L’intelligenza industriale si avvicina alle macchine
L’intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui i sistemi di automazione industriale elaborano le informazioni, prendono decisioni e reagiscono ai cambiamenti delle condizioni operative. Invece di affidarsi interamente a risorse di calcolo centralizzate o ad analisi basate sul cloud, i produttori stanno esplorando sempre più l’IA edge, che porta l’elaborazione dei dati e le decisioni intelligenti più vicino a sensori, controllori, piattaforme embedded e apparecchiature di produzione.
Il forum IIoT di electronica 2026 esaminerà questi sviluppi il 10 e 11 novembre, nella Hall C6, al Future Tech Stage di Monaco, in Germania. Organizzato in collaborazione con Embedded Computing Design, il forum tratterà IA edge, connettività industriale, cybersicurezza, controllo motori, robotica e manutenzione predittiva.
Per gli ingegneri industriali, la discussione va oltre le prestazioni di calcolo. La vera sfida consiste nell’integrare l’IA nelle architetture di automazione esistenti, mantenendo un comportamento di controllo prevedibile, proteggendo i dati operativi e assicurando che le funzioni intelligenti operino entro i vincoli tecnici degli ambienti industriali.
A mio avviso, la domanda più importante non è quanta intelligenza si possa portare al margine, ma quanto efficacemente questa possa essere integrata in un sistema di produzione senza introdurre nuovi rischi operativi.
Giorno 1: piattaforme di calcolo industriale e cybersicurezza a lungo termine
La prima giornata inizia alle 14:00 con “Qualcomm Dragonwing: Modernizing Industrial Automation for the AI Era”. Anand Venkatesan, Senior Director of Product Management di Qualcomm Technologies, parlerà del ruolo delle moderne piattaforme di calcolo nel supportare le applicazioni industriali basate sull’IA.
Man mano che i processori embedded diventano capaci di gestire carichi di lavoro più impegnativi, chi progetta sistemi di automazione dispone di ulteriori opzioni per la visione artificiale, l’analisi locale dei dati e il monitoraggio delle condizioni. Tuttavia, scegliere un processore è solo una parte della progettazione del sistema. Gli ingegneri devono considerare anche la compatibilità software, le interfacce di comunicazione, la gestione termica, il consumo energetico e l’integrazione con le architetture PLC e di controllo industriale esistenti.
Alle 14:45, Balraj Kathiresan, Principal Engineer di Infineon, presenterà “Mitigating Security Risks in the Era of Quantum Attacks”. L’intervento si concentrerà sulle implicazioni per la sicurezza delle emergenti capacità di calcolo quantistico e sulla lunga durata di servizio delle apparecchiature industriali connesse.
I sistemi industriali spesso rimangono in funzione per molti anni dopo la loro installazione iniziale. Le misure di sicurezza adeguate oggi potrebbero richiedere aggiornamenti man mano che evolvono gli standard crittografici e le capacità delle minacce. Questo pone una sfida concreta ai produttori di apparecchiature e ai gestori degli impianti: la cybersicurezza va considerata durante l’intero ciclo di vita del prodotto, non trattata come un’attività da svolgere una tantum in fase di messa in servizio.
Per gli ingegneri dell’automazione, ciò significa valutare le comunicazioni sicure, l’autenticazione, i meccanismi di aggiornamento del firmware, il controllo degli accessi e la possibilità di mantenere le protezioni crittografiche su apparecchiature sia legacy sia moderne.
Il programma della giornata si conclude con il panel “AI at the Edge for IIoT”, dalle 16:30 alle 17:15. Tra i partecipanti figurano Vinay Agarwal di Texas Instruments, Karthi Gopalan di Renesas, Robin Saltnes di Nordic Semiconductor e Yankin Tanurhan di MIPS/GlobalFoundries. Rich Nass di Embedded Computing Design modererà la discussione.
Il panel esplorerà le opportunità e gli aspetti ingegneristici legati all’elaborazione dei carichi di lavoro dell’IA più vicino ai dispositivi industriali. L’elaborazione locale può ridurre la dipendenza dalla connettività cloud e consentire risposte più rapide, anche se le prestazioni effettive dipendono dall’applicazione, dall’architettura di rete, dal carico computazionale e dai requisiti di controllo.
Dal punto di vista ingegneristico, l’IA edge dovrebbe affiancare le funzioni di automazione consolidate, non sostituirle automaticamente. I cicli di controllo deterministici, gli interblocchi e le funzioni legate alla sicurezza devono mantenere il comportamento previsto, anche quando vengono introdotte applicazioni basate sull’IA per l’ottimizzazione o il supporto alle decisioni.
Giorno 2: IA fisica e sistemi robotici intelligenti
La seconda giornata sposta l’attenzione sull’IA fisica, la robotica, l’archiviazione embedded e il comportamento autonomo delle macchine.
Alle 14:00, Jean-Jacques Adragna, Staff Manager di Qualcomm France, terrà l’intervento “Advancing Physical AI with Qualcomm Dragonwing Robotics”. La presentazione esaminerà le piattaforme di calcolo per sistemi robotici intelligenti, in cui percezione, processo decisionale e interazione fisica devono operare rispettando limiti pratici di elaborazione e potenza.
A differenza delle applicazioni che generano raccomandazioni o analizzano dati storici, i sistemi robotici devono trasformare le informazioni in azioni fisiche. Telecamere, sensori, attuatori, azionamenti per motori, processori embedded e software di controllo devono lavorare insieme nel rispetto dei vincoli temporali e operativi della macchina.
Questo introduce una distinzione particolarmente importante per le applicazioni industriali: riconoscere un oggetto o prevedere una condizione non significa automaticamente che un robot possa agire in sicurezza sulla base di quell’informazione. L’intero sistema deve tenere conto della precisione dei sensori, della latenza di comunicazione, della risposta degli attuatori, dei vincoli di movimento e delle conseguenze di decisioni errate.
Alle 14:45, Donnie Garcia, PSoC Marketing Manager di Infineon, presenterà “Beyond Bigger Memory: Smart Storage and AI Performance on PSoC Edge”.
L’intervento affronta il rapporto tra memoria, architettura di archiviazione ed esecuzione dell’IA. Le prestazioni dell’IA embedded dipendono da più fattori oltre alla capacità di elaborazione del processore. Capacità della memoria, velocità di trasferimento dei dati, accesso all’archiviazione e allocazione delle risorse possono influire sulle prestazioni dell’applicazione.
Per chi progetta apparecchiature, questi fattori diventano particolarmente rilevanti quando si implementano visione artificiale, fusione dei dati dei sensori o più funzioni di IA su una piattaforma con risorse limitate. La scelta dell’hardware dovrebbe quindi basarsi sul carico di lavoro complessivo dell’applicazione, non soltanto sulle specifiche del processore.
Alle 15:30, Ivo Marocco, Vice President and Head of UX di Renesas, parlerà di “Managing Complexity in the Humanoid Robotics Ecosystem: A Systems Approach to Scalable Autonomy”.
I robot umanoidi riuniscono sensori, attuazione, calcolo, comunicazioni e software di controllo in architetture sempre più complesse. Coordinare questi sottosistemi richiede una gestione accurata delle interfacce, dell’allocazione delle risorse, del comportamento del sistema e delle condizioni di guasto.
Lo stesso principio vale più in generale per la robotica industriale. Man mano che le macchine diventano più autonome, l’integrazione del sistema assume un’importanza crescente. Un processore potente o un modello di IA sofisticato non possono compensare sottosistemi mal coordinati, meccanismi di feedback inadeguati o strategie poco chiare per la gestione dei guasti.
IA fisica in fabbrica: dalla dimostrazione all’implementazione
Il panel conclusivo della seconda giornata, “Physical AI on the Factory Floor”, inizierà alle 16:30. Alla discussione parteciperanno Lee Gonzales-Fuentes, Global Product Marketing Manager per i microcontrollori PSoC Control di Infineon, e Larry Olivas, Vice President of Secure Connected Edge di NXP Semiconductors. Rich Nass sarà nuovamente il moderatore.
La discussione torna ai requisiti pratici della produzione industriale, dove le macchine intelligenti devono interagire con apparecchiature, processi e ambienti di lavoro reali. Implementare l’IA in fabbrica significa più che eseguire un modello localmente. Gli ingegneri devono stabilire come gli output dell’IA interagiscono con i controlli delle macchine, le sequenze produttive, i meccanismi di sicurezza e i sistemi di supervisione.
Per esempio, un’applicazione di monitoraggio delle condizioni basata sull’IA può rilevare un andamento anomalo delle vibrazioni e consigliare un’ispezione. Integrare questa informazione in un flusso di lavoro di manutenzione è diverso dal consentire a un sistema di IA di modificare direttamente il movimento della macchina o i parametri di processo. Ogni applicazione richiede un livello di autorità chiaramente definito, una convalida adeguata e risposte appropriate a risultati incerti o errati.
A mio avviso, il successo dell’implementazione dell’IA fisica dipenderà dalla definizione di confini chiari tra le funzioni probabilistiche dell’IA e quelle deterministiche di controllo. L’IA può offrire preziose capacità di percezione, classificazione e ottimizzazione, mentre la logica di controllo convenzionale continua a gestire le sequenze critiche in termini di tempo e gli interblocchi convalidati. Le funzioni legate alla sicurezza devono rispettare l’architettura di sicurezza applicabile e non possono basarsi esclusivamente su un modello di IA, a meno che l’intera implementazione non sia stata valutata e certificata in modo adeguato a tale scopo.
Questo approccio consente ai produttori di esplorare le capacità dell’IA mantenendo la disciplina operativa necessaria alla produzione industriale.
Manutenzione predittiva e connettività industriale restano requisiti fondamentali
La manutenzione predittiva e la connettività industriale fanno parte anche del programma più ampio del forum IIoT. Queste tecnologie forniscono l’infrastruttura necessaria per raccogliere dati sulle apparecchiature, individuare guasti in via di sviluppo e coordinare le attività di manutenzione.
L’elaborazione edge può aiutare ad analizzare vibrazioni, temperatura, corrente, pressione e altre misurazioni operative vicino alla loro origine. Questo può ridurre il volume di dati inviati ai sistemi centralizzati e favorire il rilevamento più rapido di condizioni anomale. Tuttavia, l’utilità della manutenzione predittiva dipende ancora dalla qualità dei sensori, dalla coerenza dei dati, da modelli analitici appropriati e dalla convalida rispetto al comportamento effettivo delle apparecchiature.
La connettività pone una sfida correlata. Gli ambienti industriali comprendono spesso apparecchiature di generazioni e produttori diversi, ciascuna con interfacce, protocolli e requisiti di manutenzione propri. Integrare dispositivi edge negli ambienti PLC, SCADA, DCS e di esecuzione della produzione esistenti richiede particolare attenzione all’interoperabilità, alla segmentazione della rete, alla titolarità dei dati e alla disponibilità del sistema.
Una strategia di implementazione pratica dovrebbe quindi partire da un problema operativo ben definito. Gli ingegneri dovrebbero stabilire le prestazioni di riferimento, determinare quali dati sono necessari, valutare le conseguenze di eventuali guasti nella comunicazione o nell’elaborazione e misurare se l’applicazione risultante migliora la manutenzione o i risultati della produzione.
Cosa dovrebbero ricordare gli ingegneri industriali di electronica 2026
Il forum IIoT mette in evidenza diverse priorità ingegneristiche interconnesse: edge computing, cybersicurezza a lungo termine, gestione delle risorse embedded, autonomia robotica e integrazione dell’IA con i sistemi di controllo fisico.
Questi temi non dovrebbero essere considerati tendenze tecnologiche indipendenti. Sono componenti della stessa architettura industriale. Processori edge più capaci aprono nuove possibilità per l’intelligenza locale, ma accrescono anche i requisiti software e di sicurezza. Robot più autonomi comportano nuove esigenze di integrazione, mentre la manutenzione predittiva dipende da una raccolta dati affidabile e da analisi significative.
Per i produttori, la priorità dovrebbe essere individuare applicazioni in cui l’intelligenza edge produce un vantaggio misurabile, per esempio riducendo la latenza diagnostica, migliorando il rilevamento dei guasti o utilizzando le risorse delle macchine in modo più efficiente. Queste applicazioni dovrebbero poi essere valutate in base ai vincoli operativi, ai requisiti di cybersicurezza, ai costi del ciclo di vita e alla necessità di mantenere le funzioni di controllo e sicurezza consolidate.
Il passaggio dalla sperimentazione con l’IA all’implementazione industriale non dipenderà soltanto dalle prestazioni di calcolo. Dipenderà dalla capacità degli ingegneri di integrare il software intelligente con principi di automazione collaudati, hardware facile da manutenere, comunicazioni sicure e responsabilità operative chiaramente definite.
Il forum IIoT di electronica 2026 offre l’occasione di esaminare queste sfide attraverso presentazioni tecniche e discussioni con esperti. Al termine di ogni sessione, i partecipanti avranno anche la possibilità di porre domande e approfondire come le tecnologie emergenti possano applicarsi ai propri sistemi industriali.
In definitiva, le soluzioni di IA industriale più efficaci saranno quelle che risolvono problemi ingegneristici specifici, si integrano nelle architetture operative esistenti e offrono miglioramenti misurabili senza compromettere i requisiti di controllo, sicurezza informatica e sicurezza delle apparecchiature che supportano.
