Come l’Industrial AI di Siemens può automatizzare l’automazione e trasformare logistica e supply chain italiane in sistemi adattivi, sicuri e davvero intelligenti.
Industrial AI: automatizzare l’automazione nella logistica italiana
Nel 2024 il tempo medio per modificare un layout di linea o un flusso logistico in molti stabilimenti italiani si misura ancora in settimane o mesi. Nel frattempo, la domanda cambia, i clienti chiedono consegne più rapide e i costi di trasporto continuano a salire. La realtà è semplice: la supply chain non può più permettersi automazioni rigide.
La visione presentata da Siemens a SPS 2025 a Norimberga va dritta al punto: “automatizzare l’automazione” grazie all’Industrial AI. Tradotto per chi gestisce magazzini, trasporti o reti distributive: spostarsi da sistemi che vanno programmati in ogni dettaglio a sistemi che capiscono l’obiettivo logistico (livello di servizio, costi, saturazione mezzi) e trovano da soli il modo migliore per raggiungerlo.
Questo articolo inserisce la visione Industrial AI di Siemens nel contesto della serie “IA nella Logistica Italiana: Supply Chain Excellence” e mostra come questi concetti, nati per la fabbrica, abbiano un impatto diretto su magazzini, trasporti e distribuzione in Italia.
Dal codice rigido ai flussi guidati dagli obiettivi nella supply chain
L’idea chiave della strategia Siemens è chiara: basta automazioni hardcoded, basate su regole del tipo “se succede X, fai Y”. Il COO e CTO di Siemens Digital Industries, Rainer Brehm, ricorda che il 99% dei clienti industriali lavora ancora così.
Per la logistica questo significa:
- percorsi di picking fissati a mano
- regole di assegnazione degli ordini ai mezzi scritte una volta e poi congelate
- configurazioni WMS e TMS modificate solo da specialisti, con progetti lunghi e costosi
La direzione verso cui si sta andando è diversa: workflow goal-driven.
Non si dice più al sistema come deve fare ogni passo, ma cosa deve ottenere.
Applicato alla logistica italiana, vuol dire ad esempio:
- impostare come obiettivo: “evadi il 98% degli ordini B2C entro 24 ore, minimizzando il costo per collo”
- lasciare che l’Industrial AI ottimizzi, di volta in volta:
- sequenza di picking
- saturazione dei bancali
- assegnazione corrieri
- orari di carico in banchina
Perché questo è cruciale per chi fa logistica in Italia
Lavorare per obiettivi, e non per regole rigide, consente a magazzini e operatori logistici di:
- assorbire picchi stagionali (Black Friday, Natale, saldi) senza riconfigurare tutto ogni volta
- adattarsi a scioperi, deviazioni, chiusure stradali con ricalcolo automatico dei piani di trasporto
- integrare in tempi rapidi nuovi canali (ad esempio marketplace o quick commerce)
Il cuore di questo salto di qualità sono i digital thread, i “fili digitali” che collegano progettazione, produzione, logistica interna, trasporto e post-vendita. Per la supply chain significa avere un flusso dati continuo:
- dal forecast commerciale al piano di produzione
- dal piano di produzione al piano di fabbisogno logistico
- dal magazzino ai trasporti fino al cliente finale
Senza questa continuità, l’Industrial AI resta una bella presentazione; con i digital thread, invece, diventa un motore decisionale operativo.
Physical AI: agenti intelligenti che gestiscono magazzini e flussi
La parte più interessante della visione Siemens è la “AI fisica”: agenti di intelligenza artificiale che non si limitano a suggerire, ma controllano veri asset industriali.
Brehm descrive un futuro in cui agenti AI operano su sistemi software-defined, magari in parallelo a un PLC virtuale, per controllare direttamente macchine e impianti. Portato nel mondo della logistica italiana, questo scenario è molto concreto.
Cosa significa “AI fisica” in un magazzino
Esempi pratici:
-
Agente AI di magazzino che:
- riceve gli ordini in tempo reale
- decide dove stoccare i prodotti in funzione dei flussi previsti (slotting dinamico)
- coordina AMR, trasloelevatori e rulliere
- riorganizza il layout logico in base alle code sulle baie di carico
-
Agente AI di trasporto che:
- combina ordini di diversi clienti per ottimizzare i giri
- ricalcola i percorsi in base al traffico reale
- decide quando conviene usare groupage o linee dirette
La differenza rispetto ad altri sistemi “intelligenti” è nella precisione e affidabilità industriale. In fabbrica non esiste il tasto “annulla”; nella logistica nemmeno: un errore di missione può bloccare un corridoio, creare un collo di bottiglia o compromettere una consegna critica.
Per questo Siemens sta lavorando a un Industrial Foundation Model addestrato su dati industriali, non su Internet. Lo stesso approccio è essenziale per chi vuole portare l’IA dentro WMS, TMS e sistemi di orchestrazione logistica: servono modelli addestrati su dati di processo reali (missioni, sosta mezzi, saturazione baie, tempi di picking, tassi di errore), non solo su testo generico.
Un vantaggio concreto per il mercato del lavoro logistico
In Italia, molti operatori logistici faticano a trovare:
- capi turno esperti
- tecnici in grado di modificare configurazioni complesse
- planner con esperienza multi-deposito
Agenti AI fisici possono prendere in carico parte di queste decisioni operative, lasciando alle persone:
- il controllo degli obiettivi
- la gestione delle eccezioni
- il miglioramento continuo del processo
Questo non significa “meno persone in magazzino”, ma persone spostate su attività a maggior valore e meno dipendenza da profili rari e difficili da reperire.
Nuovo hardware intelligente: perché conta anche per la logistica
L’Industrial AI ha bisogno di sensori e attuatori all’altezza. A SPS 2025 Siemens ha presentato il nuovo sistema di azionamento Sinamics S220, definito dall’azienda come il nuovo riferimento per densità di potenza nei servoazionamenti.
A prima vista sembra un tema solo da automazione di macchina. In realtà tocca in pieno la logistica avanzata.
Come un drive “più intelligente” aiuta la supply chain
Sinamics S220 introduce:
- una Control Unit (CU320-3) in grado di gestire fino a 12 assi con una sola unità
- una riduzione fino al 50% degli ingombri dei moduli di potenza
- un controllo sensorless di qualità quasi pari a quella di un encoder
- un’interfaccia dati ad alta frequenza per applicazioni di manutenzione predittiva
Tradotto su impianti logistici:
- più assi in meno spazio significa magazzini automatici, sorter e trasloelevatori più compatti, quindi più capacità nella stessa superficie
- il controllo più preciso (anche sensorless) rende gli impianti più affidabili e meno soggetti a fermate impreviste
- i dati ad alta frequenza alimentano l’AI con segnali di vibrazione, temperature, carichi, utili per prevedere guasti di:
- trasportatori
- navette shuttle
- sistemi di sollevamento
Per un operatore logistico italiano, questo si traduce in meno fermi impianto in alta stagione e in una manutenzione programmata sui reali stati di salute dei componenti, non su intervalli fissi.
Sicurezza Zero Trust per una logistica sempre più connessa
La convergenza tra IT e OT che rende possibile l’Industrial AI apre inevitabilmente nuove superfici di attacco. In un magazzino automatizzato o in un hub di trasporto, un ransomware che blocca i PLC o il WMS significa camion fermi al cancello e SLA violati in poche ore.
Per rispondere a questo rischio, Siemens ha presentato Sinec Secure Connect, una piattaforma di sicurezza per reti OT basata su approccio Zero Trust.
Cosa cambia rispetto alle VPN classiche
Nella logistica italiana è ancora diffusissimo l’uso di VPN “tutto o niente” per:
- il telecontrollo di impianti da parte dei costruttori
- l’accesso remoto degli integratori
- il monitoraggio dei flussi da sede centrale
Con le VPN tradizionali, chi entra spesso ha visibilità su troppi sistemi. L’approccio Zero Trust cambia le regole:
- ogni dispositivo e utente è verificato prima di accedere
- le connessioni sono cifrature end-to-end ma granulari
- si creano reti overlay virtuali che espongono solo ciò che serve
Per un network multi-magazzino, questo significa poter concedere a un fornitore l’accesso solo alla linea sorter X del sito Y per il tempo strettamente necessario, senza aprire varchi globali sull’intera rete.
In più, la configurazione semplificata – basata solo su connessioni in uscita – è perfetta per molti siti logistici italiani che non dispongono di un team IT interno strutturato.
TIA Portal V21: l’ingegneria OT parla il linguaggio dell’IT
L’altra gamba della visione Siemens è il software. Con TIA Portal V21, l’ingegneria dell’automazione si avvicina al modo di lavorare tipico dell’IT: versionamento del codice, Continuous Integration, collaborazione distribuita.
Perché questo interessa chi guida progetti di logistica e supply chain?
DevOps per la logistica automatizzata
TIA Portal V21 introduce formati di esportazione compatibili con sistemi di controllo versione come Git. Questo consente di portare pratiche tipo DevOps anche nel mondo OT:
- versionamento strutturato del codice PLC dei sistemi di movimentazione
- gestione ordinata dei cambiamenti in multi-sito
- possibilità di testare modifiche in ambiente virtuale prima di portarle sul campo
Per la logistica significa, per esempio:
- roll-out controllato di una nuova logica di instradamento nel sorter su tutti i magazzini di un network
- rollback veloce in caso di problemi
- tracciabilità di chi ha cambiato cosa, dove e quando
Inoltre, la versione 21 introduce un Data Hub centralizzato che raccoglie dati di produzione, messaggi e audit trail. Questo è esattamente il tipo di infrastruttura dati che serve per alimentare in modo serio i modelli di IA per:
- previsione dei tempi di processo (ETA interni)
- ottimizzazione dinamica del workforce management
- analisi delle cause radice di ritardi e colli di bottiglia ricorrenti
Come iniziare: tre mosse concrete per la logistica italiana
Portare l’Industrial AI nella supply chain non è questione di acquistare “un po’ di IA” e sperare che faccia miracoli. Serve un percorso chiaro. Per esperienza, il modo più efficace per un’azienda italiana è partire da tre mosse molto pratiche.
1. Definire pochi obiettivi operativi chiari (goal-driven)
Prima dei modelli, servono gli obiettivi. Alcuni esempi di obiettivi ben definiti:
- “Ridurre del 20% i tempi medi di attraversamento ordine (order lead time) entro 12 mesi”
- “Portare la puntualità delle consegne B2B al 97% mantenendo invariati i costi di trasporto”
- “Diminuire del 30% i fermi impianto non pianificati nel magazzino automatico principale”
Questi goal diventano la bussola per progettare i workflow goal-driven.
2. Costruire il digital thread logistico minimo
Non serve digitalizzare l’universo. Serve collegare i punti giusti:
- forecast e ordini cliente
- WMS (magazzino), TMS (trasporti), sistemi di produzione
- dati di tracking reali da mezzi e corrieri
Anche una prima integrazione “80/20” è sufficiente per iniziare a far lavorare seriamente i modelli di IA su previsioni, orchestrazione missioni e piani di trasporto.
3. Scegliere un caso pilota misurabile
Un buon pilota per l’Industrial AI nella logistica italiana dovrebbe essere:
- limitato (un magazzino, una linea, una regione)
- ricco di dati (eventi, tempi, errori, volumi)
- ad alto impatto economico
Tipici casi pilota:
- ottimizzazione delle missioni di picking in un e-commerce
- orchestrazione dei flussi tra deposito centrale e transit point regionali
- pianificazione dei viaggi per consegne urbane con vincoli stringenti (ZTL, orari negozi)
Da lì si costruisce la scalabilità, con la stessa logica software-defined descritta da Siemens: progettare una volta, replicare ovunque con minime personalizzazioni.
Perché l’Industrial AI è un tema strategico per la logistica italiana oggi
La frase di Brehm – “automatizzare l’automazione” – sintetizza bene la sfida che tocca in pieno la logistica in Italia: non basta più avere impianti automatici, serve che l’automazione si adatti da sola a una domanda sempre più instabile.
Per gli operatori della serie “IA nella Logistica Italiana: Supply Chain Excellence”, questo significa due cose molto concrete:
- chi inizia ora a costruire digital thread, foundation model industriali e sicurezza Zero Trust si prepara a gestire volumi maggiori senza moltiplicare i costi;
- chi resta su logiche hardcoded rischia di avere impianti costosi ma poco flessibili, che diventano rapidamente un vincolo invece che un vantaggio.
La buona notizia? La tecnologia vista a SPS 2025 – dall’Industrial AI agli agenti fisici, dai nuovi drive ai tool software – non è fantascienza: è una base solida su cui costruire progetti concreti di ottimizzazione magazzino, previsione domanda e trasporto intelligente lungo tutta la supply chain italiana.
Il passo successivo è decidere da dove partire nella propria azienda: dal magazzino più critico, dalla rete di distribuzione principale o da un caso d’uso mirato sulla manutenzione predittiva. Chi farà questa scelta adesso avrà un vantaggio reale quando l’Industrial AI diventerà lo standard, e non più l’eccezione.