Prima dell'AI, i dati: il consiglio di Schneider Electric agli impianti CPG

Il 2 ottobre 2026 IIoT World ha pubblicato un articolo di Lucian Fogoros basato su un'intervista video a Neil Smith, Segment President Consumer Packaged Goods (CPG) di Schneider Electric. Il messaggio è netto: prima di parlare di intelligenza artificiale, gli impianti devono sistemare le basi dei propri dati. La pagina precisa che strumenti di AI sono stati usati per riassumere il contenuto.

Il problema: dati che esistono ma non parlano

Il numero citato è il 18%: tanto peserebbero, secondo l'articolo, ritardi e fermi di produzione sul costo dei prodotti CPG negli Stati Uniti. La fonte non indica però un riferimento indipendente per questa cifra, quindi va letta come un ordine di grandezza dichiarato, non come un dato verificato.

Il quadro descritto sarà familiare a molti lettori: in numerosi stabilimenti l'OEE viene ancora rilevato su fogli cartacei, fogli di calcolo offline o software scollegati. I codici causa dei fermi sono assegnati a mano dagli operatori. I dati ci sono, ma restano in sistemi isolati e non permettono di capire perché gli stessi problemi si ripresentano.

Prima priorità: automatizzare e collegare

Smith indica come primo passo l'assegnazione automatica dei codici causa e il collegamento dei sistemi OEE alle reti di impianto. Con dati connessi, la data science può correlare, per esempio, un inceppamento ricorrente all'ingresso cartoni con l'umidità in reparto, la temperatura esterna o i turni di lavoro. Senza quella base, tali correlazioni restano invisibili.

Un punto interessante è la collocazione dell'AI in continuità con il passato: Smith definisce l'advanced process control come «la prima generazione di AI». I modelli più sofisticati, dice, poggiano sulla stessa infrastruttura di dati connessi.

Chiudere il ciclo: dalla raccomandazione all'azione

Una raccomandazione dell'AI, come la modifica di un set-point o il riavvio di una linea, serve solo se diventa azione in campo. Secondo l'articolo, i sistemi di controllo legacy non hanno un percorso nativo dall'AI aziendale alle macchine. La proposta è usare l'automazione software-defined aperta (SDA) come «action broker» tra i due mondi, in affiancamento ai sistemi esistenti mentre gli impianti migrano alla piattaforma SDA nativa con i propri tempi.

La conoscenza degli operatori

Smith sostiene che gli operatori sono coloro che conoscono meglio l'impianto. Catturare la loro esperienza nei sistemi di AI aiuterebbe a conservare il know-how mentre la forza lavoro invecchia e va in pensione.

Perché conta per chi integra PLC, SCADA e MES

Per gli integratori il messaggio è pratico: il lavoro viene prima dell'AI. In concreto:

Le attività che l'articolo mette in primo piano:

• collegare i dati di PLC e OEE in un'architettura accessibile;
• automatizzare la classificazione dei fermi, riducendo l'inserimento manuale;
• costruire un percorso sicuro dalle raccomandazioni dell'AI ai controllori.

Una nota di cautela

L'articolo nasce da una fonte del fornitore. La raccomandazione sull'SDA proviene da Schneider Electric, che la vende, e il 18% non ha una fonte indipendente. Ciò non rende sbagliato il ragionamento di fondo, che molti progetti di digitalizzazione confermano, ma suggerisce di valutare le alternative architetturali con spirito critico.

Il lavoro viene prima dell'AI: dati connessi, fermi classificati automaticamente, un percorso sicuro verso i controllori.

Il consiglio operativo, valido a prescindere dal fornitore: verificare quanti fermi del proprio impianto hanno una causa assegnata automaticamente e quanti dipendono da inserimenti manuali. Questa misura dice a che punto è davvero la preparazione all'AI.