L’intelligenza artificiale entra sempre più in profondità nei processi industriali e impone una trasformazione delle attività produttive prima e le modalità stesse con cui le fabbriche vengono progettate, organizzate e soprattutto gestite. Ed è proprio la gestione della fabbrica attraverso le potenzialità dell’AI che abilita e accelera il passaggio verso la fabbrica autonoma. Una direzione, questa, che vede la collaborazione tra Siemens e NVIDIA, unite nella realizzazione di nuove applicazioni di Industrial AI presso lo stabilimento Siemens Electronic Works di Erlangen, in Germania.
Le soluzioni combinano intelligenza artificiale, AI agentica e gemelli digitali (Digital Twin) per accelerare l’avvio della produzione, ottimizzare la pianificazione e rendere gli impianti più flessibili rispetto ai cambiamenti della domanda.
I risultati potenziali si annunciano particolarmente importanti con una riduzione fino all’85% delle attività di ingegneria nella preparazione della produzione, una diminuzione fino al 40% del time-to-market e risparmi fino al 20% nei costi di pianificazione produttiva.
Industrial AI: lo stabilimento di Erlangen diventa un laboratorio per le fabbriche autonome
La collaborazione tra Siemens e NVIDIA punta a sviluppare un nuovo modello industriale nel quale l’intelligenza artificiale diventa parte integrante dei processi decisionali e operativi della fabbrica. L’obiettivo, annunciato nel gennaio 2026 durante il CES di Las Vegas, è realizzare siti produttivi nei quali sistemi intelligenti possano supportare e progressivamente automatizzare attività di progettazione, pianificazione, controllo qualità e gestione della produzione.
Lo stabilimento di Erlangen rappresenta in questo senso il principale laboratorio di sperimentazione di questo approccio. Inaugurato nel 1971, impiega circa 1.000 persone e produce sistemi di elettronica di potenza e tecnologie di automazione per diversi settori industriali. Attualmente utilizza oltre 100 algoritmi di intelligenza artificiale applicati alla produzione, alla logistica, alla manutenzione e al controllo qualità.
Si tratta di uno stabilimento che registra un incremento annuo della produttività del 7% e accoglie circa 3.000 visite di clienti ogni anno.
Digital Twin e AI: fino all’85% in meno di attività di ingegneria
Una delle applicazioni più innovative riguarda la preparazione virtuale della produzione di circuiti stampati, componenti fondamentali degli azionamenti e dei convertitori di frequenza realizzati nello stabilimento. Tradizionalmente, la configurazione dei sistemi di controllo qualità richiede la disponibilità di prototipi fisici. Soltanto dopo la loro realizzazione è possibile addestrare i sistemi di visione artificiale e predisporre le apparecchiature di ispezione.
La nuova soluzione sviluppata da Siemens e NVIDIA modifica questo processo. L’intelligenza artificiale genera immagini fotorealistiche dei componenti a partire dai loro gemelli digitali, consentendo di addestrare anticipatamente i sistemi di visione e preparare le procedure di controllo qualità prima ancora della disponibilità dei prototipi. Questo approccio permette di ridurre fino all’85% le attività di ingegneria necessarie alla preparazione della produzione e di abbreviare fino al 40% i tempi di immissione sul mercato. Il risultato è una maggiore capacità di introdurre nuovi prodotti e modificare quelli esistenti, riducendo le attività preparatorie e i tempi di attesa.
Agentic AI per la pianificazione industriale: costi ridotti fino al 20%
Un secondo ambito di applicazione riguarda la pianificazione della produzione, uno dei processi più complessi nella gestione di uno stabilimento industriale. La definizione dei programmi produttivi richiede infatti di considerare contemporaneamente disponibilità delle materie prime, capacità degli impianti, tempi di consegna, priorità degli ordini e utilizzo delle linee. Tradizionalmente, queste decisioni dipendono in larga misura dall’esperienza dei pianificatori. A Erlangen, un agente di intelligenza artificiale supporta il processo generando automaticamente diversi scenari produttivi quando arrivano nuovi ordini o cambiano le condizioni operative.
Per ogni scenario vengono valutati gli effetti sui principali KPI industriali, consentendo ai responsabili di confrontare le alternative. Prima dell’implementazione, i piani vengono verificati attraverso un Digital Twin dell’intero stabilimento. La simulazione permette quindi di anticipare gli effetti delle decisioni, individuare eventuali criticità e selezionare le soluzioni più efficienti.
Secondo Siemens, questo modello di pianificazione end-to-end basato sull’Agentic AI può consentire una riduzione dei costi fino al 20%, migliorando contemporaneamente la capacità di risposta a nuovi ordini, carenze di materiali e variazioni della domanda.
NVIDIA Cosmos e Omniverse: le tecnologie alla base della fabbrica intelligente
Le nuove applicazioni nascono dall’integrazione delle competenze Siemens nel software industriale, nell’automazione e nella produzione con le tecnologie di simulazione e calcolo accelerato sviluppate da NVIDIA. In particolare, vengono utilizzate tre componenti tecnologiche. NVIDIA Cosmos mette a disposizione modelli capaci di generare dati sintetici realistici, utilizzati per addestrare i sistemi di controllo qualità. NVIDIA Factory Operations Blueprint supporta lo sviluppo di agenti AI dedicati alla pianificazione e alla gestione delle operazioni industriali. NVIDIA Omniverse fornisce invece le tecnologie necessarie per simulare gli scenari produttivi in ambienti virtuali alimentati da dati reali.
L’integrazione di queste soluzioni consente di collegare simulazione, analisi e pianificazione operativa, creando le condizioni per una progressiva evoluzione verso sistemi produttivi più autonomi.
Come cambia il modello organizzativo della fabbrica
L’introduzione dell’Agentic AI nei processi industriali non rappresenta soltanto un’innovazione tecnologica, ma comporta anche un cambiamento organizzativo. I responsabili della pianificazione possono passare dalla costruzione manuale dei programmi produttivi alla valutazione degli scenari generati dall’intelligenza artificiale.
Gli ingegneri possono anticipare una parte delle attività di preparazione e controllo qualità attraverso simulazioni virtuali, mentre i responsabili di produzione possono disporre di informazioni più tempestive per gestire variazioni e imprevisti. In questo modello, il ruolo delle persone si concentra maggiormente sulla definizione degli obiettivi, sulla verifica delle proposte e sulla gestione delle situazioni più complesse. Diventano quindi fondamentali l’integrazione dei dati industriali, la collaborazione tra IT e Operations e la definizione delle responsabilità nei processi decisionali supportati dall’AI.
Verso la fabbrica autonoma: il futuro dell’Industrial AI
Le applicazioni presentate a Erlangen rappresentano un passaggio verso un modello di produzione nel quale intelligenza artificiale, automazione e simulazione digitale operano in modo integrato. La prospettiva non è semplicemente quella di automatizzare singole attività, ma di sviluppare fabbriche capaci di adattare più rapidamente la propria organizzazione produttiva alle condizioni operative e alle richieste del mercato.
Il percorso richiede tuttavia una progressiva validazione delle tecnologie e il mantenimento di adeguati sistemi di supervisione. Siemens prevede ulteriori applicazioni nei prossimi mesi e un ampliamento dello stabilimento entro il 2030, nell’ambito di un investimento destinato alla sua trasformazione.
L’esperienza di Erlangen mostra poi come l’Industrial AI possa evolvere da strumento di supporto a componente strutturale dei processi manifatturieri, aprendo nuove prospettive per produttività, flessibilità ed efficienza industriale.
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