A Bologna l’AI industriale alla prova della fabbrica
L’intelligenza artificiale in fabbrica funziona quando poggia su dati ordinati e su chi li sa leggere. È il messaggio emerso dallo Zerynth Connect 2026, che l’8 ottobre ha riunito all’Opificio Golinelli di Bologna molti professionisti del settore industriale.
Giunto alla quarta edizione, l’evento organizzato da Zerynth ha messo al centro tre temi: AI industriale, continuità operativa e cybersecurity. In sala responsabili di produzione, manager e tecnici di aziende manifatturiere e dei servizi, arrivati per una giornata di lavoro più che di vetrina.
Il programma ha alternato visione, demo dal vivo e testimonianze. Quattro aziende clienti (Colacem, CPS, BR Pneumatici e Scapigliato) hanno raccontato progetti già in produzione, con risultati misurati sul campo.
Dieci anni dopo Industria 4.0, connettere non basta
Ad aprire la giornata è stato Gabriele Montelisciani, CEO e co-founder di Zerynth, con il keynote “Vedere per decidere”. Il punto di partenza è una verità scomoda: “Per alcune aziende, e onestamente secondo me decisamente troppe, l’Industria 4.0 come misura non ha funzionato”. Ora che scadono gli obblighi legati agli incentivi, alcune pensano di tornare indietro: per loro, ha osservato, è stato “di fatto un gioco burocratico”.
Il contesto rende la scelta delicata. Secondo il report Deloitte “AI in Manufacturing 2026”, l’84% dei produttori genera già valore misurabile dall’AI, ma solo il 20% dei casi d’uso supera la fase pilota. Il problema non è più capire se l’AI funzioni, ma come portarla a regime.
Secondo Montelisciani la differenza sta nei dati. L’AI generativa funziona bene in ufficio, su email, contratti e bilanci, perché lavora su conoscenza strutturata. “Però la fabbrica è un’altra storia”: la sua conoscenza è “totalmente frammentata, caotica”, sparsa tra macchine, sistemi diversi e la testa di operatori che magari presto andranno in pensione.
Nell’immagine, Gabriele Montelisciani, CEO e co-founder di Zerynth
“Abbiamo passato dieci anni usando la nostra tecnologia e approccio innovativo per mappare gli stabilimenti di produzione e abbiamo trovato il modo di spiegare a un’intelligenza artificiale il caos intrinseco di una fabbrica”, ha spiegato. Sul palco Zero, l’Industrial Copilot di Zerynth, ha risposto in linguaggio naturale alle domande di un responsabile di produzione e di un energy manager.
Dalla piattaforma IoT al modello della fabbrica
Daniele Mazzei, CTPO e co-founder di Zerynth, ha mostrato in una demo dal vivo come è cambiata la Zerynth Industrial AI Platform: da piattaforma IoT per connettere le macchine a piattaforma di intelligenza artificiale per la fabbrica. “Fare intelligenza artificiale non vuol dire mettere una chat sopra un database”, ha chiarito. “Bisogna costruire un modello del mondo in cui questa intelligenza artificiale si deve collocare”.
Il ragionamento parte da un problema concreto. L’ERP conosce gli ordini, il MES la produzione, il sistema energia i consumi. “E lo sapete dove stanno le relazioni fra queste cose? Nella testa delle persone”, ha chiesto Mazzei alla platea.
Caricare gli export dei gestionali in un’AI generica dà risposte utili ma statiche, e quei prompt “non sono patrimonio dell’azienda”: se ne vanno con chi li ha scritti. “Questo errore la manifattura l’ha già fatto negli anni novanta quando le interfacce costruite in casa sui database sono diventate un limite alla crescita”, Per questo Zero lavora sopra un modello della fabbrica, in cui macchine, quadri elettrici, ordini, documenti e consumi sono entità collegate tra loro.
Nell’immagine: Daniele Mazzei, CTPO e co-founder di Zerynth
Nella demo il pubblico ha visto l’Asset Manager, gli ordini di lavorazione con fermi e statistiche e l’interfaccia operatore. Zero ha creato viste personalizzate senza scrivere codice, ha risposto a domande sui manuali delle macchine e ha messo a confronto il bilancio energetico, fotovoltaico compreso, con l’andamento della produzione.
L’obiettivo, ha concluso Mazzei, non è un sistema che decide al posto delle persone, ma “un copilota che, detenendo tutta l’informazione e organizzandola, vi consenta di lavorare meglio”. E ha aggiunto: “Non è più una piattaforma IoT, ma non è neanche il ChatGPT della produzione. È una piattaforma di intelligenza di fabbrica”.
Nel pomeriggio tre workshop pratici guidati dal team Zerynth hanno portato questi temi su casi operativi: come scalare l’AI dal pilota all’intera fabbrica, come integrare asset, documenti e dati in un unico livello, come vedere i fermi prima che accadano.
Cybersecurity: da obbligo a leva competitiva
Fabio Cacciapuoti, COO di Zerynth, ha affrontato il rovescio della medaglia della digitalizzazione. Il dato di partenza: il 68% delle PMI si sente protetta dagli attacchi informatici, ma solo il 27% verifica periodicamente i macchinari critici e solo il 21% aggiorna i software di produzione.
Dieci anni di incentivi 4.0 hanno connesso molte fabbriche, spesso di corsa per non perdere il credito d’imposta. Il risultato sono sistemi messi in rete senza una sicurezza progettata, oggi il bersaglio più facile. Con la direttiva NIS2 e il Cyber Resilience Act il tema diventa anche di mercato: anche chi non è obbligato direttamente lo sarà attraverso i propri clienti.
Nell’immagine: Fabio Cacciapuoti, COO di Zerynth
Cacciapuoti ha indicato tre azioni sulle macchine connesse (monitorare, proteggere, aggiornare) e le leve per finanziarle, combinando il Voucher Cloud e Cybersecurity con l’iperammortamento.
Quattro storie dal campo
Il cuore della giornata sono state le testimonianze. Quattro aziende di settori diversi (cemento, meccanica per l’energia, pneumatici, rifiuti) hanno raccontato cosa è cambiato dopo aver collegato macchine e processi.
Colacem: il controllo qualità senza trascrizioni a mano
Gianpaolo Ioni, Responsabile Qualità di Colacem, ha raccontato come uno dei principali produttori italiani di cemento gestisce circa 120.000 campioni di controllo qualità l’anno. I risultati degli analizzatori a raggi X e delle presse venivano trascritti a mano in SAP, con il rischio di errori e dimenticanze. Alcune apparecchiature erano collegate a PC con sistemi operativi obsoleti, da tenere isolati dalla rete aziendale.
Con la piattaforma Zerynth i risultati passano in automatico dalle apparecchiature al cloud e da lì in SAP. Il progetto è partito nel 2025 dallo stabilimento pilota di Rassina e si sta estendendo a tutti gli stabilimenti italiani, poi a quelli esteri. I risultati: errori di inserimento dati in SAP ridotti del 95% e tempo non a valore ridotto del 60%. Ioni non ha nascosto lo scetticismo iniziale degli operatori, cambiato quando hanno visto il sistema funzionare.
CPS: dal singolo pezzo all’intera filiera
CPS D’Auria lavora componenti meccanici per i grandi costruttori di macchine rotanti nei settori energia, oil & gas e aerospazio. Con la crescita sono arrivati più stabilimenti e clienti che chiedono di vedere in tempo reale lo stato delle forniture, ma le macchine non dialogavano con l’ERP e l’avanzamento si registrava a mano.
Rosanna Lamberti, Pianificatrice Produzione di CPS, e il consulente Michele Serpi hanno spiegato come oggi oltre 130 macchine siano collegate all’ERP e al pianificatore. Ogni fase di lavoro ha un codice che permette di seguire l’avanzamento dall’arrivo dell’ordine alla chiusura. I risultati: consegne puntuali in crescita del 15%, controlli manuali ridotti del 30%, 80% degli asset digitalizzati.
BR Pneumatici: i dati che fanno la differenza
BR Pneumatici è attiva dal 1963 ed è un punto di riferimento del Nordest per i mezzi pesanti. Ricostruisce circa 30.000 pneumatici per autocarri l’anno e può dare “fino a sei vite” a una gomma destinata a diventare rifiuto, come ha spiegato Mirco Zanotto, Responsabile dell’Innovazione di Stabilimento. Il processo, a caldo e a freddo, passa da ispezione, raspatura e vulcanizzazione fino al collaudo finale.
Il progetto con Zerynth è nato per la certificazione 4.0. “La difficoltà stava nell’avere macchinari eterogenei, forniti da produttori diversi, ognuno con un suo portale”, ha raccontato Alessandro Busin, Responsabile IT e Operations. L’azienda è poi andata oltre l’incentivo: oggi segue in tempo reale lo stato della produzione e l’avanzamento dei lavori, invece di analizzare i dati a fine turno.
Il caso più concreto riguarda un estrusore che dava problemi fin dall’acquisto. Il costruttore attribuiva i guasti alla gomma usata da BR. Con i dati storici l’azienda ha ricostruito quando e dove si era verificato il problema, dimostrando che il materiale era regolare, e ha ottenuto la sostituzione della macchina. “Senza dati è un po’ più dura”, ha sintetizzato Zanotto.
Per Matteo Cipriani, Technical Sales Strategist di Zerynth, il metodo conta quanto la tecnologia: “Il segreto è l’ascolto”, cioè capire come funziona davvero il processo prima di proporre la soluzione. I prossimi passi sono portare in monitoraggio tutta la linea di ricostruzione, i dieci centri di servizio e l’analisi energetica.
Scapigliato: un brevetto nato dai dati
Scapigliato è una società pubblica, controllata dal Comune di Rosignano Marittimo, che gestisce in provincia di Livorno un polo di trattamento rifiuti su oltre 100 ettari, di cui circa 50 di discarica. Matteo Giovannetti, Responsabile Area Gestione Impianti, ha spiegato che una prescrizione regionale impone il monitoraggio in continuo del livello del percolato in tutti i pozzi di estrazione.
Prima gli operatori percorrevano l’intera discarica per leggere i livelli a mano. Con i dispositivi Zerynth a connettività mobile Scapigliato è passata da una decina di dispositivi nel 2021 a oltre 80 oggi. Le pompe partono e si fermano da sole su soglie condivise con gli enti di controllo.
Analizzando i disservizi, l’azienda ha scoperto che le pompe elettromeccaniche tradizionali si sporcavano e diventavano inservibili oltre i 40 metri di profondità. Da qui è nata una pompa interamente pneumatica, progettata e brevettata internamente: costa circa la metà, consuma meno e richiede meno manutenzione. “Abbiamo dimostrato come è possibile estrarre valore dai rifiuti due volte”, ha osservato Luigi Bondi, Sales Manager di Zerynth: con il biogas e con i dati.
Il prossimo passo è un agente di intelligenza artificiale che riunisca percolato, biogas, meteo e qualità dell’aria, per prevedere ad esempio l’effetto della pioggia sulla gestione dell’impianto. Il consiglio di Giovannetti al pubblico: guardare a ogni vincolo e a ogni obbligo come a una risorsa per rendere i processi più innovativi e sostenibili.
Cosa resta
Dalle storie raccontate sul palco emerge un filo comune: il valore dei dati arriva spesso oltre l’obiettivo iniziale. BR Pneumatici è partita dalla certificazione 4.0 e ha risolto una contestazione con un fornitore. Scapigliato è partita da un obbligo normativo ed è arrivata a un brevetto. Colacem e CPS hanno tolto lavoro manuale proprio dove nascevano gli errori.
Il secondo messaggio riguarda le persone. Nel gioco “mito o realtà” che ha chiuso le interviste, il pubblico ha bocciato come mito l’idea che connettere macchine datate richieda mesi di fermo impianto. Ha invece confermato come realtà che la digitalizzazione di una PMI richiede prima di tutto un cambio culturale, e solo dopo la tecnologia.
La giornata si è chiusa con l’aperitivo di networking, occasione per proseguire il confronto tra aziende, partner e team Zerynth. Gli interventi dello Zerynth Connect 2026 sono disponibili sul canale YouTube di Zerynth.
Lo Zerynth Connect 2026 ha mostrato che la partita dell’AI industriale non si gioca sugli algoritmi, ma sulla capacità di dare ordine alla conoscenza che la fabbrica produce ogni giorno. Le aziende salite sul palco non hanno raccontato promesse: hanno portato numeri, decisioni e perfino un brevetto nati dai dati raccolti in reparto.
Per la manifattura italiana il messaggio è chiaro. Chi ha vissuto gli incentivi 4.0 come un adempimento rischia di fermarsi proprio ora. Chi ha usato quei dati per conoscere meglio il proprio stabilimento ha già la base per scalare l’AI, a patto di proteggere l’infrastruttura che la sostiene.
Come ha ricordato Mazzei dal palco, “la conoscenza che una fabbrica produce è l’asset principale della fabbrica stessa”. La sfida dei prossimi anni sarà metterla a reddito.
