Automazione chiusa costa fino a 11,28 mln $ l’anno. Scopri come automazione aperta e IA possono ridurre fermi, consumi energetici e emissioni nelle aziende italiane.
Negli impianti industriali italiani c’è un “buco nero” che brucia margini in silenzio: fino all’11,28 milioni di dollari l’anno di costi nascosti per azienda, secondo lo studio Omdia per Schneider Electric. Una parte rilevante di queste perdite è legata a sistemi di automazione chiusi, hardware-centrici, difficili da aggiornare e quasi impossibili da integrare con strumenti di intelligenza artificiale.
Questo tema non riguarda solo l’industria in senso stretto: impatta direttamente la transizione energetica italiana, dalle utility alle ESCo, fino alle aziende energivore della manifattura. Senza automazione aperta e dati accessibili, è impossibile fare davvero manutenzione predittiva, ottimizzare i consumi o integrare in modo intelligente le rinnovabili.
In questo articolo vediamo dove si nascondono i costi, perché l’attuale modello non regge più, e come un’automazione aperta e software-centrica, abilitata dall’IA, può trasformarsi in margine operativo e vantaggio competitivo concreto.
1. Perché i sistemi di automazione chiusi stanno frenando l’industria
Il punto è semplice: i sistemi di automazione chiusi costano più di quanto facciano guadagnare. Lo studio Omdia evidenzia che, per un’azienda industriale di medie dimensioni, i costi nascosti valgono in media il 7,5% dei ricavi annuali. Per le grandi imprese si arriva a perdite da 45,18 milioni di dollari/anno; per le piccole, l’impatto può toccare addirittura il 25% dei ricavi.
Questi numeri non sono teoria: nascono da problemi molto concreti che chi lavora in produzione conosce bene.
Cosa rende così costosi i sistemi chiusi
I sistemi di automazione tradizionali sono:
- Hardware-centrici: tutto ruota intorno al dispositivo fisico (PLC, DCS, CNC…) e al suo ciclo di vita.
- Proprietari: logiche, protocolli e tool sono spesso legati a un solo vendor.
- Poco flessibili: ogni cambiamento richiede interventi fisici e fermo impianto.
Il risultato è una combinazione pericolosa:
- aggiornamenti lenti e costosi;
- integrazioni complesse con nuovi sensori, sistemi IT o piattaforme cloud;
- dati bloccati “a silos” nei singoli dispositivi.
In un contesto in cui l’IA nel settore energetico e industriale richiede dati puliti, omogenei e in tempo reale, restare su architetture chiuse significa rinunciare in partenza a una parte importante dei benefici dell’automazione avanzata.
2. I 4 grandi blocchi di costo nascosto: 11,28 milioni di dollari l’anno
Lo studio Schneider Electric/Omdia quantifica in 11,28 milioni di dollari/anno il costo medio nascosto dei sistemi di automazione tradizionali. Il valore è suddiviso in quattro macro-aree che, prese singolarmente, molte aziende tendono a sottovalutare.
2.1 Agilità e resilienza: 6,1 milioni di dollari bruciati in rigidità
La voce più pesante è legata alla scarsa agilità:
- nel 77,4% dei casi un aggiornamento richiede interventi fisici sugli impianti;
- per una grande azienda (oltre 1 miliardo di dollari di fatturato), un fermo impianto costa da 25.000 a 250.000 dollari l’ora.
In pratica ogni variazione normativa, cambio prodotto o modifica di processo si trasforma in un mini-progetto di revamping hardware. Questo, in un settore come quello energetico italiano in continua evoluzione normativa (FER, CER, regolazione di rete, emissioni), è semplicemente insostenibile.
2.2 Inefficienze operative: 2,28 milioni tra manutenzione e fermi
La seconda voce riguarda le inefficienze operative:
- manutenzione complessa su più piattaforme hardware;
- interruzioni frequenti per guasti o aggiornamenti;
- difficoltà a reperire personale con competenze specifiche su ogni vendor.
Nel 30% degli interventi serve supporto specialistico del fornitore. Tradotto: costi extra, tempi d’attesa, ulteriore rischio di fermo. È l’esatto opposto di ciò che serve per applicare manutenzione predittiva basata su IA, che richiede invece dati omogenei e un modello di accesso standardizzato ai sistemi.
2.3 Dati e qualità: 1,2 milioni persi per mancanza di insight
Qui si gioca la vera partita dell’IA.
- Solo il 28% delle aziende ha accesso a insight in tempo reale.
- Circa metà delle aziende dichiara che tra il 20% e il 39% dei dati critici non è disponibile in real time.
Se i dati restano bloccati sui dispositivi, non puoi fare:
- previsione accurata dei consumi energetici;
- ottimizzazione dinamica di carichi, forni, compressori, linee di produzione;
- gestione intelligente della domanda (DSM) in dialogo con la rete;
- diagnosi rapida di problemi di qualità o di efficienza.
È un limite enorme per la transizione verde: senza dati in tempo reale, gli algoritmi di IA non possono ridurre seriamente consumi, picchi di potenza e sprechi.
2.4 Sostenibilità e compliance: 1,7 milioni solo per “stare a norma”
Ultimo blocco: sostenibilità e adeguamento normativo.
Ogni nuova regola su sicurezza, emissioni, tracciabilità dei dati o cybersecurity si traduce in:
- aggiornamenti hardware;
- sostituzione di componenti ormai “end of life”;
- nuovi progetti di integrazione.
Questo significa 1,7 milioni di dollari/anno solo per restare allineati alle norme, in un contesto europeo dove regolazione energetica e climatica diventa ogni mese più stringente.
3. Automazione aperta e software-centrica: cosa significa davvero
La soluzione proposta dalla ricerca è chiara: passare a un modello di automazione aperta e software-centrica. Non è uno slogan di marketing, è un cambio di paradigma tecnico.
Dal controllo chiuso all’ecosistema aperto
In un’architettura aperta:
- software e hardware sono disaccoppiati: il controllo sta su piattaforme software standardizzate, non è “incollato” al singolo PLC;
- puoi usare hardware multi-vendor, purché parli protocolli aperti;
- l’accesso ai dati è basato su standard (ad esempio OPC UA, MQTT, API), non su interfacce proprietarie;
- l’integrazione con sistemi IT/OT, cloud e piattaforme di intelligenza artificiale per l’energia è nativa, non “aggiunta dopo”.
La differenza pratica è enorme: un aggiornamento può essere gestito come rilascio software, non come cantiere in campo. Un nuovo algoritmo di IA per la manutenzione predittiva si può distribuire via software su più siti, riutilizzando librerie e modelli.
I benefici concreti per fabbriche, utility e operatori energetici
Secondo la ricerca, le aziende che adottano automazione aperta ottengono:
- Maggiore flessibilità: adattare linee, impianti e processi a cambi di prodotto o di normativa con interventi principalmente software.
- Adattabilità alla produzione a lotti ridotti: essenziale per tutte le filiere che stanno passando dal modello “massivo” a quello su misura.
- Riduzione del gap di competenze: interfacce più intuitive, ambienti di sviluppo unificati, meno piattaforme hardware da conoscere.
- Insight in tempo reale: dati raccolti e contestualizzati lungo tutta la catena, pronti per l’analisi e per i modelli di IA.
Chi opera in settori energivori (cemento, acciaio, chimica, carta, ceramica) può usare questi dati per:
- modulare in modo intelligente i carichi rispetto al prezzo dell’energia;
- aumentare l’autoconsumo da rinnovabili on-site (fotovoltaico, cogenerazione);
- ridurre emissioni e sprechi senza compromettere la produttività.
4. Come l’IA trasforma l’automazione aperta in valore per la transizione verde
Automazione aperta e IA non sono due silos: funzionano davvero solo insieme. La prima libera i dati e rende flessibile il controllo; la seconda estrae valore dai dati e guida decisioni ottimizzate.
4.1 Manutenzione predittiva reale, non solo sulla carta
Con dati completi e in tempo reale, i modelli di IA possono:
- individuare pattern anomali su motori, pompe, inverter, trasformatori;
- stimare il “rischio di guasto” a breve termine;
- suggerire quando intervenire senza intaccare la produzione.
Per un operatore energetico o una grande utility, questo si traduce in:
- meno guasti imprevisti su sottostazioni, gruppi di generazione, sistemi di pompaggio;
- meno fermi impianto, quindi minore esposizione ai costi da 25.000–250.000 dollari/ora citati dallo studio;
- maggiore affidabilità nelle forniture, aspetto cruciale in un sistema elettrico con alta penetrazione di rinnovabili.
4.2 Ottimizzazione dei consumi e delle emissioni
L’IA applicata ai dati di processo e di consumo energetico permette di:
- creare modelli previsivi di carico a livello di impianto o di sito industriale;
- orchestrare in modo dinamico macchinari energivori, sistemi HVAC, pompe e compressori;
- massimizzare l’utilizzo di energia rinnovabile disponibile (fotovoltaico in sito, storage, PPA) minimizzando prelievi nei momenti di prezzo alto.
Per l’azienda, questo significa:
- abbattimento del costo energico unitario;
- riduzione delle emissioni di CO₂ per unità di prodotto;
- migliore posizionamento rispetto ai requisiti ESG e alla tassonomia europea.
4.3 Integrazione con reti intelligenti e Comunità Energetiche
In Italia stanno crescendo Comunità Energetiche Rinnovabili, progetti di demand response e schemi di flessibilità locale. Senza automazione aperta e IA:
- i siti industriali non riescono a offrirsi come “carichi flessibili” alla rete;
- l’energia rinnovabile locale non viene sfruttata al massimo;
- opportunità di ricavi aggiuntivi (servizi ancillari, flessibilità, partecipazione a CER) vanno perse.
Con sistemi aperti e algoritmi intelligenti, invece, un impianto può:
- modulare in tempo quasi reale la domanda in base ai segnali di rete;
- coordinare produzione, accumulo e consumi interni;
- diventare un attore attivo della transizione energetica, non solo un consumatore passivo.
5. Da dove partire: un percorso pragmatico per le aziende italiane
Molte aziende restano bloccate perché immaginano la modernizzazione dell’automazione come un “big bang” ingestibile. La realtà è diversa: chi sta avendo successo parte in piccolo e scala velocemente.
5.1 Tre passi pratici
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Mappare l’esistente e i costi nascosti
- quantificare ore di fermo, costi di manutenzione straordinaria, spese per adeguamenti normativi;
- elencare numero di piattaforme hardware, vendor e tool diversi oggi utilizzati.
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Scegliere un’area pilota ad alto impatto energetico
- una linea energivora, una sezione critica dell’impianto, una stazione di pompaggio o compressione;
- obiettivi chiari: ridurre fermi, abbassare il consumo specifico, migliorare qualità.
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Introdurre un’architettura aperta con IA a supporto
- disaccoppiare dove possibile il software dal vecchio hardware, mantenendo gli asset ancora validi;
- implementare una piattaforma dati unica e aperta;
- avviare un primo modello di IA (ad esempio manutenzione predittiva su un gruppo critico o ottimizzazione del profilo di carico energetico).
Una volta validati risultati e ROI sul pilota, si procede per scaling: prima a livello di impianto, poi multi-sito. È esattamente il percorso che, secondo Schneider Electric, molti clienti hanno già intrapreso, ottenendo più controllo sui dati, qualità migliore e maggiore trasparenza sui costi.
5.2 Un’occasione soprattutto per le PMI
Come osserva Gwenaëlle Avice Huet, Executive Vice President Industrial Automation di Schneider Electric, le aziende più piccole – la vera “spina dorsale” dell’economia italiana – sono quelle che possono ottenere i maggiori risparmi in proporzione e reinvestirli in innovazione.
In un momento in cui:
- il costo dell’energia resta volatile;
- l’accesso al credito è sempre più legato a metriche ESG;
- la concorrenza internazionale è agguerrita,
restare su sistemi chiusi e rigidi significa rinunciare ogni trimestre a oltre 1 milione di dollari potenziali da reinvestire, come ricorda l’analista Omdia Anna Ahrens.
Conclusioni: modernizzare l’automazione per sbloccare l’IA energetica
L’automazione industriale non è più solo un tema di efficienza di linea: è una leva strategica della transizione energetica italiana. Con sistemi chiusi, frammentati e hardware-centrici, gli 11,28 milioni di dollari/anno di costi nascosti non sono un’anomalia: sono la norma.
Passare a un’automazione aperta e software-centrica, progettata per integrare nativamente IA, analisi dati e gestione intelligente dell’energia, permette di:
- ridurre i fermi impianto e i costi di manutenzione;
- migliorare qualità, produttività e margini;
- tagliare consumi energetici ed emissioni;
- rendere l’azienda protagonista di CER, demand response e nuovi servizi di rete.
La vera domanda per chi guida oggi operations, energia o innovazione in azienda non è più “se” modernizzare i sistemi di automazione, ma quanto a lungo si può ancora rimandare senza perdere competitività e margini.
Se stai lavorando su piani di decarbonizzazione o di efficienza energetica per il 2026, questo è il momento giusto per mettere automazione aperta e IA al centro della tua roadmap.