Industrial AI, automazione e gemello digitale possono trasformare la logistica energetica italiana, rendendo reti e impianti più efficienti, sicuri e sostenibili.
Dal gemello digitale alla rete elettrica: perché l’IA industriale conta
Ogni giorno in Italia transitano sulle nostre reti elettriche oltre 3 TWh di energia. Basta un errore di pianificazione o un fermo in un grande impianto per generare costi milionari e problemi di continuità del servizio. Qui l’Intelligenza Artificiale non è un giocattolo da laboratorio: è una tecnologia industrial grade che deve funzionare, sempre.
La visione che Siemens ha portato nell’industria manifatturiera – automazione avanzata, gemelli digitali, Industrial AI, Physical AI e Metaverso Industriale – è esattamente ciò che oggi serve anche alla logistica energetica italiana: reti di trasmissione, distribuzione, impianti di produzione tradizionali e rinnovabili, depositi e infrastrutture gas, sistemi di accumulo.
In questo articolo inserito nella serie “IA nel Settore Energetico Italiano: Transizione Verde” vediamo come i concetti sviluppati da Siemens per la fabbrica autonoma possono essere riletti per creare una supply chain energetica più efficiente, resiliente e sostenibile, con un focus concreto sulle esigenze di utility, operatori di rete e PMI della filiera.
Industrial AI: dall’industria alla filiera energetica
L’Industrial AI è l’uso dell’IA in contesti dove sicurezza, affidabilità e tracciabilità delle decisioni sono cruciali. Diverso da quello che usiamo sullo smartphone: qui un falso positivo non significa solo un piccolo errore, ma può trasformarsi in blackout, danni a impianti o rischi per persone e ambiente.
Per la logistica dell’energia questo si traduce in tre esigenze chiare:
- modelli addestrati su dati industriali, non generici;
- integrazione stretta con sensori, sistemi SCADA, DCS, MES e piattaforme IoT;
- capacità di spiegare perché una certa raccomandazione viene fatta (explainable AI).
Ho visto molte realtà energetiche italiane bloccarsi proprio qui: progetti pilota fatti benissimo in laboratorio che non arrivano mai in campo, perché manca la robustezza richiesta da un contesto regolato come quello di ARERA o la capacità di integrarsi con automazione esistente.
La lezione dalla visione Siemens è chiara: IA e automazione vanno progettate insieme, non come due mondi separati.
Gemello digitale e simulazione: progettare reti e impianti “a impatto previsto”
L’idea del gemello digitale – un modello virtuale ad alta fedeltà di prodotto o impianto – è già realtà in molti stabilimenti manifatturieri. Applicata al settore energia, cambia le regole del gioco.
Cosa significa gemello digitale per l’energia
Per una utility o un operatore di rete, un gemello digitale può rappresentare:
- una centrale a gas o un impianto a ciclo combinato, con tutti i dati di processo (temperature, pressioni, vibrazioni);
- una cabina primaria o secondaria con configurazione reale degli apparati, protezioni e logiche di automazione;
- un parco eolico o fotovoltaico con curve di generazione, dati meteo storici e previsionali, stato di salute di ciascun asset;
- un sistema di accumulo con modello dettagliato delle batterie e dei flussi di potenza.
Combinando questi gemelli digitali con l’IA – secondo l’approccio promosso da Siemens nel software industriale e nella piattaforma Xcelerator – diventa possibile:
- testare scenari di carico estremo prima che accadano sulla rete reale;
- valutare l’impatto di nuova capacità rinnovabile su una determinata area;
- simulare l’effetto di nuove logiche di protezione o di controllo di tensione;
- stimare in anticipo perdite di rete e congestioni e riprogettare la topologia.
Perché questo è fondamentale per la transizione verde
Nel percorso verso il 2030 e il 2050, l’Italia dovrà integrare ancora più rinnovabili non programmabili in rete. Senza simulazione avanzata e IA, il rischio è di avere impianti rinnovabili pronti ma non connessi, o limitati da vincoli di rete.
Usare gemelli digitali e IA industriale permette invece di progettare infrastrutture energetiche “a impatto previsto”: emissioni, perdite, costi OPEX, manutenzione, congestioni. Non a posteriori, ma già in fase di design.
Physical AI: verso la “fabbrica autonoma” della logistica energetica
Nella visione Siemens, la Physical AI è il passo successivo: non solo algoritmi che consigliano, ma sistemi che agiscono sul mondo fisico. Nella fabbrica questo porta al concetto di Fabbrica Autonoma: l’impianto rileva un problema, propone una soluzione, la testa nel gemello digitale e poi la applica automaticamente.
Trasliamo questo paradigma sulla filiera energetica italiana.
Esempi concreti di Physical AI per l’energia
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Reti elettriche auto-adattive
- sensori di campo rilevano sovraccarichi o guasti;
- l’IA simula in tempo reale diverse azioni (riconfigurazioni, manovre di interruttori, ridistribuzione carichi);
- il sistema esegue automaticamente la soluzione più sicura, nel rispetto dei vincoli di protezione.
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Ottimizzazione continua di impianti di generazione
- l’IA analizza dati di processo, prezzi di mercato, stato degli asset;
- propone in automatico setpoint e strategie di esercizio per massimizzare margine e ridurre consumi di combustibile;
- le modifiche vengono testate prima nel gemello digitale dell’impianto.
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Gestione integrata di storage e rinnovabili
- previsioni IA di produzione eolica/fotovoltaica e di domanda;
- algoritmi che decidono quando caricare/scaricare gli accumuli per minimizzare sbilanciamenti;
- interfaccia diretta con sistemi di controllo degli inverter e dei BESS.
Qui l’automazione classica (PLC, DCS, SCADA) è il “corpo”, l’IA è il “cervello” e il gemello digitale è la “sala prove”. Quando questi tre elementi sono integrati, la supply chain energetica diventa davvero proattiva.
IA, logistica energetica e sostenibilità: dove si crea valore
La visione Siemens lega in modo forte IA industriale e sostenibilità. Nel manifatturiero si stima che l’80% dell’impatto ambientale di un prodotto venga deciso in progettazione. Nel settore energia vale qualcosa di simile: la maggior parte delle emissioni e delle perdite di rete è “scritta” nella fase di design e pianificazione.
Quattro aree ad alto impatto per il settore energetico italiano
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Riduzione perdite di rete e consumi ausiliari
L’IA può analizzare grandi volumi di dati da smart meter, sensori di campo e SCADA per:- individuare punti di perdita e anomalie sui cavi;
- ottimizzare profili di tensione e reattiva;
- ridurre consumi ausiliari di impianto (pompe, ventilatori, compressori) con controlli avanzati.
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Manutenzione predittiva degli asset critici
Su trasformatori, interruttori, turbine, compressori, elettrolizzatori, l’IA:- prevede guasti con largo anticipo;
- pianifica fermate in modo da minimizzare l’impatto sulla rete;
- allunga la vita utile degli asset, riducendo spreco di materiali e CAPEX anticipati.
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Riduzione scarti e rilavorazioni nella supply chain fisica
Nel settore energetico c’è una logistica complessa: componenti per stazioni, pale eoliche, moduli FV, materiali per reti gas. L’Industrial AI già usata da Siemens in ambito manifatturiero per controllo qualità automatico e gestione magazzini si applica perfettamente a:- ispezione automatica di componenti in ingresso;
- tracciabilità avanzata dei materiali lungo la filiera;
- riduzione degli errori di montaggio e delle rilavorazioni.
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Pianificazione ottimizzata della generazione
Combinando previsioni di domanda, meteo, prezzi e vincoli di rete, l’IA supporta scelte operative che:- riducono l’uso di impianti meno efficienti e più emissivi;
- valorizzano meglio la produzione rinnovabile;
- limitano i costi di sbilanciamento.
Queste non sono iniziative “nice to have”: sono esattamente gli ambiti in cui le aziende energetiche italiane possono conciliare margini economici, sicurezza di fornitura e obiettivi ambientali richiesti da PNIEC e pacchetto Fit for 55.
PMI, filiera e piattaforme aperte: come non lasciare indietro nessuno
Nell’articolo di partenza Siemens sottolinea un punto che in Italia vedo ogni giorno: le PMI non sono meno capaci, ma hanno meno tempo e risorse per integrare tecnologie complesse. Vale per i subfornitori automotive, ma vale anche per:
- produttori di componenti per reti e impianti;
- aziende che costruiscono quadri elettrici o skid di processo;
- system integrator locali attivi su progetti energia.
Se IA, gemelli digitali e automazione restano appannaggio solo dei big player, la transizione verde italiana si inceppa.
La risposta proposta da Siemens con Xcelerator – un ecosistema aperto di soluzioni e partner, con moduli scalabili e servizi di consulenza – è esattamente il tipo di approccio che serve alla filiera energia:
- componenti di automazione e IA preconfigurati, pronti da integrare;
- librerie di modelli di impianto e di logiche di controllo riutilizzabili;
- supporto tecnico e formazione continua per i partner di canale.
Per chi guida un’impresa della filiera energetica italiana il messaggio è chiaro: scegliere piattaforme aperte e partner con forte esperienza Industrial AI permette di fare un salto di qualità senza dover reinventare tutto da zero.
Leadership e cultura: perché i progetti IA nell’energia falliscono (o riescono)
Dal punto di vista tecnologico, oggi c’è quasi tutto: sensori, connettività, piattaforme IoT, motori di IA, software di simulazione. Quello che spesso manca, e Siemens lo dice apertamente, è leadership e cultura aziendale adeguata.
Nel settore energetico italiano i fallimenti tipici dei progetti IA nella logistica e nella gestione di rete sono tre:
- iniziative guidate solo dall’IT, senza ownership operativa;
- progetti pilota mai scalati perché manca un business case chiaro;
- resistenze culturali di chi teme che “la macchina decida al posto nostro”.
Le realtà che stanno funzionando meglio fanno alcune scelte nette:
- nominano sponsor di business (non solo CIO) per i progetti di Industrial AI;
- collegano ogni iniziativa IA a obiettivi misurabili: meno perdite di rete, meno guasti, più ore di rinnovabili integrate;
- investono in formazione continua, spiegando agli operatori di rete e agli addetti di impianto come l’IA li supporta invece di sostituirli.
Qui la visione Siemens è utile: incentivi e fondi (PNRR, piano Transizione 5.0, schemi europei) sono solo il punto di partenza. Senza competenze, governance chiara e una cultura che accetta il cambiamento, nessun algoritmo reggerà l’urto della realtà operativa.
Da visione a roadmap: i prossimi passi per la supply chain energetica
La traiettoria tracciata dall’Industrial AI di Siemens offre una guida pratica anche per chi gestisce asset e logistica nel settore energetico italiano.
Un percorso concreto può essere questo:
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Mappare dati e automazione esistenti
Capire quali asset sono già connessi, quali SCADA/DCS sono presenti, dove ci sono dati storici utilizzabili. -
Costruire il primo gemello digitale “serio”
Non l’intera azienda, ma un impianto o una porzione di rete critica, connessa in tempo quasi reale. -
Scegliere un caso IA ad alto valore e basso rischio
Esempi: manutenzione predittiva su un asset chiave, riduzione perdite su un tratto di rete, ottimizzazione di un sistema di pompaggio. -
Integrare IA e automazione, non lasciarle separate
L’obiettivo non è un report in più, ma azioni concrete: nuove logiche di regolazione, allarmi più intelligenti, manovre automatizzate. -
Preparare la scalabilità
Se il primo progetto funziona, deve essere replicabile: standard, librerie, template, formazione.
Questa è la direzione in cui si sta muovendo l’industria manifatturiera con Siemens; chi presidia il sistema energetico italiano ha un’occasione interessante: saltare direttamente a questo livello di maturità, senza rifare tutti gli errori del passato.
La transizione verde non è solo una questione di nuove tecnologie di generazione. È una questione di come orchestriamo l’intera supply chain energetica, dal campo al centro di controllo, usando Industrial AI, gemelli digitali e automazione “di grado industriale”. Chi inizierà ora, con i partner giusti e una leadership decisa, avrà un vantaggio competitivo enorme nei prossimi dieci anni.