: l’automazione è lo strumento, ma la ragione profonda risiede nell’impatto sulla sicurezza e sulle persone”, afferma Stefano La Rovere, Direttore Globale Meccatronica & Packaging sostenibile di Amazon.
“Se ci si scorda del perché si automatizza, si ottiene solo un sistema caratterizzato da maggiore complessità e fragilità. Focalizzarsi sull’uomo permette di creare un posto di lavoro realmente accogliente, sicuro ed ergonomico”, aggiunge.
Questo metodo di sviluppo segue un ciclo rigoroso che parte dall’analisi del problema reale sul campo per arrivare alla soluzione tecnologica attraverso prototipazione e test in ambienti controllati.
Un protocollo che dal 2019 alla fine del 2024 ha permesso ad Amazon l’installazione di oltre 1.000 nuovi sistemi robotici nella rete europea.
“Evitare l’inversione tra problema e soluzione è un requisito fondamentale: sviluppare tecnologie alla ricerca di un problema è un errore che non possiamo permetterci nell’industria moderna”, chiarisce Gianpiero Negri, Global Head of Robotics Safety Center of Excellence di Amazon.
Operations 5.0 e l’umanocentrismo: l’AI come assistente
L’adozione di tecnologie avanzate supporta la transizione verso le Operations 5.0, un modello industriale dove l’umanocentrismo diventa il cardine della progettazione. Un modello nel quale l’innovazione non mira alla sostituzione del lavoratore, ma alla creazione di un ecosistema che vede la tecnologia come abilitatore di un miglioramento della qualità della vita professionale.
In questo modello l’AI si configura come un supporto operativo che eleva il ruolo dell’uomo, automatizzando le attività a più alto carico cognitivo e fisico per restituire centralità al valore dell’esperienza umana.
“L’intelligenza artificiale oggi funge da assistente al lavoro umano: supporta l’operatore rendendo i processi più veloci ed efficienti, senza sostituire la componente umana ma migliorandone sensibilmente le condizioni operative”, afferma La Rovere.
L’integrazione armoniosa tra automazione e persone richiede un’evoluzione che superi la sola dimensione tecnica per abbracciare quella culturale e organizzativa.
“L’umanocentrismo implica progettare fabbriche dove automazione e robot convivano in modo fluido con le persone. Si tratta di un cambiamento culturale necessario soprattutto per le PMI, che devono imparare a governare questi strumenti mettendoli al servizio dell’operatore”, spiega Lorenzo Massimino, Amministratore Delegato di LAS A&S.
L’effetto diretto di questo approccio è il cosiddetto Job Enrichment, un processo di riqualificazione che trasforma radicalmente le mansioni in fabbrica.
“L’AI libera i lavoratori da compiti ripetitivi e gravosi, come la gestione manuale di dati complessi, per permettere loro di dedicarsi ad attività a maggior valore aggiunto, aumentando sia la soddisfazione professionale sia la sicurezza complessiva sul posto di lavoro”, sottolinea Riccardo Mangiaracina, Full Professor del Politecnico di Milano.
L’automazione di compiti gravosi e ripetitivi contribuisce a migliorare la sicurezza del lavoratore su diversi fronti: dalla riduzione di quei movimenti e quelle attività che, protratte nel tempo, potrebbero favorire l’insorgenza di malattie all’apparato muscolo-scheletrico alla riduzione della fatica cognitiva del lavoratore.
Un fattore importante non solo per la soddisfazione del lavoratore, ma anche perché la riduzione della fatica cognitiva riduce anche il rischio di incidenti sul lavoro dovuti proprio a questa stanchezza.
L’impatto si estende inoltre all’ottimizzazione di parametri logistici indiretti, come la riduzione dei chilometri percorsi e dei trasporti in emergenza, variabili che concorrono a limitare l’insorgere di situazioni critiche e rischi imprevisti lungo l’intera catena del valore.
Robotica e visione: eliminare il rischio alla radice
L’applicazione di questi principi si traduce in soluzioni tecnologiche che trasformano i macchinari da asset rigidi in sistemi cognitivi dotati di capacità sensitive.
L’integrazione di visione 3D e sensoristica avanzata permette ai robot di riconoscere gli oggetti e interagire con l’ambiente circostante in modo dinamico, superando il concetto di automazione vincolata a percorsi predefiniti.
“Siamo passati da macchine statiche ad asset capaci di percepire lo spazio. La visione tridimensionale consente ai sistemi di adattarsi al contesto, garantendo che ogni movimento sia calibrato sulla presenza di ostacoli o persone, eliminando alla radice il rischio di collisione”, spiega Paolo Lonati, Sales Development Manager Intrologistics & Packaging Segment di Bosch Rexroth.
Oltre la capacità di percepire lo spazio, la sfida delle Operations 5.0 risiede nella necessità di dotare l’intelligenza artificiale di un supporto fisico adeguato. “Dobbiamo dare corpo all’intelligenza artificiale”, afferma Giovanni Berselli, Full Professor di Meccanica e Robot Design presso l’Università di Genova e l’IIT. Secondo Berselli l’hardware e le soluzioni meccatroniche devono evolvere per diventare “sufficientemente flessibili da supportare ciò che l’IA sa fare”, superando la rigidità della robotica tradizionale. In un contesto globale dove la velocità dell’innovazione è dettata da mercati estremamente competitivi (“La Cina si avvicina” è il monito lanciato dal professore) l’Europa è chiamata a investire con coraggio in ricerca high risk, high gain per non perdere il filo dell’innovazione disruptive.
Una delle tecnologie più significative per la protezione negli ambienti condivisi è rappresentata dalle Safety Vest, giacche smart indossate dagli operatori che creano una bolla di protezione invisibile: il dispositivo comunica costantemente con la flotta robotica, imponendo il rallentamento dei macchinari tra i 10 e i 20 metri di distanza e l’arresto immediato entro i 10 metri.
“L’obiettivo è garantire una separazione logica e sicura anche laddove non esistono barriere fisiche, permettendo all’uomo di muoversi liberamente tra i sistemi automatizzati”, commenta La Rovere.
L’innovazione agisce inoltre sulla manipolazione sicura e sull’ergonomia. L’impiego di nuovi gripper robotici dotati di ventose soffici e indipendenti permette di gestire oggetti complessi e fragili con precisione, riducendo i rischi legati a potenziali cadute o errori di presa, mentre l’introduzione di sistemi specifici per i carichi pesanti riduce le sollecitazioni muscolo-scheletriche .
“Il pallettizzatore automatico progettato per contenitori fino a 25 chilogrammi è un esempio di come la robotica intervenga dove il rischio ergonomico per l’uomo è più elevato, automatizzando una delle attività più logoranti della filiera logistica”, chiarisce Negri.
Dati ed energia: la diagnostica come strumento di prevenzione e tutela della sicurezza dei lavoratori
L’efficacia dei sistemi di protezione attiva trova un alleato fondamentale nel monitoraggio costante dei parametri fisici e digitali, trasformando i dati in una risorsa per la prevenzione degli incidenti.
La diagnostica, infatti, non interviene solo per risolvere un guasto, ma agisce come un segnale precoce per identificare potenziali situazioni di pericolo. La misurazione dei parametri elettrici e meccanici permette di rilevare scostamenti dai valori nominali che potrebbero precedere malfunzionamenti critici.
“Le variazioni nei consumi energetici rappresentano un campanello d’allarme fondamentale per identificare tempestivamente guasti o anomalie”, spiega Giorgio Lagona, Industry Consultant Intralogistics di SEW-Eurodrive Italia.
“Analizzare questi flussi consente di salvaguardare la continuità operativa e, soprattutto, la sicurezza dei lavoratori intervenendo prima che si verifichi una situazione di rischio”, aggiunge.
Per rendere efficace questo controllo, l’architettura dei sistemi si evolve verso la decentralizzazione dell’intelligenza a bordo macchina. Portare la capacità di analisi direttamente dove avviene il movimento permette di ottenere risposte in tempo reale, semplificando la gestione del sistema.
“La diagnostica immediata e precisa riduce i tempi di intervento e facilita il compito dell’operatore, fornendo informazioni chiare che permettono di gestire la macchina in totale sicurezza”, sostiene Maurizio Bardella, Technical Director di Murrelektronik.
La scalabilità di questo modello dipende da architetture capaci di far dialogare in modo fluido fabbrica, dati e decisioni. “Si sta abbandonando il concetto di monolite a favore della modularità”, spiega Luca Conti, Sales Team Leader di Beckhoff Automation. Attraverso quella che Beckhoff definisce “automazione scientifica”, la tecnologia tradizionale integra algoritmi di IA permettendo di non centralizzare più le decisioni né di prenderle a posteriori su report statici, ma di intervenire tempestivamente a livello Edge. Il successo di questa transizione, tuttavia, non si misura solo in termini tecnologici: “Dobbiamo essere aperti mentalmente”, sottolinea Conti. “Accettare la tecnologia significa essere disposti a cambiare radicalmente quello che abbiamo fatto fino a oggi, guardando i processi da una nuova prospettiva”.
In questo processo la componente umana rimane determinante nella fase di addestramento degli algoritmi, poiché l’esperienza sul campo è necessaria per insegnare alla tecnologia a distinguere tra normali variazioni operative e reali segnali di pericolo.
“Il valore aggiunto risiede nella nostra capacità di insegnare all’intelligenza cosa significhi realmente un’anomalia. Spiegando alla macchina il ‘perché’ un segnale si sia verificato, permettiamo all’algoritmo di evolvere: in futuro non avremo solo dati, ma un sistema capace di dirci esattamente in quale punto della linea intervenire”, evidenzia Alfonso Tutino, Product Market Manager di Festo.
Competenze e responsabilità dinamica:
Il consolidamento di queste tecnologie ridefinisce il rapporto tra l’operatore e la fabbrica, spostando l’attenzione dalla mera esecuzione tecnica alla gestione di sistemi complessi.
In un ambiente dove la velocità dell’innovazione supera spesso i tempi della formazione tradizionale, l’intelligenza artificiale generativa emerge come lo strumento chiave per colmare il divario di competenze.
L’introduzione di soluzioni come l’Industrial Copilot di Siemens si inserisce in questo percorso: il sistema agisce come un assistente digitale capace di sintetizzare decenni di esperienze tecniche e manualistica in risposte immediate fornite in linguaggio naturale.
Strumenti come questo supportano e facilitano il trasferimento del know-how dai tecnici esperti ai profili junior, abbattendo i tempi di apprendimento e garantendo che le procedure di sicurezza siano sempre accessibili e correttamente applicate, anche nelle fasi di troubleshooting più critiche.
“L’intelligenza artificiale generativa permette di conservare e rendere fruibile l’esperienza accumulata negli anni, che spesso rischia di andare perduta con il turnover generazionale”, sottolinea Lodovico Menozzi, Digital Portfolio Business Development di Siemens.
“Questo assistente digitale non solo accelera l’apprendimento, ma riduce drasticamente l’incertezza operativa e il rischio di errore, rendendo la sicurezza un patrimonio condiviso e facilmente trasferibile all’interno dell’organizzazione”, aggiunge.
La piena realizzazione di questo potenziale richiede però il superamento di barriere che non sono più di natura tecnologica, ma culturale. La resistenza al cambiamento dei processi consolidati rappresenta ancora oggi il principale ostacolo all’integrazione di sistemi intelligenti, rendendo necessaria una formazione che agisca sulla mentalità e non solo sulle abilità tecniche.
“La sfida più complessa non risiede nel codice o nella meccanica, ma nella capacità di accettare una trasformazione profonda del modo di lavorare. La tecnologia è pronta, ora deve esserlo anche l’organizzazione”, osserva il professor Mangiaracina (Politecnico di Milano).
In questa cornice di mutamento costante anche la conformità normativa deve evolvere verso un modello di responsabilità dinamica. La sicurezza fisica (safety) diventa indissociabile dalla protezione informatica (security), poiché l’integrità dei dati è il presupposto per l’affidabilità dei sistemi di protezione.
“Con l’AI, la valutazione dei rischi non può più essere un documento statico, ma deve trasformarsi in un processo continuo che considera l’interazione tra sistemi diversi e l’integrità del network. Serve una responsabilità condivisa tra chi fornisce la tecnologia, chi la integra e chi la utilizza”, aggiunge Marco Pelizzaro, Divisional Manager Components di Pilz Italia.
Nel modello delle Operations 5.0 la formazione continua emerge come un vero e proprio DPI immateriale, l’unico strumento capace di rendere l’automazione un’estensione sicura e accogliente delle potenzialità umane.
Il futuro dell’industria, insomma, non si misurerà solo in termini di efficienza, ma nella capacità di costruire un network resiliente capace di integrare la “safety by design” nel cuore dei processi operativi.
La vera sfida dell’innovazione si compie dunque quando la complessità tecnologica si traduce in semplicità e accessibilità per l’operatore, consolidando una visione della fabbrica dove ogni investimento in automazione ha valore solo se resta, strutturalmente, al servizio della persona.
