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FEBBRAIO 2026 FIELDBUS & NETWORKS 5 Cover story Beckhoff Automation S PS di Norimberga è da sempre un importante palcoscenico per il settore dell’automazione industriale e, come di consueto, Beckhoff ha scelto di presentare proprio in questa occasione le sue ultime novità tecnologiche. L’intelligenza artificiale è stata indubbiamente la protagonista: con TwinCAT CoAgent e Twin- CAT Machine Learning Creator, Beckhoff consente l’implementazione dell’AI direttamente nelle applicazioni, rendendo così l’ottimizzazione an- cora più semplice. TwinCAT 3 CoAgent di Beckhoff fornisce supporto come sistema di assistenza basato sull’intelligenza artificiale conversazionale, che in precedenza era incentrata sull’ingegneria del software, ma ora può essere utilizzata anche direttamente nel funzionamento delle macchine. TwinCAT 3 CoAgent for Engineering (TE1700) supporta i programmatori la- vorando come un assistente personale per fornire suggerimenti precisi sul codice, ottimizzazioni intelligenti e documentazione automatica. Il nuovo modulo TwinCAT 3 CoAgent for Operations (TF1700) porta questa tecno- logia anche nel funzionamento delle macchine. Il CoAgent monitora i dati di processo, rileva le deviazioni e supporta i tecnici dell’assistenza nella diagnosi dei guasti. La valutazione intelligente degli avvisi riduce i falsi allarmi, dà priorità ai guasti e riduce il tempo necessario per eliminarli. TwinCAT 3 CoAgent for Operations supporta anche la creazione di analisi e report automatici, garantendo così una maggiore trasparenza e qualità nel funzionamento del sistema. TwinCAT CoAgent for Operations monitora continuamente i valori di pro- cesso, i file di log e i KPI, rileva le deviazioni e avvia un processo struttu- rato di risoluzione dei problemi insieme al personale di assistenza. Questo processo va dalla formulazione di un’ipotesi e di una diagnosi basata sull’evidenza fino a proposte concrete di azione, con istruzioni passo dopo passo. TwinCAT CoAgent for Operations si sta quindi affermando come un service agent interattivo, che rende più intelligenti le operazioni in corso, da una più rapida risoluzione dei problemi e una maggiore trasparenza, a uno standard di qualità sempre più elevato nella reportistica. Un ulteriore passo avanti è rappresentato da TwinCAT 3 Machine Learning Creator (MLC) che estende il workflow di progettazione di TwinCAT 3 per includere la creazione automatizzata di modelli di intelligenza artificiale, che può es- sere eseguita direttamente da esperti di automazione e di processo, senza bisogno di conoscenze preliminari di data science. Finora l’attenzione si è concentrata sull’elaborazione delle immagini, ma ora si sta ampliando per includere l’analisi dei segnali di processo nel dominio del tempo. Ottimizzazione dei processi e rilevamento di anomalie Oltre al pacchetto TwinCAT 3 MLC Computer Vision (TE3851), TwinCAT 3 MLC (TE3850) offre anche il modulo TwinCAT 3 MLC Signals and Time Series (TE3852). Ciò estende la gamma di funzioni all’analisi dei segnali di processo nel dominio del tempo, spesso cruciali per le applicazioni indu- striali, in quanto gli andamenti di corrente, temperatura e vibrazione forni- scono informazioni preziose sullo stato dei processi, dei componenti e degli strumenti. I modelli creati con TwinCAT 3 MLC Signals and Time Series identificano pattern e deviazioni in tempo reale nei dati rilevanti, consen- tendo manutenzione predittiva, ottimizzazione dei processi e rilevamento delle anomalie direttamente nell’ambiente di controllo. Le applicazioni tipiche nel campo del rilevamento delle anomalie includono il rilevamento di malfunzionamenti del motore (danni ai cuscinetti, squilibri, problemi meccanici) sulla base di segnali di corrente, vibrazione o acustici, nonché il rilevamento dell’usura degli utensili di fresatura e foratura sulla TwinCAT 3 Machine Learning Creator è ora adatto anche alla creazione di modelli AI per l’analisi di segnali e serie temporali base delle correnti del mandrino. Il monitoraggio della qualità integrato nel processo può essere implementato, per esempio, nei processi di saldatura, utilizzando le curve di corrente e tensione, o nei processi di taglio e con- fezionamento, utilizzando le correnti dei servomotori. Esempi di ottimizza- zione del processo sono la regolazione dinamica dei parametri di processo adattivi, come per esempio velocità di avanzamento, forza di pressatura ecc., la riduzione del consumo energetico in base ai profili e alle previsioni di carico, o il controllo predittivo di sistemi complessi. TwinCAT 3 Machine Learning Creator è un’applicazione web pura: poiché l’ingegnerizzazione avviene interamente nel browser, non è necessaria alcuna potenza di cal- colo locale. Il processo di creazione di modelli AI è, quindi, molto semplice e accessibile per l’utente, dando un forte input per la trasformazione digitale nelle fabbriche intelligenti. HMI intelligenti per un’industria sempre più digitalizzata Un’altra novità presentata a Norimberga che promette di fornire le basi ideali per le fabbriche intelligenti è rappresentata dai Panel PC multi-touch Next, che sono dotati delle più recenti generazioni di CPU e di un design dell’elettronica a prova di futuro. Infatti, nella famiglia pannelli multi-touch Next, Beckhoff ha presentato i nuovi Panel PC che combinano funzioni di controllo e visualizzazione estese. Questi dispositivi pongono le basi ideali per la trasformazione digitale nelle smart factory. Essi uniscono gli standard di qualità per cui Beckhoff è nota a un eccezionale rapporto prezzo/presta- zioni. I Panel PC multi-touch Next di Beckhoff forniscono una risposta su misura alla crescente domanda di HMI intelligenti per ambienti produttivi digitalizzati e interconnessi. Beckhoff si è quindi concentrata sulla fornitura di soluzioni ottimizzate dal punto di vista dei costi, su un design moderno e accattivante e su un’ampia gamma di formati e funzioni.