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Gennaio-Febbraio 2026 Automazione e Strumentazione Primo piano 12 FOCUS stificano le scelte in funzione della volatilità della domanda e della disponibilità materie prime. Un’area spesso sottovalutata è la gestione della conoscenza tecnica . Le fabbriche sono piene di documenti, manuali, procedure, schemi di ge- stione del cambiamento (Moc) e rapporti su po- tenziali pericoli o problemi operativi (Hazop). Un modello generativo, agganciato a una base di co- noscenza verificata e a un motore di ‘Information Retrieval’, diventa un lettore e un assistente che risponde a domande su procedure operative stan- dard (SOP), livelli di sicurezza, parametri critici e conoscenze documentate (lesson learned), citando le fonti e suggerendo percorsi di approfondimen- to. In termini di audit e compliance, l’AI generati- va redige bozze di rapporti, aggiornando automa- ticamente sezioni che richiedono l’estrazione di dati da sistemi eterogenei, aiutando a verificare la coerenza tra procedure e pratica operativa, segna- lando discrepanze e proponendo revisioni. Tutela della produzione Nei sistemi di controllo avanzato e nell’ otti- mizzazione , l’AI generativa funge da ponte tra obiettivi di produzione e logiche di controllo. In presenza di un gemello digitale di impianto o di linea, modelli generativi possono proporre nuove politiche di setpoint e vincoli di ottimizzazione che vengono poi validati in simulazione, con par- ticolare attenzione all’aderenza a vincoli fisici e di sicurezza. La GenAI contribuisce anche alla crea- zione di simulatori surrogati che accelerano l’otti- mizzazione in tempo quasi reale, mantenendo un loop di ri-addestramento basato su dati recenti, per gestire la deriva del processo e il cambiamen- to di mix produttivo. La sicurezza operativa e di processo trae beneficio dall’interpretabilità e dalla capacità di generare scenari. Gli agenti generativi creano simulazioni e percorsi di addestramento che riproducono condizioni anomale plausibili, redigono checklist adattive che riflettono il conte- sto e sintetizzano i rapporti sulle anomalie in for- mati coerenti con gli standard interni e normativi. Come sicurezza cibernetica delle OT, l’AI genera- tiva può assistere nell’analisi dei log Scada e dei firewall industriali, identificando schemi sospetti e spiegando le potenziali catene di attacco in lin- guaggio comprensibile al personale di impianto, con suggerimenti di mitigazione compatibili con i vincoli di disponibilità. Un altro fronte è l’efficienza energetica e la soste- nibilità. Nei siti produttivi energivori, la GenAI dati (data augmentation) possono produrre cam- pioni ‘sintetici’ credibili per addestrare modelli robusti, mentre altri algoritmi AI interpretano immagini, misure dimensionali e metadati di pro- cesso, generando report di non conformità chiari e con proposte di contenimento e correzione. Ne- gli impianti di processo, dove la qualità è spesso una funzione delle variabili di processo, la GenAI può formulare ‘ricette correttive’ e spiegarle, tra- ducendo deviazioni analitiche in piccoli aggiusta- menti di portata, temperatura o durata dei proces- si, anticipando gli effetti con stime d’incertezza calibrate. La pianificazione e lo scheduling sono terreni fertili per la GenAI, che può esplorare scenari e spiegare la ragione di eventuali compromessi. In manifattura, un ‘copilota di schedulazione’ dia- loga con l’operatore che gestisce la pianificazione per generare sequenze alternative che minimiz- zino setup, ritardi e utilizzo di materiale (Wip, Work In Process), giustificando il risultato in ter- mini di vincoli attivi, risorse e colli di bottiglia. Negli impianti di processo, con reattori batch o flussi continui, l’AI generativa supporta pianifica- zione delle campagne (campaign planning) tenen- do conto di tempi di pulizia, delle compatibilità di prodotto, dei vincoli delle utilities e delle finestre di consegna, creando piani argomentati che giu- I sistemi GenAI consentono di gestire la complessità in modo efficiente, offrendo nuovi livelli di ottimizzazione e supporto degli operatori