(Adnkronos) – Secondo i dati pubblicati in una ricerca di Bain & Company, entro l’anno 2030 quasi la metà dei ricavi globali legati all’automazione industriale sarà determinata da soluzioni abilitate dall’intelligenza artificiale, delineando un potenziale incremento del valore di mercato stimato in 60 miliardi di euro. Il trend evidenzia un settore che si sta progressivamente spostando dall’hardware puro verso i sistemi intelligenti di gestione del dato, premiando le organizzazioni capaci di strutturare infrastrutture connesse. In occasione della fiera SPS Italia a Parma, il dibattito si è focalizzato sulla reale prontezza degli stabilimenti produttivi nell’assorbire tali tecnologie, evidenziando come il principale ostacolo sia rappresentato dalla frammentazione dei sistemi informativi.
La transizione verso l’industria digitale impone un superamento delle tradizionali barriere tra i sistemi gestionali e i dispositivi di campo. La convergenza tra Information Technology (IT) e Operational Technology (OT) si traduce nella creazione di un flusso informativo continuo e bidirezionale che connette le fasi di progettazione, produzione e manutenzione. L’allineamento dei dati in tempo reale permette l’ottimizzazione dei processi, l’applicazione di protocolli di manutenzione predittiva e la simulazione degli asset produttivi prima della loro effettiva installazione fisica. Questo approccio è orientato a ridurre il time-to-market e a contenere le inefficienze operative. Marco Ceribelli, General Manager di Omron Italia e Italy & Iberia System Sales Division Manager, ha analizzato le dinamiche del mercato nazionale: “In Italia, non fare nulla è sempre sembrata la scelta più prudente. Quello che vedo ogni giorno in questo mercato racconta una storia diversa. Il costo del non fare nulla non è più zero. Arriva in silenzio, sotto forma di inefficienze, tempi al mercato più lenti e opportunità che vanno altrove”.
Sotto il profilo applicativo, la strutturazione di un ecosistema integrato si articola su livelli complementari che partono dalla base dell’interconnessione dei dati di fabbrica. L’impiego di piattaforme di controllo e di flussi di dati standardizzati consente il monitoraggio delle performance anche su impianti preesistenti, ovviando alla necessità di interrompere i cicli di produzione. A livello di intelligenza operativa, l’introduzione di sistemi di visione e camere intelligenti dotate di logiche di auto-apprendimento permette l’esecuzione di controlli di qualità ad alta precisione senza richiedere l’intervento costante di specialisti di programmazione. Questo livello di automazione periferica garantisce una diagnostica immediata direttamente sul punto di produzione, riducendo gli scarti e migliorando l’efficienza complessiva della linea.
L’ultimo stadio della convergenza IT/OT riguarda la simulazione digitale e la gestione dell’intero ciclo di vita del prodotto attraverso i cosiddetti gemelli virtuali (virtual twin). L’interoperabilità tra l’hardware industriale e le piattaforme di modellazione tridimensionale consente di progettare e convalidare le linee di produzione in ambiente virtuale prima del loro dispiegamento fisico. Questa architettura di simulazione viene ulteriormente potenziata dall’integrazione di sistemi di physical AI e dalla connettività cloud ed IoT, che permettono di scalare le soluzioni senza sostituire le infrastrutture di rete preesistenti. L’adozione di standard aperti e architetture non proprietarie si conferma come il requisito fondamentale per assicurare la modularità e la sostenibilità a lungo termine degli investimenti nell’automazione industriale.
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