Figura 1. Una Dashboard su misura, creata dagli esperti di Mative, per monitorare la “Produttività” delle macchine di un cliente.

Nel panorama altamente competitivo dell’industria metalmeccanica, le piccole e medie imprese (PMI) si trovano ad affrontare una serie di sfide cruciali. Tra queste, il monitoraggio ed efficientamento della produzione emerge come una delle più pressanti. L’IoT industriale si presenta come una soluzione rivoluzionaria, capace di trasformare radicalmente il modo in cui queste aziende operano e competono sul mercato globale.

Qual è la situazione delle PMI Metalmeccaniche?​

Le PMI del settore metalmeccanico sono il cuore pulsante dell’industria manifatturiera italiana. Queste aziende devono affrontare sfide crescenti: inflazione, aumento dei costi operativi (specialmente energetici), crescente competitività dei mercati esteri e margini operativi ridotti (in media inferiori al 10%). In questo contesto, la necessità di ridurre gli sprechi e ottimizzare i processi diventa cruciale.

Un sistema di monitoraggio della produzione moderno e interconnesso si rivela essenziale per superare queste sfide e mantenere la competitività. La mancanza di visibilità in tempo reale sullo stato dei macchinari, sui tempi di produzione e sull’efficienza complessiva degli impianti rappresenta un ostacolo significativo all’ottimizzazione dei processi produttivi.

L’adozione di soluzioni di IoT industriale si configura come la risposta più efficace a queste sfide. Soluzioni avanzate come le piattaforme Mative Cloud e Mative Synapsis Industrial Edge, specifiche per l'IoT e dotate di AI integrata, permettono di superare le barriere tecnologiche, offrendo alle PMI metalmeccaniche gli strumenti necessari per una vera rivoluzione digitale.

Identificazione e riduzione dei colli di bottiglia​

Uno dei vantaggi più significativi offerti di un sistema IoT Industriale è la capacità di identificare rapidamente i colli di bottiglia nel processo produttivo. Attraverso l’analisi dei dati raccolti, la piattaforma di Mative psossono evidenziare le fasi che rallentano l’intero ciclo di produzione.

• Mative Cloud: monitoraggio remoto, in Cloud, raggiungibile anche attraverso app monbile.
• Mative Synapsis Industrial Edge: monitoraggio catena di produzione, facilitamento comunicazione tra i reparti, monitoraggio consumo materiale, HMI integrato.
• Mative Synapsis ML: il main-core di Mative, un modulo basato su strumenti di Intelligenza Artificiale, disponibile su tutte le piattaforme Mative, integra AI Agent, RAG e Machine Learning;
• Mative Synapsis Analysis: ETL, Grafici, Smart Reports e molto altro per una suite completa di software per l'analisi dati;

Queste piattaforme, intervenendo direttamente sui dati raccolti dalle macchine, permettono alle aziende di intervenire in modo mirato, implementando soluzioni specifiche per aumentare l’efficienza complessiva.

Monitoraggio real-time: la chiave per l’efficienza​

Il monitoraggio della produzione in tempo reale è una delle opportunità principali derivanti dall’adozione di un sistema IoT industriale. La piattaforma Mative Cloud consente di raccogliere e analizzare dati provenienti da ogni fase del processo produttivo, fornendo informazioni cruciali su:

• Stato operativo dei macchinari
• Tempi di produzione
• Efficienza delle singole fasi di lavorazione
• Consumo energetico
• Questa visibilità immediata permette ai manager di prendere decisioni informate e tempestive, riducendo i tempi di inattività e ottimizzando l’allocazione delle risorse.

Manutenzione predittiva e condizionale: come evitare i fermi macchina​

La manutenzione predittiva e condizionale rappresenta un salto di qualità rispetto ai tradizionali approcci reattivi o preventivi.

Grazie a sistemi di IoT Industriale, le PMI metalmeccaniche possono monitorare costantemente lo stato di salute dei loro macchinari, identificando potenziali problemi prima che si trasformino in guasti. Questo approccio proattivo non solo riduce i tempi di fermo macchina non pianificati, ma ottimizza anche i costi di manutenzione, prolungando la vita utile degli impianti.

Ottimizzazione dei consumi energetici​

In un’epoca in cui la sostenibilità e l’efficienza energetica sono diventate priorità assolute, l’IoT industriale offre strumenti preziosi per il monitoraggio e l’ottimizzazione dei consumi energetici.

La piattaforma Mative permette di tracciare in dettaglio l’utilizzo di energia di ogni macchinario e processo, identificando eventuali aree di spreco e opportunità di risparmio. Questa visibilità granulare consente alle aziende di implementare strategie di efficientamento energetico mirate, riducendo i costi operativi e l’impatto ambientale.

Visibilità completa sulla produzione​

Il monitoraggio in tempo reale rappresenta solo il primo passo verso una vera rivoluzione digitale nell’industria metalmeccanica. Per trasformare questa visibilità in un vantaggio competitivo concreto, le aziende necessitano di strumenti avanzati capaci di analizzare, interpretare e agire sui dati raccolti.

Progettata per rispondere alle sfide specifiche delle PMI metalmeccaniche, le Piattaforme Synapsis Industrial Edge e Mative Cloud integrano l’IoT industriale con potenti algoritmi di intelligenza artificiale, offrendo un ecosistema digitale completo per il monitoraggio della produzione e l’ottimizzazione dei processi produttivi.

La Piattaforma Mative Cloud non si limita a fornire dati in tempo reale, ma li trasforma in preziosi insights che supportano le necessità informative delle aziende.

Quali sono le funzionalità chiave delle piattaforme Mative?​

Le piattaforme di Mative, Mative Cloud e Mative Synapsis Industrial Edge, offrono una suite completa di funzionalità progettate specificamente per le esigenze dell’industria metalmeccanica:

• Dashboard Personalizzabili: Visualizzazioni intuitive dei KPI più rilevanti per il monitoraggio impianti industriali.

• Analisi Avanzate: strumenti di analisi dei dati per identificare trend e opportunità di miglioramento.

• Alerting Intelligente: notifiche in tempo reale per anomalie o situazioni critiche.

• Integrazione IoT: connessione semplificata di macchinari nuovi e legacy alla piattaforma digitale.

• Efficientamento delle PMI metalmeccaniche con Mative: casi reali

• L’adozione dell’IoT industriale attraverso le piattaforme Mative non è solo una questione di tecnologia, ma di trasformazione aziendale. Le PMI metalmeccaniche che hanno intrapreso questo percorso hanno registrato risultati significativi:

  • Riduzione dei tempi di fermo macchina fino al 30%
  • Aumento dell’efficienza produttiva del 15-20%
  • Ottimizzazione dei consumi energetici con risparmi fino al 25%
  • Miglioramento della qualità del prodotto e riduzione degli scarti
  • Questi risultati si traducono in un vantaggio competitivo tangibile, permettendo alle aziende di rispondere più rapidamente alle esigenze del mercato e di offrire prodotti di qualità superiore a costi più contenuti.

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L’Industria 5.0 rappresenta un passo avanti fondamentale per le imprese, superando i limiti dell’automazione e dell’interconnessione per abbracciare una visione umanocentrica e sostenibile. Ora sono disponibili online tutte le normative per accedere agli incentivi! Con il recente decreto attuativo del Piano Transizione 5.0, le aziende italiane dispongono ora di un quadro normativo chiaro per accedere a incentivi fiscali e supporti economici mirati a favorire l’adozione di tecnologie innovative e sostenibili.

Il decreto attuativo Industria 5.0: quali sono le novità?​

Dopo mesi di attesa, è stato pubblicato il testo integrale e definitivo del Piano Transizione 5.0. Il decreto, come illustrato nell’articolo di Innovation Post, conferma due principali novità: l’ampliamento delle figure dei certificatori e l’ampliamento delle esclusioni dal divieto generale relativo al regolamento DNSH.

È stato eliminato, però, il comma che prevedeva la cumulabilità generale con altri finanziamenti dell’UE, mentre resta invariata la possibilità di cumulare la misura con altri incentivi finanziati con risorse nazionali, eccezione fatta per il credito d’imposta ZES e Transizione 4.0.

Synapsis ML di Mative: ottimizzazione e analisi dei Dati con l’Intelligenza Artificiale​

Nel contesto dell’Industria 5.0, Mative ha sviluppato gli Synapsis ML con strumenti di intelligenza artificiale integrati, per trasformare l’analisi dei dati aziendali in informazioni fruibili e intuitive per prendere decisioni strategiche. Queste statistiche intelligenti offrono una visione completa e in tempo reale delle operazioni aziendali, permettendo alle imprese di monitorare e ottimizzare i loro processi produttivi e di consumo energetico. Inoltre, per quanto riguarda la documentazione prevista dal piano 5.0, abilitano i certificatori alla compilazione delle certificazioni ex ante ed ex post per dimostrare l’efficientamento della produzione ed energetico.

Grazie a una sofisticata piattaforma di raccolta e analisi dei dati, gli Synapsis ML non solo aiuta a identificare inefficienze, ma fornisce anche raccomandazioni su come migliorare le performance aziendali.

Utilizzando una combinazione di sensori IoT e algoritmi di Intelligenza Artificiale, questo strumento è in grado di raccogliere una vasta gamma di dati, dal consumo energetico alla manutenzione predittiva. In questo modo, le aziende possono prendere decisioni informate basate su dati accurati e tempestivi, migliorando non solo l’efficienza operativa ma anche la sostenibilità ambientale.

Mative: Il Partner Ideale per la Transizione Digitale ed Energetica​

Mative si propone come soluzione ideale per le aziende che desiderano affrontare la sfida della Transizione 5.0. Dal design iniziale alla realizzazione e implementazione delle soluzioni, Mative offre un supporto completo, garantendo che ogni progetto risponda ai requisiti normativi e alle esigenze specifiche del cliente.

In particolare, Mative è in grado di aiutare le aziende a soddisfare i criteri necessari per accedere ai crediti d’imposta previsti dal nuovo decreto, fornendo soluzioni che garantiscono una riduzione significativa dei consumi energetici. Inoltre, con l’adozione di Synapsis ML, le aziende possono non solo monitorare i propri progressi ma anche dimostrare in modo documentato le migliorie ottenute, un elemento chiave per la rendicontazione e l’accesso agli incentivi.

Vuoi saperne di più su come Mative può aiutarti a ottenere i benefici previsti dall’Industria 5.0? Contattaci oggi stesso!

Digitalizzazione ed IoT nell'era Smart Industry​

• Trasformazione digitale nei processi produttivi: la digitalizzazione sta rivoluzionando i processi produttivi nell'era Smart Industry, consentendo alle aziende di interconnettere macchinari, sensori e sistemi gestionali. Questa interconnessione crea un flusso di dati continuo e in tempo reale che può essere utilizzato per ottimizzare l'efficienza operativa e migliorare la produzione. Ogni macchina e asset diventa parte di una rete intelligente, capace di autogestirsi e di rispondere alle mutevoli condizioni di mercato.

• IoT per l'efficienza operativa: l'Internet of Things (IoT) svolge un ruolo centrale nella Smart Industry, permettendo la raccolta di dati dai dispositivi connessi in tempo reale. I sensori installati sulle macchine e sugli impianti forniscono informazioni cruciali per monitorare le performance, individuare guasti imminenti e ottimizzare il ciclo produttivo. Questo approccio riduce i tempi di inattività, garantendo una maggiore efficienza e una manutenzione tempestiva.

• Integrazione e innovazione: la digitalizzazione combinata con l'IoT facilita l'implementazione di nuove tecnologie e servizi personalizzati. Le aziende possono integrare i loro sistemi produttivi con piattaforme cloud e soluzioni di intelligenza artificiale, permettendo l'automazione e il controllo remoto delle operazioni. Questo rappresenta un'evoluzione continua, capace di adattarsi a nuove esigenze di mercato e di favorire una crescita competitiva.

Le soluzioni di Mative per l'Industrial IoT​

• Mative Cloud per Smart Industry: Mative è in grado di gestire nuovi dispositivi, curarne il ciclo di vita, ricevere e memorizzare dati da dispositivi telematici e sensori nel Cloud, eseguire comandi remoti e aggiornamenti firmware over-the-air (FOTA), analizzare i dati dei dispositivi e creare regole per avvisi intelligenti. Le funzionalità di connettività e di elaborazione dei dati di Mative sfruttano protocolli diffusi come MQTT e possono integrarsi facilmente con i sistemi di gestione dei dati e i database più popolari, integrandosi perfettamente nel tuo backend esistente.

• Implementazione dell'Industrial IoT: Mative Cloud è una piattaforma IoT aziendale ampiamente utilizzata come soluzione IoT industriale (IIoT), funzionando come gestore di applicazioni cloud per impianti di produzione industriale connessi. Una caratteristica chiave di Mative è la sua indipendenza dall'hardware e dai mezzi di trasporto, che consente una facile integrazione con una vasta gamma di sensori, controller, macchine e gateway di dispositivi, supportando qualsiasi infrastruttura industriale esistente. La piattaforma Mative Cloud offre una soluzione IIoT completa e integrata: gestiamo protocolli ModBus, OPC UA, Can Open e integrazioni con impianti PLC.

• Sviluppo e integrazione: le API di Mative semplificano l'integrazione e i compiti DevOps, consentendo di assemblare rapidamente soluzioni IoT end-to-end per l'automazione dei sistemi industriali, la manutenzione predittiva e il monitoraggio remoto. Mative dispone anche di uno strumento di dashboard web intuitivo per configurare widget di visualizzazione dei dati che eseguono routine di monitoraggio della produzione. Le recenti innovazioni come l'IIoT, il Big Data e l'IA sono pronte ad autonomizzare le fabbriche utilizzando robot industriali e dispositivi intelligenti. La piattaforma Mative Cloud è in prima linea nel rendere le fabbriche autonome una realtà.

L'AI Inference (o inferenza dell'AI) è il processo attraverso cui un modello di intelligenza artificiale applica ciò che ha imparato durante l'addestramento per fare previsioni, classificazioni o prendere decisioni basate su nuovi dati in ingresso.

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Come funziona l'AI Inference?​

1. Modello Addestrato: Un modello di AI viene addestrato su un dataset. Durante l'addestramento, apprende schemi e relazioni dai dati.
2. Inferenza: Una volta addestrato, il modello viene utilizzato per fare previsioni su dati mai visti prima. Questo è il processo di inferenza.

Esempio:

• Un modello di visione artificiale addestrato a riconoscere le immagini di gatti (fase di addestramento) riceve una nuova immagine e determina se contiene un gatto o meno (fase di inferenza).

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Caratteristiche principali dell'AI Inference​

• Efficienza: Deve essere rapida e ottimizzata per funzionare in tempo reale o con risorse limitate.
• Deployment: L'inferenza spesso avviene su dispositivi edge (come smartphone o sensori IoT) o in ambienti cloud.
• Ottimizzazione: Gli sviluppatori spesso riducono le dimensioni del modello o utilizzano tecniche come la quantizzazione per migliorare le prestazioni durante l'inferenza.

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AI Inference vs Training​

Aspetto	Training	Inference
Obiettivo	Addestrare il modello con dati etichettati.	Usare il modello per fare previsioni.
Complessità	Richiede molte risorse computazionali (GPU/TPU, dataset).	Generalmente meno complesso e più leggero.
Tempi	Può richiedere ore o giorni.	Avviene in millisecondi o secondi.
Ambiente	Avviene in ambienti controllati (es. data center).	Può avvenire in cloud, edge, o dispositivi locali.

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Applicazioni comuni di AI Inference​

1. Riconoscimento vocale: Gli assistenti virtuali come Alexa usano l'inferenza per convertire la voce in testo e rispondere.
2. Visione artificiale: Sistemi di videosorveglianza o auto a guida autonoma analizzano le immagini in tempo reale.
3. Raccomandazioni personalizzate: Netflix o Amazon suggeriscono contenuti basati su ciò che hai visto o acquistato.
4. Traduzione linguistica: Servizi come Google Translate elaborano input linguistici per generare traduzioni immediate.

Ecco una panoramica delle differenze tra AI, ML, LLM e Generative AI:

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1. AI (Artificial Intelligence)​

L'Intelligenza Artificiale è il campo più generale che si occupa di creare macchine o sistemi che possano simulare l'intelligenza umana. Comprende qualsiasi tecnologia o metodo che consente a un sistema di svolgere compiti che normalmente richiedono intelligenza umana, come il ragionamento, il riconoscimento del linguaggio naturale, la pianificazione e il problem-solving.

Esempi di AI:

• Sistemi di raccomandazione (es. Netflix, Amazon).
• Assistenze virtuali come Siri e Alexa.
• Sistemi di guida autonoma.

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2. ML (Machine Learning)​

Il Machine Learning è un sottoinsieme dell'AI che si concentra sull'uso di algoritmi per permettere alle macchine di apprendere dai dati senza essere programmate esplicitamente.
Gli algoritmi ML analizzano i dati, identificano schemi e migliorano le loro prestazioni nel tempo.

Tipi principali di ML:

• Apprendimento non supervisionato: L'algoritmo viene addestrato su dati etichettati (es. classificazione delle email come spam o no). Esistono due tipi di analisi che possono individuare schemi e relazioni nei dati senza bisogno di training o interventi umani: il rilevamento delle anomalie e il rilevamento degli outlier.
  • Rilevamento delle anomalie (Anomaly Detection): questo approccio richiede dati in serie temporale. Costruisce un modello probabilistico che monitora in modo continuativo i dati per identificare eventi insoliti nel momento in cui si verificano. Il modello si evolve nel tempo e può fornire indicazioni utili per prevedere comportamenti futuri.
  • Rilevamento degli outlier (Outlier Detection): a differenza del rilevamento delle anomalie, questa tecnica non richiede dati in serie temporale. Si tratta di un tipo di analisi dei dati che identifica i punti insoliti in un insieme di dati, valutando la vicinanza di ogni punto agli altri e la densità del gruppo di punti attorno ad esso. Questa analisi non è continua: produce una copia dell'insieme di dati, in cui ogni punto viene annotato con un punteggio di outlier, che indica quanto quel punto sia diverso rispetto agli altri.
• Apprendimento supervisionato: Il Machine Learning supervisionato utilizza set di dati di training per costruire modelli predittivi. Le tecniche principali sono la classificazione e la regressione. In entrambe le tecniche di machine learning supervisionato, il risultato è un insieme di dati in cui ogni punto viene arricchito con una previsione e un modello addestrato. Questo modello può quindi essere applicato a nuovi dati per fare ulteriori previsioni.
  • Classificazione: questo tipo di analisi apprende le relazioni tra i dati per prevedere valori discreti o categorici. Ad esempio, può essere utilizzato per stabilire se una richiesta DNS provenga da un dominio dannoso o innocuo.
  • Regressione: questo metodo si concentra sulla previsione di valori numerici continui. Un esempio tipico è la stima del tempo di risposta per una richiesta web, basata sui dati storici disponibili.
• Apprendimento per rinforzo: Il sistema apprende tramite prove ed errori (es. robotica, giochi).

Esempi di ML:

• Rilevamento anomalie.
• Analisi predittiva.
• Riconoscimento delle immagini.
• Previsioni meteo.
• Rilevamento delle frodi.

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3. LLM (Large Language Models)​

I Large Language Models sono una categoria specifica di modelli di AI addestrati su grandi quantità di dati testuali per comprendere, generare e interagire in linguaggio naturale. Questi modelli utilizzano architetture di deep learning, come i Transformers (es. GPT, BERT), per analizzare il contesto e generare risposte.

Caratteristiche di LLM:

• Addestrati su miliardi di parametri e dataset enormi.
• In grado di comprendere sfumature linguistiche complesse e rispondere in modo realistico.
• Adatti a una varietà di applicazioni, come la scrittura creativa, il servizio clienti e l'analisi testuale.

Esempi di LLM:

• GPT (come ChatGPT).
• BERT.
• LaMDA.

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4. Generative AI​

La Generative AI è un ramo specifico dell'AI che si concentra sulla creazione di contenuti originali, come immagini, testi, musica o video. Si basa su modelli di deep learning, tra cui GANs (Generative Adversarial Networks) e modelli basati su transformer come GPT e DALL·E.

Caratteristiche principali:

• Può creare contenuti completamente nuovi basati su input o prompt.
• Usa dati di addestramento per comprendere i modelli sottostanti e generare output realistici.

Esempi di Generative AI:

• Creazione di immagini (es. DALL·E, MidJourney).
• Generazione di testi (es. ChatGPT).
• Generazione di musica o voci sintetiche (es. Jukebox di OpenAI).

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Differenze principali:​

Termine	Campo	Descrizione	Esempio
AI	Generale	Simula l'intelligenza umana per compiti complessi.	Siri, sistemi autonomi
ML	Sottoinsieme di AI	Si focalizza sull'apprendimento dai dati per migliorare le prestazioni.	Rilevamento frodi, clustering
LLM	Specializzazione in NLP	Modelli avanzati per comprendere e generare linguaggio naturale.	GPT, BERT
Generative AI	Creazione di contenuti originali	Genera contenuti nuovi come testi, immagini, video o musica.	DALL·E, ChatGPT, MidJourney

Gli investimenti per la trasformazione tecnologica e digitale delle imprese in ottica Transizione/Industria 4.0 e gli acquisti di beni immateriali connessi (software, sistemi e system integration, piattaforme e applicazioni) restano agevolati fino al 31 dicembre 2025 e, a determinate condizioni, fino al 30 giugno 2026.

Gli incentivi sono rivolti a tutte le imprese residenti nel territorio dello Stato, incluse le stabili organizzazioni di soggetti non residenti, indipendentemente da natura giuridica, settore economico, dimensione, regime contabile e sistema di determinazione del reddito ai fini fiscali.

Agevolazioni per beni materiali 4.0​

Gli incentivi per gli investimenti in beni materiali nuovi, secondo il modello “Industria 4.0” (allegato A alla legge 232/2016), sono concedibili fino al 2025. Possono accedervi tutte le imprese sane residenti in Italia, comprese le stabili organizzazioni di soggetti non residenti, nel rispetto delle normative sulla sicurezza nei luoghi di lavoro e al corretto versamento dei contributi ai lavoratori.

Per investimenti fino al 31 dicembre 2025 (o fino al 30 giugno 2026, se entro il 31 dicembre 2025 l’ordine risulti accettato e siano stati pagati acconti per il 20%):

• 20% del costo, per la quota di investimenti fino a 2,5 milioni,
• 10%, per la quota di investimenti oltre i 2,5 e fino a 10 milioni,
• 5%, per la quota oltre i 10 milioni e fino al limite di 20 milioni.

Agevolazioni per beni immateriali connessi​

Prolungamento di tre anni con progressiva riduzione del bonus per gli investimenti in beni immateriali connessi a quelli in beni materiali Industria 4.0 (allegato B alla legge 232/2016): software, sistemi e system integration, piattaforme e applicazioni e servizi di cloud computing, per la quota imputabile per competenza.

Il credito d’imposta 2023-2025 scende ogni anno di cinque punti percentuali:

• 20% per investimenti fino al 31 dicembre 2023 (o 30 giugno 2024, se entro il 2023 l’ordine risulti accettato e pagati acconti per il 20%);
• 15% per investimenti fino al 31 dicembre 2024 (o 30 giugno 2025, se entro il 2024 l’ordine risulti accettato e pagati acconti per il 20%);
• 10% per investimenti fino al 31 dicembre 2025 (o 30 giugno 2026, se entro il 2025 l’ordine risulti accettato e pagati acconti per il 20%).

Calendario Bonus Industria 4.0​

Di seguito il dettaglio delle misure e degli incentivi previsti.

Investimenti in beni materiali​

Periodo	Credito
Dal'1/1 al 31/12/2022 fino al 30/11/2023 con prenotazione entro il 31/12/2022	- 40% fino a 2,5 mln, - 20% tra 2,5 e 10 mln, - 10% oltre 10 e fino a 20 mln
Dall’1/1/2023 al 31/12/2025 fino al 30/6/2026 con prenotazione entro 31/12/2025	- 20% fino a 2,5 mln, - 10% tra 2,5 e 10 mln, - 5% oltre 10 e fino a 20 mln, 5% tra 10 e 50 mln per investimenti PNRR.

Il credito d’imposta è riconosciuto per investimenti fino al 30 giugno 2026, a condizione che entro il 31 dicembre 2025 l’ordine risulti accettato e sia avvenuto il pagamento di acconti pari al 20% del costo di acquisizione.

Investimenti in beni immateriali tecnologicamente avanzati​

Periodo	Credito
Dall’1/1/2023 al 31/12/2023 fino al 30/6/2024 con prenotazione entro 31/12/2023	20% fino a 1 milione di euro
Dall’1/1 al 31/12/2024 fino al 30/6/2025 con prenotazione entro 31/12/2024	15% fino a 1 milione di euro
Dall’1/1 al 31/12/2025 fino al 30/6/2026 con prenotazione entro 31/12/2025	10% fino a 1 milione di euro

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Quali trattori a guida autonoma sono già sul mercato?​

La maggior parte dei produttori di trattori sta lavorando sulla tecnologia per permettere ad almeno uno dei loro modelli di trattore di lavorare senza conducente. Un riepilogo basato su ciò che sappiamo finora.

Attualmente solo pochi tipi di trattori sono disponibili di fabbrica come pronti per operare senza conducente o con capacità autonome. Supportati dal produttore originale (OEM) e non da terze parti che offrono kit di retrofit autonomi. Questi trattori possono essere operati senza conducente mentre un operatore li controlla da un altro trattore o veicolo vicino, o persino da una posizione remota. I produttori giapponesi Kubota e Yanmar sono stati i primi a offrire commercialmente trattori a guida autonoma nel loro paese d'origine, il Giappone. Sono stati seguiti da Monarch Tractor e John Deere.

Sviluppi futuri​

Ogni produttore di trattori, che lo ammetta o meno, sta sviluppando trattori con opzione di guida autonoma. All’aperto o dietro porte chiuse. Veicoli che somigliano all'aspetto attuale di un trattore e costruiti con componenti che normalmente si trovano nei trattori come li conosciamo da decenni. Recenti fiere come l'Agritechnica dello scorso anno ad Hannover, in Germania, hanno presentato alcuni modelli di trattori a guida autonoma in arrivo, come il Claas Xerion 12.590 TerraTrac, il Fendt e107 Vario e la serie 900 e il Kubota AgriRobo MR 1000 A.

In precedenza, Case IH ha mostrato un Magnum 400 autonomo in Brasile e ha dimostrato un Magnum 340 autonomo in Austria. Anche la Bielorussia ha reso pubblico il fatto che stanno lavorando al loro modello di trattore autonomo A3523i. Altri produttori che molto probabilmente stanno sviluppando trattori a guida autonoma includono Farmtrac, Mahindra e anche Keestrack. Quest'ultimo potrebbe non essere un nome molto familiare per la maggior parte degli agricoltori e dei contoterzisti, ma il produttore ha una lunga esperienza nella produzione di macchine per le costruzioni, possiede lo specialista dei trattori Goldoni e produce trattori elettrici sviluppati dallo svizzero Rigitrac nella sua fabbrica Goldoni in Italia.

La maggior parte dei trattori a guida autonoma ha ancora una cabina​

Ciò che i trattori a guida autonoma commercialmente disponibili e quelli in fase di sviluppo hanno in comune è che la maggior parte della tecnologia a bordo può già essere trovata nei modelli di trattore più recenti. Questi sono automatizzati a tal punto che possono seguire automaticamente linee rette e curve AB, abbassare/sollevare e avviare/arrestare attrezzi e macchinari e girare automaticamente ai bordi del campo grazie a sofisticati sistemi di gestione. L'unica tecnologia che manca a questi trattori per lavorare senza conducente sono le telecamere e i sensori per osservare l'ambiente circostante, il macchinario e la qualità del lavoro svolto.

Un altro aspetto comune a molti trattori a guida autonoma disponibili e prototipi è la presenza di una cabina o almeno di un sedile per il conducente. Questo potrebbe essere il risultato di un periodo di transizione tra trattori con conducente e trattori senza conducente, simile a ciò che abbiamo visto con Tesla e Beyond Meat, ad esempio. Le prime auto Tesla avevano ancora griglie di raffreddamento per assomigliare all'aspetto familiare e generalmente accettato delle auto e dei camion esistenti. Beyond Meat e altri produttori di alimenti vegani hanno prima sviluppato prodotti a base di carne vegana che somigliavano nell'aspetto, nel gusto e nella consistenza alla carne per ottenere accettazione iniziale. Un ulteriore aspetto riguarda la flessibilità dei trattori con opzione di guida autonoma che includono una cabina, comandi e un terminale per l'operatore. Puoi ancora usare il tuo trattore come al solito e puoi guidarlo da un campo all'altro su strade pubbliche. Quest'ultimo potrebbe non essere un problema nelle grandi fattorie dell'outback, ma lo è nella maggior parte delle altre aree. Spostare macchinari autonomi da un campo all'altro richiede ancora un trattore o un camion con un rimorchio pianale.

Le eccezioni senza cabina o sedile per il conducente sono il bielorusso A3523i, il Kubota New Agri Concept e, in una certa misura, anche il Krone/Lemken Combined Powers VTE.

Dichiarazioni ufficiali​

Abbiamo chiesto alla maggior parte dei principali produttori dichiarazioni ufficiali sull'introduzione di trattori a guida autonoma e queste sono le risposte che abbiamo ricevuto.

Agco (Fendt) dice: "Abbiamo diversi progetti per soluzioni di autonomia/autonome in corso, ma nessuno di questi è attualmente disponibile commercialmente."

Claas dice: "La nostra soluzione di connessione autonoma non sarà disponibile nel 2024 ma nel medio termine, senza dare una data concreta."

CNH dice: "Attualmente non abbiamo trattori commercialmente disponibili che lascino una delle nostre fabbriche con capacità di operazioni senza conducente. I nostri prototipi Case IH Farmall 75C Electric e New Holland T4 Electric Power sono in fase di omologazione. Insieme a Raven, possiamo fornire kit di retrofit autonomi per i trattori Case IH Magnum nei paesi in cui le operazioni autonome sono legalmente consentite. Questo esclude l'Europa."

Deutz-Fahr dice: "Nel 2024 non introdurremo un trattore autonomo commercialmente."

John Deere dice: "I nostri modelli a quattro ruote e cingolati della serie 8 e 9 per l'anno modello 2025 offriranno un'opzione pronta per l'autonomia che permetterà agli agricoltori di passare rapidamente e facilmente a un funzionamento completamente autonomo quando sarà giusto per la loro azienda agricola. Il pacchetto pronto per l'autonomia offre tutto l'hardware, il software e le funzionalità di sicurezza che oggi sappiamo saranno necessari per l'operazione autonoma in futuro. Il pacchetto pronto per l'autonomia è disponibile negli Stati Uniti e in Canada per l'ordine tramite concessionari John Deere locali. L'unico elemento aggiuntivo che un agricoltore dovrà aggiungere in futuro per completare le operazioni autonome sarà il sistema di percezione. Il sistema di percezione è composto da telecamere e unità di elaborazione visiva necessarie per il funzionamento autonomo."

Soluzioni e fornitori affidabili preferiti​

Se lasci che il tuo trattore autonomo lavori nei tuoi campi, affidi i tuoi campi e le tue colture a qualcosa di (piuttosto) sconosciuto. Le lezioni apprese durante gli esperimenti dello scorso anno nei Paesi Bassi con un trattore comune dotato di un kit di retrofit autonomo includono le opinioni chiare degli agricoltori che trovano "un trattore autonomo senza conducente principalmente interessante per la preparazione del terreno". Questa opinione nasce principalmente dalla necessità di supervisione, sia per motivi di sicurezza che per garantire che la macchina funzioni efficacemente e mantenga la qualità del lavoro. Le operazioni che determinano la salute e la resa delle colture, come la semina e il diserbo, sono difficilmente affidate ad alternative autonome poiché mancano soluzioni di monitoraggio adeguate. Un filare di seminatrice bloccato o un coltello per diserbo che trascina un pezzo di legno o metallo, distruggendo così un filare di coltura, sono l'ultima cosa che gli agricoltori vogliono. John Deere e altri hanno una chiara ragione per iniziare le operazioni autonome con compiti di preparazione del terreno.

Poi, facciamo un altro parallelo con l'industria automobilistica, almeno in Europa. Ai produttori coreani di auto ci sono voluti decenni per guadagnare fiducia nei loro prodotti. Non solo dal punto di vista della qualità e dell'affidabilità, ma anche dal punto di vista della svalutazione o del valore di rivendita. Attualmente, almeno in Europa, sono i coreani insieme a Tesla ad essere noti per le loro innovazioni, affidabilità e valore di rivendita per le auto elettriche. Nel frattempo, i numerosi produttori cinesi di auto elettriche stanno affrontando le stesse sfide, ma molto più rapidamente.

Lo stesso sta accadendo in agricoltura. Se acquisti un trattore da uno dei produttori affermati menzionati sopra, sai cosa stai ottenendo. In termini di qualità, affidabilità e servizio, e puoi anche stimare (approssimativamente) il valore di rivendita o scambio e quindi i costi orari. Anche se lo hai dotato di un kit di retrofit autonomo. Questo non è il caso per i robot da campo, che sono costosi e, almeno per ora, si svalutano rapidamente.

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Stime sui dati provenienti dai veicoli connessi​

Secondo le stime di Gartner, entro il 2025 le case automobilistiche saranno in grado di raccogliere mensilmente 1GB di dati dai veicoli connessi. Allo stesso tempo, i veicoli a guida autonoma classificati come SAE di livello 3-5 genereranno 1TB di dati ogni ora, anche se meno dell'1% verrà trasferito in cloud. Questa previsione implica un impatto diretto sulla gestione dei dati sulle piattaforme digitali: mentre il flusso di dati può sovraccaricare sistemi informativi non ottimizzati, le informazioni ottenute possono essere precise e preziose per tutti gli stakeholder coinvolti.

La soluzione di Mative ai Big Data​

Questa previsione implica un impatto diretto sulla gestione dei dati sulle piattaforme digitali: mentre il flusso di dati può sovraccaricare sistemi informativi non ottimizzati, le informazioni ottenute possono essere precise e preziose per tutti gli stakeholder coinvolti. Noi di Mative siamo preparati: attualmente, elaboriamo decine di GB al giorno in tempo reale, offrendo ai nostri clienti soluzioni capaci di raccogliere, analizzare e valorizzare i dati dei veicoli connessi. Questo favorisce decisioni rapide e abilita la creazione di servizi di mobilità innovativi.

Digitalizzazione dei processi produttivi​

Secondo le proiezioni riguardanti la Smart Industry, entro il 2025 le imprese industriali saranno in grado di implementare una rete di produzione altamente interconnessa e automatizzata. Questo scenario sarà caratterizzato da una vasta quantità di dati generati dai dispositivi connessi in tempo reale lungo l'intera catena di produzione. Ad esempio, si prevede che ogni ora le macchine industriali saranno in grado di generare un volume di dati pari a diversi TB, fornendo informazioni cruciali sulle prestazioni delle attrezzature, sulla qualità dei prodotti e sullo stato degli impianti.

Sistemi di monitoraggio remoto: esempi d'impiego​

Attualmente, molte aziende stanno già investendo in soluzioni innovative per affrontare le sfide della nuova era industriale. Ad esempio, attraverso l'implementazione di sensori intelligenti e sistemi di monitoraggio remoto, è possibile raccogliere dati dettagliati sull'efficienza operativa delle macchine e prevedere potenziali guasti in anticipo, consentendo interventi di manutenzione preventiva. In sintesi, il mondo dello Smart Industry offre enormi opportunità per le imprese industriali, ma richiede una gestione avanzata dei dati e l'adozione di tecnologie all'avanguardia per massimizzare il valore derivante dalla digitalizzazione dei processi produttivi.

La soluzione di Mative ai Big Data​

La sfida principale non risiede solo nella raccolta dei dati, ma anche nella loro gestione e analisi efficace. Mative gestisce il flusso massiccio dei dati attraverso sistemi informativi robusti e scalabili per elaborare, archiviare e analizzare le informazioni in tempo reale. Per estrarre valore dai dati e prendere decisioni predittive e ottimizzate, prova il nostro algoritmo di apprendimento automatico Synapsis ML.

Il vento prodotto dalle auto in transito potrebbe non sembrare molto, ma le lunghe, discrete pale verticali di ENLIL sono abbastanza potenti da produrre un kilowatt di energia all'ora.

Una singola turbina dotata di un pannello solare aggiuntivo in cima può produrre senza problemi abbastanza elettricità per alimentare due famiglie turche per un giorno.

Le moderne turbine eoliche standard ben progettate hanno un'aspettativa di vita di 20 anni, qualcosa che ENLIL potrebbe un giorno superare grazie alla sua semplicità e durata. Ogni turbina segue un design semplice, rendendola facile da montare e anche da riparare.

L'apparato è abbastanza piccolo da essere posizionato accanto a veicoli in movimento e occupa una superficie minima indipendentemente da dove si trovi. Ciò consente un facile trasporto e montaggio in aree in cui le turbine eoliche tradizionali potrebbero altrimenti non essere pratiche, come strade e edifici cittadini.

Ma i vantaggi ambientali di ENLIL si estendono oltre. Le turbine sfruttano anche una serie di tecnologie intelligenti che tracciano la temperatura, l'umidità, l'impronta di carbonio e l'attività sismica dell'area circostante con sistemi IoT.

Ogni misurazione fornisce informazioni preziose che vengono trasmesse alle autorità e agli scienziati ambientali di Istanbul.

A growing appetite for wind power in Turkey​

Il consumo di energia eolica ha raggiunto livelli record in Turchia lo scorso anno e c'è un crescente appetito per l'innovazione pulita. A partire dal 2020, oltre l'8 percento dell'intera rete energetica del paese è prodotto dall'energia eolica.

La futura capacità di produzione energetica della Turchia potrebbe assumere molte forme. Ci sono piani per collaborare a un parco eolico offshore con la Danimarca, un mega-investimento da 85,2 milioni di euro dalla Banca europea per la ricostruzione e lo sviluppo e progetti continui per espandere la produzione di energia verde sul suolo turco.

Sebbene ENLIL possa essere ancora nelle sue fasi iniziali, il progetto ha ricevuto il "ClimateLaunchpad Urban Transitions Award" e ha vinto la Mercedes-Benz Turkish StartUP Competition prima ancora di uscire dalla sua fase di ricerca e sviluppo.

Un lancio di successo del dispositivo nella capitale turca potrebbe vedere altre città in tutta Europa adottare iniziative simili.