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title: Intelligenza Artificiale in fabbrica, un nuovo rapporto uomo-macchina
description: "L'Intelligenza Artificiale non è solo un trend tecnologico, ma una realtà sempre più diffusa e fondamentale nello sviluppo tecnologico di Industria 4.0"
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date: 2020-01-21
modified: 2025-09-09
author: Giorgia Pacino
url: https://www.paroledimanagement.it/tecnologia-per-la-produzione/intelligenza-artificiale-in-fabbrica-un-nuovo-rapporto-uomo-macchina/
categories: [Fabbrica, Tecnologia per la produzione]
tags: [trasformazione digitale, Internet of Things, tecnologia industry 4.0, Intelligenza artificiale, rapporto uomo-macchina]
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# Intelligenza Artificiale in fabbrica, un nuovo rapporto uomo-macchina

![AI_fabbrica.jpg](https://www.paroledimanagement.it/wp-content/uploads/2020/01/AI_fabbrica.jpg)

Machine learning, Internet of Things (IoT), realtà aumentata: **l’Intelligenza Artificiale (AI) non è solo il trend tecnologico del momento**, ma un insieme di fattori abilitanti per una nuova industria.

Gli incrementi produttivi oggi non sono più il frutto di un uso intensivo ed efficiente dei macchinari, ma del loro impiego intelligente. **Le nuove tecnologie hanno raggiunto una potenza e una velocità di calcolo mai viste prima** e hanno reso disponibile un’enorme quantità di dati sui processi e sui prodotti.

Dalla manutenzione predittiva, che sfrutta modelli digitali di simulazione per prevenire guasti e malfunzionamenti, **alla pianificazione della produzione, resa possibile dai sensori di campo e di magazzino**, fino alla verifica della qualità dei prodotti, grazie all’analisi delle immagini e al monitoraggio delle materie prime.

A fare la differenza sarà, dunque, **la capacità di elaborare, analizzare ed estrarre informazioni utili dalla mole infinita di dati a disposizione** per metterli a frutto in processi di business innovativi.

La fabbrica intelligente promette già oggi di essere capace di ridisegnare l’intero sistema produttivo italiano, **valorizzando le risorse del territorio e rendendo i servizi sempre ****più *smart* **e a misura di consumatore finale.

### Sistemi&Impresa ha raccolto le opinioni di alcuni player del mercato

 

**Mirko Menecali, Partner e Alliance Manager di Sinfo One**: “Se la Prima rivoluzione industriale ha reso a buon mercato la forza lavoro, introducendo macchinari capaci di alleggerire il lavoro degli operai, si può dire che **la Quarta rivoluzione, quella dell’Industria 4.0, ha reso a buon mercato la capacità di calcolo**, intesa come capacità di elaborare in poco tempo e in modo economico una mole enorme di dati”.

**Luca Ferraris, Head of Innovation, Marketing & Technology di Italtel**: “Grazie alla gran quantità di informazioni date in pasto agli algoritmi di Machine learning, la manutenzione non avviene più su base temporale, ma diviene adattativa. Ciò consente di **eliminare le azioni più ripetitive**, quei passaggi in cui la mente umana tende ad annoiarsi, laddove la mente meccanica tende a notare anche i minimi dettagli senza stancarsi”.

**Christian Parmigiani, CEO di 4ward**: “La prima sfida che il Cloud computing e l’AI dovranno affrontare riguarda la componente umana della fabbrica, prima ancora dell’integrazione con la macchina. **Occorre dare agli operai un’identità digitale e dotarli di strumenti** che permettano di svolgere il lavoro in maniera più *smart*. Sono le persone che ridisegnano i processi, ma devono avere l’attitudine a comprendere le potenzialità delle nuove tecnologie”.

**Michele Ugatti, CEO di Techsol**: “Queste dinamiche hanno permesso di **introdurre nuovi paradigmi di monitoraggio e controllo del processo produttivo** utilizzando le applicazioni preventive nei processi di efficientamento degli asset e di controllo e miglioramento della qualità di prodotto. Tutte le aree che attengono al controllo in produzione oggi potrebbero trarre grandi benefici dall’AI”.

**Lorenzo Gatti, Responsabile del team Digital manufacturing di Derga Consulting**: “I dati sono sicuramente una ricchezza, ma ancora poco sfruttata. Le aziende stanno cominciando a predisporre l’infrastruttura e i sistemi volti all’acquisizione dei dati, in modo da poter analizzare quanto acquisito. Siamo ormai in grado di avere una disponibilità illimitata di informazioni, ma spesso **le stesse aziende non sono consapevoli delle potenzialità nascoste tra i dati**. Dietro agli algoritmi c’è una parte di training e l’azienda può aiutare a dare un valore aggiunto all’analisi”.

**Alessandro Lenardon, Executive di TiQ**: “Sono necessarie figure di integrazione capaci di tradurre i requisiti del mondo IT e le soluzioni informatiche per adattarle al processo produttivo e alle esigenze dei clienti. In questo momento, la richiesta principale è quella di avere **un’integrazione totale tra i sistemi di acquisizione, la produzione, la fabbrica e i gestionali**. Riuscire, cioè, a inserire sensoristica sul prodotto finito, in modo che sia tutto più integrato possibile: non solo il macchinario, ma anche il prodotto, per poter gestire processi aziendali sempre più complessi”.

**Alfio Nucifora, Head of Innovation di VAR BMS**: “Una parte dell’impianto, in alcuni casi, l’intera linea produttiva oggi ‘pensa’ da sola. Nell’epoca dell’impresa intelligente il fine ultimo è **consentire all’impianto di autosettarsi in funzione del contesto del mercato**. Usare in questo modo l’AI nella manutenzione predittiva vuol dire realizzare un *cyber-physical system*, un sistema informatico in grado di interagire in modo continuo con il sistema fisico in cui opera”.

**Arnaldo Bollani, Direttore Commerciale e Business Development di Mecmatica**: “Tutto ciò che è connesso in Rete, dal Pc al robot, è potenzialmente esposto ad attacchi informatici: chi lavora in questo campo deve adottare tutte le precauzioni possibili per garantire la sicurezza dei dati. **Anche per la Blockchain si tratta di una questione di produttività**: l’azienda si avvantaggia molto se può dimostrare che il prodotto che mette sul mercato è garantito, con informazioni veritiere certificate”.

**Elena Panzera, Senior Director Human Resources di SAS**: “Le tecnologie di AI riescono a farci considerare anche il collaboratore come customer. **Quando il lavoratore tocca con mano qual è il vantaggio di avere strumenti di AI, allora l’acceleratore è esponenziale**: una serie di processi a basso valore aggiunto vengono velocizzati e tutta la parte di Business Analytics porta alla luce variabili nascoste che aiutano a prendere decisioni in maniera diversa”.

 

L’articolo integrale è pubblicato sul numero di Dicembre 2019-Gennaio 2020 di *Sistemi&Impresa*.

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