15/07/2026

digital

Siemens: la physical AI trasforma industria, edifici e mobilità

Masoero (Siemens Italia): l'intelligenza artificiale è già operativa in fabbriche, edifici e mobilità

Siemens Tech Talks 2026 ha riunito tre sedi simultanee per mostrare come la physical AI sia ormai parte integrante di processi produttivi, progetti edilizi e infrastrutture di mobilità. L'evento, intitolato Where Real meets Digital, ha evidenziato che l'Industrial AI non è più una prospettiva, ma una realtà scalabile pronta a guidare la competitività delle imprese.
"Industrial AI e digitalizzazione stanno cambiando il mondo in cui viviamo già oggi combinando mondo reale e digitale in mercati diversi" - Floriano Masoero, CEO di Siemens Italia - "Se l'elettricità ha rivoluzionato la produzione, l'AI spinge il limite ancora più avanti. Una forza che controlla fabbriche, reti elettriche e infrastrutture a una velocità mai vista".

Il CEO sottolinea che l'adozione dell'Industrial AI consente alle aziende di migliorare ogni fase, dal design alla produzione, fino alle operazioni quotidiane. Siemens, definita "startup da oltre 175 anni" e "tech company globale", integra hardware, software, dati e capacità computazionale in un unico modello operativo.
Il fulcro dell'approccio è il digital twin, ovvero una replica digitale di macchine o impianti che permette simulazioni, validazioni e ottimizzazioni già in fase di progettazione. Grazie all'AI, i modelli digitali possono essere spinti oltre i limiti tradizionali.
"Possiamo portare il modello digitale ai limiti estremi con l'AI, spostando il limite verso qualcosa che non conosciamo ancora" ha proseguito Masoero.

Nell'industrial automotive, BMW ha sfruttato i digital twin per simulare l'aerodinamica dell'auto, eliminando i test in galleria del vento. La piattaforma Digital Twin Composer consente di raccogliere dati dal campo e collegarli al mondo reale, facilitando l'adozione di soluzioni su larga scala.
PepsiCo ha modificato l'ingegneria della produzione in tempo reale, adeguando la capacità degli impianti ai picchi di domanda e ottimizzando la catena produttiva globale.
Sei mesi fa Siemens ha lanciato Eigen Engineering Agent, un'AI generativa integrata in TIA Portal. L'agente si nutre di codici e progetti aziendali, automatizzando attività di ingegneria end-to-end. I risultati dichiarati sono: riduzione dei tempi di sviluppo fino a cinque volte, aumento dell'efficienza del 50% e miglioramento della qualità dell'80%.

La trasformazione digitale è strettamente legata alla transizione energetica. "Il mondo industriale non può ignorare il fabbisogno energetico dei data center. Le fonti rinnovabili e le reti intelligenti sono la risposta" - Masoero. Progetti come RomeFlex e AcegasApsAmga hanno modernizzato la rete elettrica in Trieste e Gorizia, creando nodi intelligenti monitorabili in tempo reale e migliorando efficienza, affidabilità e sostenibilità.
Nel contesto produttivo, Siemens ha definito la Fabbrica AAA:

- A per autonoma: le macchine prendono decisioni indipendenti e interagiscono con il proprio digital twin.

- A per adattiva: i processi si adattano automaticamente al contesto reale.
- A per agentica: l'AI fisica controlla l'intero sistema produttivo.
La fabbrica a Erlangen, certificata Digital Lighthouse Factory dal World Economic Forum, è un esempio concreto di questo modello.
Tre ostacoli limitano l'adozione dell'Industrial AI:

- Necessità di focalizzazione: l'AI non risolve tutti i problemi industriali.
- Fondamenta solide: le tecnologie devono scalare su tutta l'azienda.
- Ecosistemi e partner: è fondamentale collaborare con partner affidabili.
"Se gestiamo bene questi tre aspetti superiamo i tre ostacoli" - Masoero.

Pirelli e Ferrari sono i casi di successo più emblematici. Daniele Petecchi, Global Head of Data, AI and R&D Solutions di Pirelli, afferma: "La cella del digital twin per produrre pneumatici è anche un tema di sostenibilità. Non produciamo prototipi non validati dall'AI e siamo più veloci nella produzione". Il passaggio da un approccio reattivo a uno preventivo basato sui dati ha ridotto i tempi di fermo macchina e permesso una produzione continua 24h al giorno in 18 paesi.
Ferrari, guidata da Gianmaria Fulgenzi, Chief Product Development Officer, spiega: "Per gestire la complessità della produzione su scala industriale, serve un approccio data-driven che connetta persone, processi e tecnologie lungo l'intero ciclo di vita della vettura". La personalizzazione quasi al 100% è resa possibile da simulazioni avanzate che prevedono la produzione di 15 modelli diversi l'anno, con una media di quattro lanci annuali.

Masoero conclude che "la physical AI può diventare un moltiplicatore di opportunità anche per le PMI, consentendo loro di scalare a livello globale con risorse limitate".
Nel settore edilizio, la collaborazione trentennale tra Politecnico di Milano e Siemens ha dato vita a uno Smart District urbano, dimostrando come l'integrazione di AI e infrastrutture possa trasformare le città in ecosistemi intelligenti.