Smart Products & Industrial Solutions
Omme Gears, azienda leader nella produzione di riduttori cicloidali, epicicloidali e ingranaggi di medie e grandi dimensioni, ha espresso l’intenzione di valutare le soluzioni tecnologiche disponibili per implementare il monitoraggio continuo dello stato operativo dei propri riduttori. Tale esigenza nasce dalla volontà di soddisfare la crescente attenzione del mercato della separazione centrifuga, settore di riferimento dei prodotti Omme Gears, alla garanzia di un’operatività continua dei macchinari.
Da un lato cresce la centralità dei dati e dell’Intelligenza Artificiale nello sviluppo dei prodotti; dall’altro, il contesto normativo europeo ridefinisce le responsabilità dei produttori.
Negli interventi di Nadia Scandelli – Business Line Manager, Smart Product & Industrial Solutions – e Alessandro Corrente – Business Development Management – emerge un messaggio chiave: oggi il macchinario non è più un semplice prodotto meccanico, ma un sistema digitale connesso che genera dati, dialoga con piattaforme esterne e opera all’interno di un quadro normativo europeo sempre più strutturato.
Dal prodotto meccanico, verso l’automatico al sistema digitale avanzato con i corporati sistemi IA.
La domanda che molti costruttori si pongono è semplice quanto radicale: stiamo ancora vendendo una macchina o un sistema digitale? Ogni macchinario industriale oggi integra sensoristica, connettività industriale, software embedded ed edge computing, e sempre più spesso AI ed è pertanto inserito in un ecosistema di dati che dialoga con piattaforme e genera flussi informativi continui. I flussi di dati sono tanto più di valore quanto sono dati interattivi e raccolti in contesto di uso presso l’utilizzatore.
Questo trasforma radicalmente la natura del prodotto in cui la parte meccanica/automatica diventa uno strato di un ecosistema più ampio, fatto di componenti digitali, flussi informativi e servizi. Per chi guida innovazione e sviluppo prodotto significa ripensare architetture, competenze e responsabilità: progettazione software, cybersecurity by design, gestione del ciclo di vita digitale diventano elementi centrali e non accessori. Ignorare questo cambiamento equivale a sottostimare la reale esposizione normativa e competitiva.
L’intelligenza artificiale cambia il modo di progettare le macchine
Nel paradigma software tradizionale il processo parte dall’algoritmo: il programmatore definisce una logica e successivamente utilizza alcuni dati per testarla. Nel caso del machine learning, invece, il processo si ribalta: il sistema viene costruito a partire dai dati.
I modelli di Intelligenza Artificiale apprendono da grandi quantità di dati coerenti e di qualità. Tecniche come classificazione, regressione o clustering permettono ai sistemi di riconoscere fenomeni complessi, anticipare usura e guasti, supportare l’operatore nelle scelte o ottimizzare automaticamente i cicli di lavorazione. L’AI diventa così una leva di valore reale, ma porta con sé nuove responsabilità di trasparenza, documentazione e controllo.
Data Act: le strategie avanzate sui dati diventano valore competitivo per le aziende
Il Data Act introduce un cambio di prospettiva che tocca direttamente i costruttori: gli utilizzatori avranno diritto ad accedere ai dati grezzi generati dal macchinario. Questo significa che strategie di lock‑in basate sulla chiusura dei dati non saranno più sostenibili.
Il punto, però, non è la perdita di un vantaggio: al contrario, la capacità di costruire strategie avanzate sui dati diventerà un fattore competitivo ancora più importante. Se il cliente può condividere quei dati con terzi, il costruttore dovrà distinguersi non per il possesso dell’informazione, ma per la qualità dei servizi digitali che saprà sviluppare grazie a quei dati: manutenzione intelligente, ottimizzazione dei processi, analisi avanzate del comportamento macchina‑utente, ecosistemi interoperabili.
È un passaggio naturale verso una vera servitization, sostenuta da piattaforme di scambio dati interconnesse in grado di catturare dati interattivi in contesto di utilizzo.
Cyber Resilience Act: la compliance diventa condizione di mercato
Con il Cyber Resilience Act, la cybersecurity non è più un’opzione, ma una condizione per la marcatura CE. Ogni componente software, ogni modulo di connettività, ogni credenziale debole rappresenta una possibile superficie d’attacco.
La grande novità è che la sicurezza diventa un processo continuo: non basta certificare il prodotto al lancio, bisogna garantirne la protezione per tutto il ciclo di vita. Questo implica aggiornamenti regolari, gestione delle vulnerabilità e procedure strutturate di secure development.
Per molte imprese manifatturiere si tratta di un salto culturale importante: passare da un approccio “una tantum” alla sicurezza a un vero modello operativo, integrato nei processi R&D e nelle relazioni con fornitori e clienti.
AI Act: dall’innovazione sperimentale alla responsabilità sistemica
L’integrazione dell’Intelligenza Artificiale a bordo macchina – dalla manutenzione predittiva al supporto decisionale agli operatori – apre opportunità evidenti per i produttori Poiché l’AI non è deterministica, ma probabilistica, il regolamento introduce criteri di classificazione del rischio e richiede una governance rigorosa del ciclo di vita del modello. Per chi sviluppa smart machinery, significa trattare l’AI non come una feature isolata, ma come componente regolata del sistema. L’improvvisazione non è più ammessa: governance, tracciabilità dei dati di training e robustezza diventano fattori di progettazioneun passaggio fondamentale per garantire affidabilità e sicurezza in contesti produttivi complessi.
Prospettive per i produttori industriali
Le aziende devono confrontarsi non solo con gli adempimenti normativi, infatti molte aziende del settore machinery possiedono un know‑how straordinario sulla meccanica, ma incontrano difficoltà quando si tratta di software avanzato, gestione dei dati, cybersecurity o AI. Allo stesso tempo, i concorrenti globali stanno accelerando nella digitalizzazione, integrando AI e connettività in modo sempre più maturo.
La sfida non è soltanto essere conformi alle normative, ma progettare macchine nativamente digitali, capaci di abilitare nuovi servizi e garantire continuità operativa e competitività nel lungo periodo.
La domanda che guiderà i prossimi anni non sarà “siamo compliant?”, ma “come stiamo ridisegnando le nostre macchine affinché siano pronte per il futuro.
Le aziende che integreranno sicurezza, dati e AI in modo strutturato potranno innovare più rapidamente, creare servizi ad alto valore aggiunto, aprire nuovi mercati e. fidelizzare i clienti con modelli di business evoluti.
La distanza competitiva si misurerà tra chi continuerà a progettare macchine tradizionali e chi saprà costruire veri sistemi digitali intelligenti, conformi, sicuri e pronti a generare valore nel tempo.
