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EMBEDDED 99 • febbraio • 2026 28 hardware | MACHINE LEARNING attendere che qualcosa si rompa prima di ripararla, il che può comportare tempi di fermo macchina, perdite di produzione, rischi per la sicurezza e danni alle rela- zioni con i clienti, per non parlare dei costi correlati per imprevisti, come straordinari e ordini urgenti di pezzi di ricambio. La manutenzione reattiva aumenta anche l’usura dei macchinari, riducendone la qualità del pro- dotto, la longevità del servizio e i costi di manutenzione complessivi. Al contrario, le fabbriche intelligenti si affidano sempre più alla manutenzione predittiva, l’uso più diffuso del ML nel settore manifatturiero fino ad oggi. La manu- tenzione predittiva utilizza una combinazione di sen- sori e software cloud basati su intelligenza artificiale e apprendimento automatico (IA&ML) per identificare problemi che potrebbero trasformarsi in guasti alle ap- parecchiature. I modelli di apprendimento automatico possono essere addestrati sui dati per fornire informa- zioni critiche, tra cui: la probabilità che si verifichi un guasto entro un intervallo di tempo specificato; la vita utile residua di un’apparecchiatura; se l’apparecchia- tura si comporta in modo anomalo; quale macchina ri- chiede la manutenzione più urgente. Il controllo qualità manuale dei prodotti è lento, sog- getto a errori e costoso a causa dei limiti intrinseci del personale, delle inevitabili incongruenze e del costo della manodopera. Una scarsa qualità, a sua volta, può danneggiare le relazioni con i clienti e la reputazione del marchio, causando costosi resi di prodotti, non con- formità alle normative e sanzioni e, in definitiva, una riduzione delle vendite e della redditività. Nelle supply chain I sistemi di ispezione visiva basati su IA/ML utilizzano telecamere con “visione artificiale” in grado di analiz- zare le immagini per rilevare difetti sulle linee di pro- duzione in tempo reale. Ad esempio, possono segna- lare colori non uniformi, difetti superficiali, variazioni dimensionali, componenti mancanti, errori di stampa, processi incompleti e altri problemi. I produttori si impegnano a ottimizzare il flusso di ma- teriali lungo le loro supply chain principalmente per ridurre i costi di trasporto, stoccaggio e movimenta- zione, per non parlare degli investimenti di capitale in materie prime, componenti e prodotti finiti stocca- ti. L’ottimizzazione della supply chain offre anche una Una schematizzazione delle industrie manifatturiere emergenti che adottano il ML (Fonte: https://appinventiv.com/blog/machine-learning-in-manufacturing) Settori che adottano l’apprendimento automatico per garantire l’efficienza produttiva