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EMBEDDED 99 • FEBBRAIO • 2026 27 MACHINE LEARNING | hardware processi di produzione e lo sviluppo dei prodotti. Il ma- chine learning migliora le operazioni di produzione fa- cilitando un rapido processo decisionale basato su dati in tempo reale per aumentare la produttività, ridurre al minimo gli errori e gli sprechi. Questi dati possono provenire da fonti che spaziano dai sistemi di controllo di produzione ai repository di informazioni esterni, dai sensori wireless e altri dispositivi IoT (Internet of Thin- gs) o dalle suite software di pianificazione delle risorse aziendali (enterprise resource planning (ERP)). Vantaggi del machine learning Allo stadio attuale di adozione di AI&ML, la maggior parte dei produttori vede potenziali vantaggi a tutti i li- velli, a partire dai miglioramenti a livello aziendale. Tra questi, un processo decisionale più efficiente, la piani- ficazione e il controllo dei costi sono in cima alla lista delle risposte. Inoltre, sono stati approfonditi aspetti specifici, che sono riportati di seguito, insieme ad altri risultati sui vantaggi del machine learning per la pro- duzione industriale. Manutenzione predittiva: oltre il 40% dei produttori ha affermato di aspettarsi elevati vantaggi del machine learning nella manutenzione predittiva, mentre circa il 50% prevede miglioramenti moderati. Maggiore efficienza e produttività: il 30% dei produt- tori ha affermato che il miglioramento dei processi è un’applicazione chiave delle conoscenze acquisite dal machine learning. Si aspettano vantaggi elevati o mo- derati in termini di efficienza operativa, inclusi tempi di attività e utilizzo economico delle materie prime. Controllo e garanzia della qualità: il 30% dei produttori ha inoltre affermato che il miglioramento della qualità è un’area di applicazione chiave per AI&ML in stabili- menti e fabbriche. Ottimizzazione della supply chain: in un sondaggio del 2024 condotto dal Material Handling Institute (MHI), l’85% dei professionisti della logistica prevedeva di adottare l’intelligenza artificiale/apprendimento auto- matico (IA/ML) per la gestione della supply chain entro cinque anni, con il 40% che ne citava il potenziale per aumentare il vantaggio competitivo. Inoltre, i vantaggi più significativi per la supply chain includono migliora- menti nell’agilità della supply chain (89%), nella piani- ficazione (89%) e nella visibilità (87%). Personalizzazione: la differenza di costo tra produzione di massa e personalizzazione/adattamento si sta ridu- cendo da decenni, grazie all’innovazione tecnologica. Varia già ampiamente tra le diverse categorie di pro- dotto: i computer, ad esempio, sono relativamente facili da personalizzare, ma le automobili no. La tecnologia IA&ML è solo l’ultimo progresso che contribuisce a questo progresso, con l’efficienza guidata dall’appren- dimento automatico che continua a ridurre il divario. Sicurezza e conformità: tre quarti dei produttori riten- gono che l’apprendimento automatico stia aumentan- do la loro capacità di conformarsi alle linee guida sulla sicurezza e ad altre normative, secondo il sondaggio MLC (Maritime Labour Convention). Efficienza energetica: il consumo energetico negli im- pianti di produzione è una delle principali fonti di emis- sioni di gas serra, e i prezzi dell’energia rimangono sto- ricamente elevati. Le aziende si affidano all’intelligenza artificiale e al machine learning per ridurre il consumo e i costi energetici, inclusa la manutenzione intelligente degli edifici che elimina gli sprechi di riscaldamento e raffreddamento. Informazioni basate sui dati e innovazione: l’intelli- genza artificiale e il machine learning fanno già parte di una strategia di trasformazione digitale più ampia, volta ad applicare informazioni basate sui dati per un miglioramento continuo. Un altro vantaggio correlato è che l’86% dei produttori ha affermato di aspettarsi che i vantaggi dell’intelligenza artificiale e del machine learning includano nuove opportunità di business. Risparmio sui costi: in un’altra indagine dell’MLC, ol- tre tre quarti dei produttori hanno affermato che un maggiore accesso ai dati di produzione ha generalmen- te contribuito a ridurre i costi di produzione. In linea con questa sensazione, i primi ad adottare l’intelligenza artificiale e il machine learning hanno registrato un ri- sparmio medio del 14% sui costi, secondo un’indagine del 2023 condotta dal Boston Consulting Group sul set- tore manifatturiero. Manutenzione predittiva Nuove applicazioni di IA e ML continuano ad emerge- re a ritmo serrato per le attività manifatturiere, dalla progettazione e pianificazione ai processi di produzio- ne e post-produzione. Gli esperti, tra cui MLC, preve- dono che il ritmo del progresso di IA/ML sarà “rapido e furioso” e che nel giro di pochi anni “permeerà quasi ogni aspetto delle imprese industriali”. Le applicazioni descritte di seguito rappresentano alcuni degli usi più comuni del ML nel settore manifatturiero. Una delle importanti applicazioni è la Manutenzione predittiva. La manutenzione tradizionale prevede solitamente di