Il panorama industriale italiano sta attraversando una fase di trasformazione profonda, dove la connessione degli asset produttivi non rappresenta più un’opzione, ma il prerequisito per la sopravvivenza economica.
Durante il recente convegno «IoT meets AI: nuove opportunità, nuove responsabilità», organizzato dall’Osservatorio Internet of Things degli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano, esperti e leader d’azienda si sono confrontati sullo stato dell’arte dell’Industrial IoT.
Come sottolineato in apertura da Giovanni Miragliotta, Responsabile Scientifico dell’Osservatorio, il tema centrale resta la capacità di generare valore: «Uno degli indicatori dello stato di salute dell’economia di un Paese avanzato è la produttività del lavoro, misurata come PIL per ora lavorata». Secondo Miragliotta, l’industria è il motore principale di questa crescita, poiché è il comparto capace di trasformare il capitale umano in elevato valore aggiunto.
Indice degli argomenti
Il nodo della “schizofrenia normativa” e il Piano Transizione 5.0
Un ostacolo significativo alla diffusione dell’Industrial IoT in Italia è rappresentato dall’instabilità del quadro degli incentivi. Miragliotta ha parlato apertamente di una «schizofrenia normativa» che rende estremamente complesso il lavoro delle imprese.
La difficoltà risiede nell’instabilità di un sistema che impedisce una pianificazione degli investimenti a lungo termine. Giulio Salvadori, Direttore dell’Osservatorio IoT, ha fornito dati precisi su questo fenomeno, spiegando come il biennio 2024-2025 sia stato segnato da incertezze legate ai fondi PNRR.
Le imprese hanno segnalato diverse criticità nell’approcciarsi ai piani di incentivazione:
- La complessità delle procedure burocratiche, lamentata dal 36% dei rispondenti alla survey dell’Osservatorio.
- La difficoltà tecnica nel misurare e certificare i risparmi energetici ottenuti, riscontrata dal 29% delle aziende.
- La chiusura improvvisa della piattaforma del GSE il 7 novembre per esaurimento fondi, che ha lasciato molte realtà in un limbo operativo.
Nonostante queste frizioni, le prospettive per l’Industrial IoT appaiono solide grazie allo stanziamento di 9,8 miliardi di euro per il nuovo Piano Transizione 5.0 nel triennio 2026-2028. Le novità includono l’estensione dell’iperammortamento ai servizi cloud in modalità Software as a Service e l’eliminazione del vincolo dei fornitori europei, una mossa pensata per rispondere meglio alle reali necessità del mercato.
I numeri del mercato: l’integrazione tra sensori e intelligenza artificiale
I dati presentati da Giulio Salvadori durante il convegno evidenziano che l’adozione di progetti di Industrial IoT coinvolge ormai il 70% delle grandi imprese e il 60% delle medie aziende italiane. Tuttavia, la crescita quantitativa tra il 2024 e il 2025 è stata contenuta, con un incremento di appena l’1% o 2% a causa dell’incertezza normativa.
La vera evoluzione è qualitativa: l’intelligenza artificiale sta entrando prepotentemente nelle fabbriche. Tre grandi imprese su dieci hanno già integrato l’AI nei loro progetti IoT, segnando un aumento di 11 punti percentuali rispetto all’anno precedente. Per le medie imprese, la percentuale è arrivata al 12%, raddoppiando in soli dodici mesi.
Sotto il profilo applicativo, l’Industrial IoT potenziato dall’AI viene utilizzato principalmente per:
- Potenziare la cybersecurity e la sicurezza dei dati industriali (55% dei casi).
- Effettuare il riconoscimento delle immagini per il controllo qualità automatizzato.
- Implementare sistemi di manutenzione predittiva e ottimizzazione dei consumi energetici dei macchinari.
Nonostante questi progressi, la maturità strategica rimane un punto debole. Solo il 14% delle grandi imprese possiede una strategia pervasiva che coinvolge direttamente il board aziendale. Al contrario, il 41% delle grandi e ben il 69% delle medie imprese procede ancora attraverso sperimentazioni una tantum o progetti “spot”.
Verso il Co-piloting: l’esperienza di Philip Morris International
Un esempio concreto di come l’Industrial IoT possa evolvere grazie alla tecnologia è stato presentato da Fabrizio Ciaramella, Senior Industrial IoT Engineering Lead di Philip Morris International.
L’azienda ha strutturato un percorso in tre fasi per trasformare la propria infrastruttura digitale.
La prima fase, definita “Foundation”, è stata dedicata alla creazione di un’infrastruttura proprietaria capace di standardizzare l’accesso ai dati provenienti da macchinari di produttori diversi, eliminando l’estrazione manuale tramite USB.
Il secondo step si è concentrato sulla visualizzazione dei dati in tempo reale, permettendo un approccio reattivo tramite notifiche automatiche che avvisano gli operatori in caso di problemi sulla linea, senza la necessità di presidiare fisicamente le macchine.
La terza fase, attualmente in corso di industrializzazione, riguarda il Co-piloting tramite Generative AI. L’obiettivo è passare da una gestione reattiva a una proattiva. Ciaramella ha mostrato modelli avanzati come lo «Stop Prediction», basato su AI, che vanta un’accuracy del 70% nel predire un fermo macchina nei 5-10 minuti successivi.
Philip Morris sta inoltre implementando uno «Smart Search», un sistema basato su modelli LLM che permette agli operatori di interrogare migliaia di pagine di documentazione tecnica ottenendo risposte immediate e precise. Come spiegato da Ciaramella, il sistema guida l’operatore passo dopo passo attraverso un chatbot multilingue, assicurando che le procedure estratte siano affidabili e verificate.
La trasformazione digitale di Bianchi Bicycles: dalla tradizione alla Smart Factory
Anche una realtà storica come Bianchi Bicycles ha intrapreso un deciso cambio di rotta tecnologico. Mauro Panigatti, Group Manufacturing and Logistics Director dell’azienda, ha descritto la trasformazione avviata nel 2021 con la costruzione di un nuovo stabilimento digitalizzato. Grazie all’Industrial IoT, Bianchi ha interconnesso le linee di assemblaggio utilizzando tag RFID per riconoscere automaticamente ogni bicicletta in lavorazione.
Il sistema connette i dati del telaio con l’ordine di produzione, mostrando all’operatore istruzioni di lavoro digitali personalizzate (video e immagini) nel momento esatto in cui il prodotto arriva alla stazione di lavoro. Un aspetto innovativo riguarda la gestione delle competenze: il sistema alimenta in tempo reale una Skill Matrix, aumentando il rating dell’operatore in base alle fasi completate.
Panigatti ha sottolineato come questo elimini la gestione obsoleta su file Excel: «la nostra si aggiorna in tempo reale, giorno dopo giorno». Oggi, l’azienda utilizza l’AI come un vero e proprio “Copilot” della produzione, consentendo di interrogare il database dell’impianto per ottenere analisi approfondite e correggere prontamente le criticità.
PMI e distributori: la sfida della servitizzazione e dell’efficienza energetica
La prospettiva per le piccole e medie imprese è stata analizzata da Benedetta Ragazzola, Strategy Advisor di Comoli Ferrari. L’approccio all’Industrial IoT è spesso più passivo rispetto ai grandi end-user. Ragazzola ha evidenziato come la mancanza di competenze interne rappresenti una barriera significativa: «riscontriamo forti resistenze interne legate alla difficoltà di fare qualcosa di diverso».
Il monitoraggio energetico emerge come il principale driver di adozione per le PMI, con il 70% dei clienti che lo identifica come bisogno primario. L’obiettivo dei fornitori è ora accompagnare i produttori di macchinari (OEM) verso la servitizzazione, ovvero il passaggio dalla vendita del prodotto fisico alla vendita del servizio connesso. Questo permette di trasformare l’assistenza tecnica da un centro di costo a un valore aggiunto strutturato attraverso contratti di service. Ragazzola ha citato la loro «regola dei 15 giorni» per mantenere alto l’interesse dei clienti attraverso risposte rapide e strutturate.
L’integrazione tra Industrial IoT e intelligenza artificiale sta ridefinendo i flussi di lavoro, portando la fabbrica verso un modello proattivo. Tuttavia, come rilevato dai dati dell’Osservatorio, il successo di questa transizione dipenderà dalla capacità delle imprese di superare la logica dei progetti isolati per adottare strategie organiche supportate da competenze adeguate e da un quadro normativo finalmente stabile.
FAQ: Industrial Iot
Che cos’è l’Industrial Internet of Things (IIoT)?
L’Industrial Internet of Things (IIoT) si riferisce all’applicazione della tecnologia IoT nell’ambito industriale. Consiste in una rete interconnessa di dispositivi, macchinari, sensori e software che raccolgono, scambiano e analizzano dati in tempo reale all’interno di ambienti industriali. Rappresenta un pilastro dell’Industria 5.0, consentendo la creazione di fabbriche intelligenti e processi produttivi più efficienti, flessibili e sostenibili.
Quali sono le principali differenze tra IoT e IIoT?
L’IoT e l’IIoT sono concetti correlati ma con differenze sostanziali. L’IoT si riferisce alla rete di oggetti quotidiani connessi a Internet (smartphone, elettrodomestici, dispositivi indossabili) orientati principalmente al consumatore. L’IIoT, invece, è specificamente progettato per ambienti industriali, con requisiti più rigorosi di affidabilità, sicurezza e robustezza. L’IIoT si concentra sull’ottimizzazione dei processi produttivi, sul monitoraggio degli asset e sulla manutenzione predittiva, con un’enfasi particolare sull’integrazione tra sistemi IT e OT (Operational Technology).
Quali sono i principali vantaggi dell’implementazione dell’IIoT per le industrie?
L’implementazione dell’IIoT offre numerosi vantaggi alle industrie: aumento della produttività attraverso l’ottimizzazione dei processi basata su dati in tempo reale; riduzione dei costi di manutenzione, energetici e degli sprechi di materiali; maggiore flessibilità produttiva con adattamento rapido alle variazioni della domanda; miglioramento della sicurezza attraverso il monitoraggio continuo delle condizioni di lavoro; accelerazione dell’innovazione nello sviluppo di prodotti; maggiore sostenibilità ambientale; e migliore integrazione della supply chain con maggiore visibilità e coordinamento tra fornitori e clienti.
Quali tecnologie abilitanti sono necessarie per implementare l’IIoT?
Per implementare efficacemente l’IIoT sono necessarie diverse tecnologie abilitanti: sensori e attuatori che raccolgono dati dall’ambiente fisico; tecnologie di connettività come 5G, Wi-Fi, Bluetooth e protocolli industriali specifici; cloud computing per l’archiviazione e l’elaborazione dei dati; edge computing per elaborare i dati vicino alla fonte; Big Data Analytics per analizzare grandi volumi di informazioni; Intelligenza Artificiale e Machine Learning per l’analisi predittiva; robuste soluzioni di cybersecurity; piattaforme IIoT per la gestione e l’integrazione dei dispositivi; Digital Twin per simulazioni in tempo reale; e tecnologie di Realtà Aumentata e Virtuale per supportare manutenzione e formazione.
Come l’IIoT migliora l’efficienza dei processi industriali?
L’IIoT migliora l’efficienza dei processi industriali attraverso la raccolta e l’analisi di dati in tempo reale dai macchinari e dagli impianti. I sensori intelligenti monitorano continuamente parametri operativi, consentendo l’identificazione immediata di inefficienze e sprechi energetici. Questo approccio data-driven permette di ottimizzare i consumi energetici, migliorare la pianificazione della produzione e implementare strategie di manutenzione predittiva che riducono i tempi di inattività. La tecnologia IIoT consente anche il monitoraggio remoto degli impianti, rendendo possibile intervenire rapidamente in caso di anomalie e garantendo un funzionamento più efficiente e sostenibile dell’intero processo produttivo.
Quali sono le best practices per la cybersecurity nell’IIoT?
Le best practices per la cybersecurity nell’IIoT includono: segmentazione della rete per isolare i sistemi critici; implementazione di solidi sistemi di gestione delle identità e degli accessi; utilizzo di crittografia per proteggere i dati in transito e a riposo; gestione proattiva delle vulnerabilità con aggiornamenti regolari; monitoraggio continuo e analisi dei log per rilevare attività sospette; formazione del personale sui rischi di sicurezza; creazione di backup regolari e piani di ripristino; applicazione del principio di minor privilegio per limitare gli accessi; protezione fisica dei dispositivi IIoT; e sviluppo di sistemi resilienti in grado di continuare a funzionare anche durante un attacco.
Come l’IIoT facilita la manutenzione predittiva?
L’IIoT facilita la manutenzione predittiva attraverso il monitoraggio continuo delle condizioni operative dei macchinari industriali. I sensori raccolgono dati su parametri come vibrazioni, temperature, pressioni e consumi energetici, che vengono analizzati tramite algoritmi avanzati e intelligenza artificiale. Questi sistemi sono in grado di identificare pattern e anomalie che precedono i guasti, consentendo di intervenire prima che si verifichino rotture. Ciò permette di ridurre i tempi di inattività non pianificati fino al 70%, abbattere i costi di manutenzione fino al 30% e prolungare la vita utile delle attrezzature, ottimizzando la pianificazione degli interventi e riducendo la necessità di ispezioni manuali.
Quali sono le tendenze attuali nel mercato dell’IIoT?
Il mercato dell’IIoT sta vivendo una crescita significativa, con un incremento del 13% nel 2022 rispetto all’anno precedente, superando la crescita del mercato digitale complessivo. Si osserva una riduzione del divario tra grandi imprese e PMI nell’adozione di queste tecnologie, con una conoscenza dell’IIoT che ha raggiunto il 98% nelle grandi aziende e l’87% nelle PMI. I settori più dinamici includono la Smart Agriculture (+32%) e la Smart Factory (+22%). Emerge inoltre una crescente consapevolezza dell’importanza dei dati e si sta evolvendo verso nuovi modelli di business basati sulla servitizzazione, dove i produttori offrono servizi a valore aggiunto basati sui dati raccolti dai dispositivi IIoT.
Cosa sono le Industrial IoT Platform e quali sono i leader di mercato?
Le Industrial IoT Platform sono soluzioni software che facilitano la convergenza IT/OT nelle aziende industriali, consentendo la raccolta, l’analisi e l’orchestrazione di dati complessi da fonti eterogenee. Queste piattaforme migliorano il controllo del plant e il decision-making strategico, offrendo funzionalità di connettività, analisi dei dati, visualizzazione e integrazione con sistemi esistenti. Secondo l’analisi di Gartner, i leader di mercato in questo settore sono pochi e ben consolidati, caratterizzati da una proposta completa e da uno sforzo innovativo costante. Si distinguono per la capacità di espandere il potenziale delle piattaforme IIoT per potenziare o sostituire applicazioni industriali come MES, EAM e APM, sia su cloud che on-premise.
Come l’IIoT contribuisce all’efficientamento energetico nelle aziende?
L’IIoT gioca un ruolo chiave nell’efficientamento energetico delle aziende attraverso un approccio data-driven. I sensori intelligenti integrati negli impianti industriali monitorano in tempo reale i consumi energetici, identificando inefficienze e sprechi. L’analisi di questi dati consente di ottimizzare i processi produttivi, regolare dinamicamente i sistemi HVAC e l’illuminazione in base all’effettiva occupazione degli spazi, e implementare strategie predittive per la gestione dell’energia. Secondo Giancarlo Divolo di NovaNext, “l’efficientamento energetico consente un risparmio nei consumi, solitamente frutto di un’ottimizzazione dei processi, che si traduce in una maggiore produttività e, quindi, nell’incremento dei margini di profitto”. Le tecnologie IIoT contribuiscono anche alla riduzione dell’impatto ambientale, considerando che il 37% delle emissioni di CO2 a livello mondiale proviene dagli edifici e oltre il 30% dell’energia usata in un edificio viene sprecata.
Quali sfide devono affrontare le aziende nell’implementazione dell’IIoT?
Le aziende che implementano soluzioni IIoT devono affrontare sfide che vanno oltre la tecnologia. Come evidenziato da Andrea Gozzi, Managing Director di MindSphere World Italia, “le difficoltà non dipendono dalla tecnologia, è molto più una questione di persone e processi”. Le principali sfide includono la mancanza di competenze specifiche e figure professionali adeguate, la difficoltà nel comprendere il valore reale dei dati raccolti, la resistenza al cambiamento culturale e organizzativo, e l’incertezza economica che può frenare gli investimenti. Un altro ostacolo significativo è rappresentato dal cosiddetto “inferno del pilota”, con troppe aziende che si bloccano dopo il progetto pilota senza riuscire a scalare le soluzioni. Secondo Siemens, adottare un approccio “buy” invece che “make” può aumentare significativamente le probabilità di successo dei progetti IIoT, portandole dal 5% a oltre il 60%.
