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7 mar 2026
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La copertina

  • Applicare l’Ia in fabbrica: complesso, ma necessario. Ecco come si può fare

    di Selene Seliziato
    Integrare l’Intelligenza Artificiale in azienda non significa installare software, ma intervenire sul modo stesso in cui si produce. Si parte da database, analisi as-is e casi d’uso misurabili. Manutenzione predittiva, gestione del know-how e pianificazione sono tra i campi di intervento più promettenti, così come logistica e magazzino. Ma solo se prima si organizzano le informazioni, si definiscono roadmap precise e si coinvolgono le persone

Analisi

    Senza integrazione dei sistemi e adeguamento dei software la fabbrica digitale è un carro senza buoi

    di Giovanni Sperotto*
    L’Italia dell’Ai vive un paradosso: l’entusiasmo cresce, si sperimenta con applicazioni consumer, ma l’‘app store’ per l’industria resta semivuoto. Le colpe sono diffuse: infrastrutture fragili, dati disordinati, competenze scarse, fiducia limitata. E così i processi restano manuali e le aziende devono contare sull’ingegno dei singoli. Evitarlo si può, in tre mosse: riordinare le informazioni, definire le responsabilità, verificare maturità dell’infrastruttura digitale (e dei suoi fornitori)
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Dal mondo

    La chiave è la co-progettazione It-Ot. Così si riducono rilavorazioni e si libera tempo su funzioni core

    di Melissa Valentine, Daniel J Politzer, e Thomas H. Davenport
    Il vecchio approccio (test locali, tool ‘vetrina’, ottimizzazioni di reparto) ha funzionato finché la scala era limitata. Questo articolo dell’Hbr racconta come la vera leva, ad oggi, sia un modello enterprise: contenuti e dati puliti con ownership chiara, integrazione It-Ot, pochi casi d’uso prioritari e cicli brevi misurati su puntualità e lead time. E per incidere sui Kpi l’Ia va governata a livello d’impresa
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L'intervista

    Molè (Hera): «Piattaforma unica e regia interna, con un competence center per standardizzare i casi d’uso»

    di Giulia Betti
    Parla il Direttore Innovazione della multiutility: «Due le esigenze da cui siamo partiti: una gestione dei dati omogenea fra i diversi business e la necessità di decidere sulla base di output chiari, riportando all’interno alcuni casi d’uso d’Ia in mano a fornitori esterni». La soluzione? Una ‘regia integrata’ basata su un modello Data Mesh e orchestrata da un competence center
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I casi

    Casotto (Ritmo): «Con l’Ia fissiamo i preset ed eliminiamo le ambiguità»

    di G.B.
    L’Ia dell’azienda specializzata in saldatrici per tubazioni termoplastiche lavora a monte, in preparazione: traduce la richiesta dell’operatore in parametri eseguibili, applica le regole di processo e blocca valori incoerenti. Così il set-up diventa uno standard unico (allineato e a norme e a varianti cliente) e «quando i preset sono giusti, il primo ‘pezzo’ buono arriva all’inizio e non alla terza prova»
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    E in Volteco l’Intelligenza Artificiale coglie correlazioni tra i dati e anticipa la comparsa di difetti

    di S.Se.
    L’It & Digital Transformation Manager Alberto Fedalto racconta il cambio di approccio che è avvenuto nell’azienda specializzata in soluzioni impermeabilizzanti con l’introduzione dell’Ia: «Siamo partiti analizzando le nostre criticità produttive e valorizzando i dati già presenti e con l’Ia abbiamo iniziato a correlare parametri e difetti per introdurre un sistema predittivo». E ora l’impianto produttivo di Volteco opera con scarti inferiori al 5% e qualità superiore al 90%
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