La Produzione Additiva (AM) è passata da strumento di prototipazione a potenziale motore per la produzione industriale ad alto volume. Tuttavia, raggiungere una vera "scala di produzione" richiede più di semplici stampanti 3D più veloci. Secondo le intuizioni degli esperti Tyler Bouchard e Tyler Modelski, il settore deve far convergere la Produzione Additiva (AM) con automazione industriale e Intelligenza Artificiale (IA) per eliminare i colli di bottiglia sistemici. Sebbene l'IA offra intuizioni predittive, il suo vero valore emerge solo quando gestisce l'intera catena di processo anziché singole macchine isolate.
La SPS 2025 fiera di Norimberga si è recentemente conclusa, consolidando il suo ruolo come il principale centro per il settore dell'automazione industriale . Con 55.938 visitatori e 1.175 espositori, l'evento ha mostrato una significativa ripresa dell'interesse del settore. Quest'anno, l'attenzione si è spostata decisamente verso l'Intelligenza Artificiale Industriale e l'applicazione pratica dei sistemi di produzione connessi.
Al CES 2026, Siemens ha presentato tecnologie rivoluzionarie progettate per rimodellare il futuro dell'automazione industriale. Con un forte focus sull'Intelligenza Artificiale (IA), i gemelli digitali e la robotica avanzata, Siemens è leader nella rivoluzione della produzione, della gestione della catena di approvvigionamento e dell'ingegneria del design. Sfruttando l'IA lungo l'intera catena del valore industriale, Siemens aiuta le aziende ad aumentare la produttività, migliorare l'efficienza e abilitare pratiche sostenibili.
In pratica, la manutenzione predittiva ha rivoluzionato le operazioni di produzione. Ad esempio, un grande produttore automobilistico ha implementato la manutenzione predittiva basata sull'intelligenza artificiale nelle sue linee di produzione globali. Analizzando i dati dei sensori in tempo reale, il sistema prevedeva quando le macchine erano suscettibili di guasti, permettendo ai team di manutenzione di intervenire prima che si verificassero rotture. Questa strategia proattiva ha ridotto significativamente i tempi di inattività e ha fatto risparmiare all'azienda milioni in costi di riparazione, estendendo anche la vita operativa delle macchine. Il successo di questo programma ha evidenziato il potenziale dell'IA e dell'automazione per trasformare le pratiche di manutenzione in vari settori.
