AES_001_26

Automazione e Strumentazione Gennaio-Febbraio 2026 Primo piano 11 FOCUS vibrazioni, termografie, correnti assorbite e se- quenze di eventi, l’AI generativa redige note tec- niche in linguaggio naturale e comprensibile che spiegano la probabile modalità di guasto, elenca- no i componenti da ispezionare con le relative pri- orità, stimano la finestra di rischio e collegano la casistica ai precedenti storici, estratti da CMMS e FMEA. Nella manutenzione su impianti continui, dove il fermo è costoso, l’AI generativa viene uti- lizzata per simulare scenari di degrado e proporre strategie di intervento, anche a guasto già avvenu- to (run-to-failure), giustificando l’impatto sui KPI e integrando automaticamente gli ordini di lavo- ro con parti di ricambio e con la previsione delle competenze richieste. Qualità dei processi La gestione della qualità può beneficiare della capacità della GenAI di integrare dati e segnali eterogenei. Nei contesti discreti, la visione arti- ficiale generativa aiuta a migliorare l’ispezione visiva laddove la rilevazione dei difetti sia rara o variabile: tecniche generative di elaborazione dei collegandosi a modelli fisici e alle competenze di base aziendali per proporre alternative operative plausibili, articolate e contestualizzate. Nella progettazione di prodotto e di impianto, l’AI generativa abilita l’esplorazione di spazi proget- tuali difficili da acquisire con i metodi classici. Questo significa, nel manifatturiero discreto , poter disporre di generative design per geometrie leggere ottimizzate per la stampa 3D o per alleg- gerimenti strutturali compatibili con i vincoli di lavorazione sottrattiva classica, accoppiando modelli generativi con vincoli di producibilità, tolleranze e specifiche. Nelle linee di processo , la stessa logica si traduce nella sintesi automatica di ricette e schemi PID alternativi che rispettano bilanci di massa ed energia, norme di sicurezza e disponibilità dei reagenti, con proposte che inclu- dono parametri di setpoint, logiche di interblocco e configurazioni di loop di controllo. L’AI genera- tiva non ‘inventa’ a caso: lavora su spazi delimi- tati da requisiti e vincoli, impara dalle librerie di componenti, dagli standard interni e dagli storici di esecuzione, generando varianti che i team di ingegneria possono validare più rapidamente con gemelli digitali e simulazioni. Applicazioni evolute Sul fronte operations , l’uso più maturo è l’assi- stenza dell’operatore con ‘copiloti’ AI. Interfacce conversazionali connesse a storici , DCS e Mes permettono di porre domande in linguaggio na- turale del tipo “perché il consumo specifico di vapore è salito nell’ultima ora sulla linea 3?” e ottenere un’analisi delle cause che mette in rela- zione allarmi, cambi turno, fermi, variazioni nella materia prima e deriva dei sensori, corredando la risposta con grafici e riferimenti pertinenti a log e standard operating procedures (SOP). Negli im- pianti di processo, un agente generativo può tra- durre obiettivi di alto livello, come minimizzare il consumo energetico entro limiti di qualità, in suggerimenti di setpoint per i controllori avanzati, proponendo anche la stima dell’impatto su rese e tempi di ciclo e motivando le raccomandazioni in termini di vincoli di sicurezza e integrità mecca- nica. È una forma di supporto alle decisioni che offre all’operatore una descrizione del contesto e delle spiegazioni, senza sostituirne il giudizio. La manutenzione predittiva riceve dei benefici specifici: i modelli generativi vengono impiegati per arricchire la descrizione delle anomalie con diagnosi e piani d’azione contestuali. A partire da L’integrazione tra gemelli digitali, sistemi OT e GenAI moltiplicherà diffusione e capacità delle applicazioni industriali degli algoritmi generativi