AS7_2025

Ottobre 2025 Automazione e Strumentazione Speciale 82 CONTROLLORI applicazioni dell’AI nei PAC sono molteplici e spa- ziano dal controllo adattativo dei processi alla ma- nutenzione predittiva , dal riconoscimento di pat- tern anomali alla gestione intelligente delle risorse energetiche. Un esempio emblematico riguarda la manutenzione predittiva: grazie all’analisi continua dei dati raccolti dai sensori, gli algoritmi di machi- ne learning sono in grado di identificare segnali deboli di degrado o di malfunzionamento delle ap- parecchiature, anticipando i guasti e ottimizzando la pianificazione degli interventi. Questo approccio riduce i tempi di fermo impianto, abbassa i costi di manutenzione e aumenta la disponibilità comples- siva delle linee produttive. Nei PAC, questi algorit- mi possono essere addestrati sia offline, utilizzan- do dati storici, sia online, adattandosi dinamica- mente alle condizioni operative reali e migliorando progressivamente la loro accuratezza. Un altro am- bito di applicazione riguarda il controllo di pro- cesso avanzato . L’intelligenza artificiale consente ai PAC di implementare strategie di controllo pre- dittivo basate su modelli (MPC, Model Predictive Control), che tengono conto non solo dello stato attuale del sistema, ma anche delle sue evoluzio- ni future, ottimizzando le variabili di processo in funzione di obiettivi multipli e vincoli operativi. Questo tipo di controllo, tradizionalmente riserva- to a sistemi DCS di fascia alta o a server dedicati, può oggi essere eseguito direttamente sui PAC gra- zie alla maggiore potenza di calcolo disponibile e all’efficienza degli algoritmi AI. Il risultato è una maggiore stabilità dei processi, una riduzione degli sprechi e una migliore qualità del prodotto finito. Caratteristiche comuni Un aspetto trasversale a tutte queste tecnologie è l’evoluzione delle interfacce di comunicazione e la crescente importanza della connettività. L’a- dozione di protocolli Ethernet industriale, la dif- fusione di reti wireless sicure e l’integrazione con piattaforme IoT hanno ampliato le possibilità di monitoraggio remoto, manutenzione predittiva e ottimizzazione dei processi. La cybersecurity è diventata una priorità, con l’implementazione di firewall industriali, segmentazione delle reti, au- tenticazione a più fattori e aggiornamenti firmware sicuri. L’ intelligenza artificiale (AI) e il machine learning stanno progressivamente entrando nei controllori industriali, abilitando funzioni di auto- tuning, rilevamento anomalie e ottimizzazione di- namica dei parametri di processo. Le prestazioni raggiunte dai controllori industriali sono oggi im- pressionanti: i PLC di ultima generazione possono gestire oltre 100.000 punti I/O, con tempi di ciclo inferiori al millisecondo; i PAC sono in grado di elaborare grandi moli di dati in tempo reale, inte- grando algoritmi di intelligenza artificiale diretta- mente a bordo macchina; i CN garantiscono pre- cisioni di posizionamento inferiori al micron e ve- locità di interpolazione superiori ai 10.000 blocchi al secondo; i DCS orchestrano migliaia di loop di controllo distribuiti, assicurando la continuità ope- rativa e la sicurezza dei processi critici. Tutto ciò è reso possibile dall’evoluzione dei microprocessori, dalla miniaturizzazione dei componenti elettroni- ci, dall’adozione di bus di campo ad alta velocità e dalla convergenza tra tecnologie IT, OT e, sempre di più, AI. AI al lavoro L’introduzione dell’intelligenza artificiale nei con- trollori, soprattutto nei PAC, sta trasformando pro- fondamente il modo in cui i sistemi di automazione industriale vengono progettati, gestiti e ottimizzati. I PAC, già caratterizzati da una notevole potenza di calcolo e da una flessibilità superiore rispetto ai PLC più tradizionali, sono oggi in grado di integra- re algoritmi di machine learning e deep learning direttamente a bordo macchina, senza la necessità di demandare l’elaborazione a server esterni o a piattaforme cloud. Questa evoluzione è resa pos- sibile dall’adozione di processori multicore, GPU embedded e architetture hardware ottimizzate per l’esecuzione di calcoli paralleli, che consentono di gestire in tempo reale grandi quantità di dati pro- venienti dai sensori di campo e dagli attuatori. Le