I sistemi di automazione chiusi costano fino al 7,5% dei ricavi. Ecco come automazione aperta e IA possono recuperare 11,28 mln l’anno e accelerare la transizione verde.
Mostre aziende stanno ancora regalando fino al 7,5% del fatturato a causa di sistemi di automazione industriale vecchi, chiusi e difficili da aggiornare. Tradotto: per un sito produttivo medio, oltre 11,28 milioni di dollari l’anno che evaporano tra fermi impianto, inefficienze e adeguamenti normativi gestiti male.
Questo pesa ancora di più in Italia, dove la manifattura è il cuore dell’economia e la transizione energetica richiede impianti flessibili, efficienti e pronti a integrare IA, dati e rinnovabili. Continuare a lavorare con architetture hardware-centriche e proprietarie non è solo un limite tecnologico: è un freno diretto alla competitività e alla decarbonizzazione.
In questo articolo vediamo dove nascono questi costi nascosti, perché l’automazione aperta e software-centrica è la strada giusta, e come l’intelligenza artificiale può trasformare la modernizzazione degli impianti in un acceleratore della transizione energetica italiana.
Perché i sistemi di automazione chiusi bruciano l’11,28 mln l’anno
Il punto è semplice: i sistemi di automazione chiusi e rigidi non reggono più i ritmi di mercato, delle normative e della trasformazione energetica.
La ricerca Omdia per Schneider Electric quantifica il problema:
- per un’azienda manifatturiera di medie dimensioni, i sistemi tradizionali costano in media il 7,5% dei ricavi annui;
- nelle grandi imprese, le perdite arrivano a 45,18 milioni di dollari l’anno;
- per le realtà più piccole, l’impatto può toccare addirittura il 25% dei ricavi.
Questi numeri non sono “solo” un tema IT o OT. In uno stabilimento che vuole:
- ridurre consumi energetici,
- integrare fotovoltaico, accumulo, demand response,
- usare IA per manutenzione predittiva e ottimizzazione dei cicli produttivi,
ogni ora di fermo e ogni vincolo imposto da hardware proprietario significa meno produzione, più emissioni e meno margine.
Le quattro aree di costo nascosto: dove i soldi spariscono davvero
Secondo Omdia, gli 11,28 milioni di dollari di costo medio annuo si distribuiscono in quattro grandi aree. Capirle è il primo passo per costruire un business case di modernizzazione credibile, anche davanti al CFO.
1. Agilità e resilienza: 6,1 milioni di dollari
Qui si concentra oltre la metà del danno economico.
- Nel 77,4% dei casi, ogni modifica richiede aggiornamenti fisici: sostituire moduli, schede, PLC, cablaggi.
- Nei grandi impianti, il costo di fermo impianto varia da 25.000 a 250.000 dollari l’ora.
In pratica, una variazione di layout, l’introduzione di una nuova linea, oppure l’integrazione di un impianto fotovoltaico o di un sistema di accumulo diventano progetti lunghi, costosi e rischiosi. Questo riduce la capacità di:
- reagire alla volatilità della domanda;
- adattare la produzione a lotti più piccoli e personalizzati;
- sperimentare nuove logiche di efficienza energetica e demand response.
2. Inefficienze operative e manutenzione: 2,28 milioni di dollari
I sistemi legacy sono spesso un mosaico di piattaforme diverse:
- da 2 a oltre 10 piattaforme di automazione per azienda;
- ciascuna con software, firmware, contratti di assistenza e competenze specifiche.
Risultato:
- manutenzione lenta e costosa;
- dipendenza forte dai fornitori (il 30% degli interventi richiede supporto specialistico);
- difficoltà a trovare tecnici con skill aggiornate.
Se si aggiunge la spinta verso la manutenzione predittiva basata su IA, la situazione peggiora:
- senza dati omogenei,
- senza accesso standardizzato agli asset,
- senza integrazione tra IT e OT,
molti algoritmi restano progetti pilota che non scalano mai davvero.
3. Qualità e gestione dati: 1,2 milioni di dollari
Qui entra in gioco in modo diretto l’IA.
La ricerca evidenzia che:
- solo il 28% delle aziende ha accesso a insight in tempo reale;
- circa la metà delle imprese dichiara che tra il 20% e il 39% dei dati critici non è disponibile in tempo reale.
Per un’azienda che vuole usare intelligenza artificiale per ottimizzare consumi, setpoint, linee produttive, questo significa una cosa sola:
i modelli lavorano su dati parziali, sporchi o in ritardo.
Conseguenze tipiche:
- scarti di produzione più alti;
- più rilavorazioni;
- parametri energetici non ottimizzati;
- difficoltà a certificare prestazioni ESG e KPI energetici.
4. Sostenibilità e compliance normativa: 1,7 milioni di dollari
Ogni nuova norma su sicurezza macchine, cybersecurity, efficienza energetica, emissioni tende a tradursi, con sistemi chiusi, in:
- nuovi hardware da installare;
- firmware da aggiornare manualmente;
- audit lunghi, basati su report estratti a mano.
Questo genera:
- costi diretti (nuove apparecchiature, consulenze, aggiornamenti);
- costi indiretti (fermi, test, formazione);
- rischio reputazionale e sanzioni se qualcosa non è allineato.
Per chi gestisce impianti energivori in Italia, nel pieno dell’attuazione degli obiettivi 2030 e delle richieste di reporting ESG sempre più stringenti, continuare con questo modello è semplicemente insostenibile.
Dal legacy all’automazione aperta: che cosa cambia davvero
La ricerca Omdia individua una direttrice chiara: passare da sistemi hardware-centrici chiusi a un’automazione aperta e software-centrica.
In pratica, significa:
- disaccoppiare software e hardware;
- adottare architetture aperte e interoperabili;
- standardizzare l’accesso ai dati OT;
- sfruttare piattaforme che integrano nativamente IA, analitiche e manutenzione predittiva.
Benefici chiave per l’industria (e per la transizione energetica)
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Flessibilità multi-vendor
Non si è più “prigionieri” di un’unica piattaforma. È possibile:- integrare componenti di fornitori diversi;
- sostituire moduli hardware obsoleti senza riscrivere tutto il software;
- espandere l’impianto in modo modulare.
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Adattabilità a mercati e produzione variabile
Lotti piccoli, personalizzazione spinta, mercati instabili: con un’automazione aperta si riconfigurano linee e ricette di produzione molto più velocemente, anche in logica just in time energetico (spostare i cicli più energivori nelle fasce con energia rinnovabile abbondante o prezzi più bassi). -
Riduzione del gap di competenze
Piattaforme più intuitive, ambienti di sviluppo standard, interfacce web-based riducono la barriera all’ingresso per nuovi tecnici e data engineer. Questo è cruciale in Italia, dove la carenza di profili OT/IT è uno dei veri colli di bottiglia.
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Insight in tempo reale e IA operativa
Con dati accessibili e normalizzati, l’intelligenza artificiale può finalmente:- prevedere guasti (manutenzione predittiva);
- ottimizzare setpoint di temperatura, pressione, consumi energetici;
- regolare carichi in base alla produzione da rinnovabili e ai segnali di rete;
- generare report automatici per compliance, ESG, PNRR, certificazioni.
Schneider Electric, secondo lo studio, sta già applicando questo approccio con i propri clienti: spesso si parte da progetti pilota su singole linee, si validano i ritorni, poi si scala a livello di impianto e multi-sito. Il vantaggio principale?
Modernizzare senza buttare via gli investimenti esistenti, ma incapsulandoli in un’architettura più aperta e intelligente.
Come l’IA trasforma l’automazione in un motore di transizione verde
Nel contesto della serie “IA nel Settore Energetico Italiano: Transizione Verde”, questi temi non sono solo industriali: sono energetici.
L’intelligenza artificiale diventa il collante tra automazione aperta, gestione dei consumi e integrazione delle energie rinnovabili.
1. Manutenzione predittiva e affidabilità energetica
Un sistema aperto permette di raccogliere in modo coerente dati da:
- motori, inverter, pompe, compressori;
- sensori di vibrazione, temperatura, pressione;
- contatori e misuratori di energia.
Su questi dati, modelli di machine learning possono:
- prevedere guasti con giorni o settimane di anticipo;
- suggerire il momento migliore per intervenire, anche in relazione ai cicli produttivi e ai prezzi dell’energia;
- ridurre i fermi imprevisti (e quindi i picchi di consumi e sprechi associati alle ripartenze degli impianti).
Ogni ora di fermo evitata non è solo fatturato salvato: è energia non sprecata e CO₂ non emessa.
2. Ottimizzazione dei consumi e integrazione delle rinnovabili
In uno stabilimento che ha:
- fotovoltaico sul tetto o in prossimità;
- sistemi di accumulo;
- contratti in demand response o partecipazione a comunità energetiche;
l’IA può orchestrare in tempo reale:
- quando far partire i processi più energivori;
- come modulare i carichi in base alla produzione solare prevista;
- quando caricare o scaricare le batterie;
- come ridurre i picchi che pesano su oneri di rete e penali.
Questo richiede esattamente ciò che l’automazione aperta abilita:
- accesso ai dati di campo;
- controllo granulare dei carichi;
- integrazione tra sistemi di automazione e piattaforme energetiche.
3. Reporting ESG e compliance in modalità “automatica”
L’Italia sta spingendo forte su decarbonizzazione e rendicontazione ESG. Le aziende energivore si trovano a dover dimostrare, numeri alla mano:
- come riducono consumi ed emissioni;
- come migliorano efficienza energetica e uso delle rinnovabili;
- come rispettano norme di sicurezza e ambiente.
Con sistemi chiusi, tutto questo richiede:
- estrazioni manuali;
- fogli Excel infiniti;
- mesi di lavoro.
Con automazione aperta + IA:
- i dati di consumo, produzione, scarti e manutenzione sono già tracciati e normalizzati;
- i report diventano in larga parte automatici;
- è possibile simulare scenari (es. “Cosa succede se porto il 30% della produzione nelle ore ad alta generazione fotovoltaica?”).
Questo non è solo comodo: consente di prendere decisioni strategiche in tempo reale, non a consuntivo.
Da dove iniziare: un percorso pratico per le aziende italiane
La modernizzazione dell’automazione non si fa in un unico progetto monolitico. Funziona meglio per passi, con una logica chiara di ROI e riduzione del rischio.
Ecco un percorso pragmatico che vedo funzionare nelle aziende più lucide su questi temi:
1. Mappare i costi nascosti oggi
- Stimare fermi impianto nell’ultimo anno e loro costo orario.
- Quantificare le ore/uomo dedicate a manutenzione “di fuoco”, non pianificata.
- Valutare quanta parte dei dati critici non è disponibile in tempo reale.
- Calcolare i costi vivi degli adeguamenti normativi degli ultimi 3 anni.
Spesso solo questa analisi basta per far emergere milioni di euro di margine nascosto.
2. Scegliere una linea o un’area pilota
- Identificare una linea dove i problemi sono evidenti (fermi, scarti, consumi alti).
- Definire pochi obiettivi chiari: es. -20% fermi, -10% consumi specifici, +15% OEE.
- Progettare una micro-architettura aperta che integri dati OT, piattaforma software e un primo livello di IA (anche solo predittiva su un asset critico).
3. Dimostrare il ROI e scalare
- Monitorare risultati per 6-12 mesi.
- Documentare: riduzione costi, aumento disponibilità, miglioramento KPI energetici.
- Usare questi numeri per costruire un piano di rollout multi-linea e multi-sito.
Qui entrano in gioco partner tecnologici, integratori e consulenti che conoscono sia automazione industriale, sia IA applicata all’energia. Senza questa doppia competenza, il rischio è fare progetti verticali che non parlano tra loro.
Perché agire ora (e non tra tre anni)
Il messaggio della ricerca Omdia è chiaro:
Ignorare l’ottimizzazione dei costi degli ecosistemi di automazione significa rinunciare a oltre 1 milione di dollari a trimestre.
Per le aziende italiane questo si traduce in meno risorse da destinare a:
- progetti di efficienza energetica;
- installazione di impianti rinnovabili a supporto dei siti produttivi;
- sperimentazioni con IA per la gestione della produzione e dei consumi.
In un momento in cui il quadro normativo su energia, FER e ESG si fa più esigente, continuare a difendere sistemi chiusi solo perché “sono sempre andati” non è prudente. È costoso.
La buona notizia? L’automazione aperta e software-centrica non chiede di buttare via tutto: consente di proteggere gli investimenti esistenti, aggiungendo uno strato di intelligenza e interoperabilità che rende possibile ciò che oggi è bloccato.
Chi inizierà adesso, tra tre anni si ritroverà con:
- impianti più flessibili;
- costi energetici sotto controllo;
- una base dati solida per far lavorare davvero l’IA;
- un vantaggio competitivo concreto nella transizione verde.
La domanda, a questo punto, non è più se modernizzare i sistemi di automazione, ma quanto ancora ha senso aspettare sapendo che ogni anno sul tavolo restano 11,28 milioni di dollari di opportunità mancata.