Video Pillola per SPS Italia 2026: Physical AI

Physical AI: le nuove frontiere dell'automazione industriale raccontate da Automazione Oggi saranno visibili a SPS Italia 2026

In attesa di SPS Italia che si svolgerà a Parma dal 26 al 28 maggio 2026, abbiamo parlato di Physical AI con tre esperti del settore: Gian Antonio Susto, professore associato all’Università di Padova e co-founder di Statwolf, Flavio Ronzoni, business area Automation&Software di Bosch Rexroth, Alberto Pellero, head of marketing and sales operations di Kuka Roboter Italia.

La Physical AI rappresenta l’ultima frontiera dell’automazione industriale, segnando il passaggio da sistemi che elaborano informazioni solo in ambito digitale a macchine capaci di percepire il mondo fisico e agire direttamente su di esso tramite sensori e attuatori. Questa evoluzione non si limita a un aggiornamento tecnologico, ma ridefinisce l’intera architettura industriale, richiedendo un modello distribuito paragonabile a un organismo vivente: un ‘cervello’ centrale (cloud o on-premise) per l’apprendimento dei modelli e un sistema nervoso’ locale (edge) per l’esecuzione in tempo reale nel rispetto dei vincoli operativi.

Dal punto di vista pratico, l’impatto della Physical AI si declina in tre pilastri fondamentali:

• Efficienza: l’integrazione della Vision AI permette di classificare oggetti e affiancare il personale per ridurre sprechi e scarti.
• Flessibilità: grazie ad algoritmi evoluti, i veicoli AMR (Autonomous Mobile Robots) interagiscono in modo sofisticato con l’ambiente, permettendo di riconfigurare le linee produttive in modo dinamico.
• Sostenibilità: la diagnostica predittiva monitora lo stato di salute dei componenti, intervenendo prima che l’usura causi fermi macchina inattesi.

Un aspetto rivoluzionario di questa tecnologia è il superamento della logica di ‘sostituzione’ dell’operatore a favore di una ‘coevoluzione’ tra uomo e macchina. Attraverso l’AI interpretabile, il sistema non si limita a segnalare un’anomalia, ma ne spiega la causa (root cause analysis), permettendo all’operatore di validare il suggerimento e arricchire il modello con la propria conoscenza. L’interazione avviene sempre più in linguaggio naturale, trasformando l’impianto in un collaboratore con cui costruire un contesto condiviso.

Questo cambiamento trasforma radicalmente anche il concetto di controllo e programmazione. Con l’avvento dell’Intent-based automation (automazione basata sulle intenzioni), non sarà più necessario scrivere righe di codice per ogni movimento; strumenti come CoPilot o piattaforme di gestione avanzate permetteranno di definire il compito (task) e l’AI genererà automaticamente il programma necessario. Di conseguenza, le competenze richieste si sposteranno dai programmatori di PLC ed esperti di robotica verso esperti di layer AI e modelli cyberfisici.

Infine, per abilitare concretamente questa trasformazione, è indispensabile un approccio ‘open’. La complessità della Physical AI richiede la convergenza tra mondo IT (informatico) e OT (operativo), la standardizzazione dei dati tra diversi fornitori e la scalabilità su piattaforme aperte. Tale apertura è fondamentale non solo per l’innovazione, ma anche per garantire la cybersecurity e il rispetto delle nuove normative europee (come il regolamento macchine e la NIS 2), assicurando l’aggiornabilità e il supporto a lungo termine dei sistemi. In sintesi, la Physical AI non sta solo cambiando le macchine, ma sta ridisegnando il modo in cui immaginiamo il lavoro e la produzione, ponendoci di fronte alla sfida di guidare consapevolmente questo cambiamento.

GUARDA IL VIDEO

Intervista a Gian Antonio Susto, professore associato all’Università di Padova e co-founder di Statwolf, Flavio Ronzoni, business area Automation&Software di Bosch Rexroth, Alberto Pellero, head of marketing and sales operations di Kuka Roboter Italia

Antonella Cattaneo @antonellacattaneo

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