Come le startup di intelligenza artificiale stanno cambiando la produzione

In pista, le auto mirano ad andare veloci, molto veloci, e, se possibile, più veloci di tutti gli altri. Lo sforzo per raggiungere questo obiettivo inizia con la progettazione dell'auto: all'interno delle gallerie del vento e dei laboratori di simulazione. In Formula 1, fino a poco tempo fa, testare l'aerodinamica significava eseguire simulazioni che richiedevano ore o addirittura giorni. Ora, una startup britannica chiamata BeyondMath ha eseguito analisi comparabili in meno di 100 secondi. La loro «galleria del vento digitale» utilizza l'intelligenza artificiale (AI) per analizzare migliaia di variabili a velocità record, abbreviare i cicli di sviluppo e consentire progetti più ambiziosi.

Eppure, per quanto impressionante sia, non si tratta solo di gare. Riguarda il modo in cui l'intelligenza artificiale sta iniziando a trasformare il modo in cui interi settori progettano, pianificano e producono beni. Per anni, si è parlato più che di implementazione dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero. Questo sta cambiando. Poiché i dati sono coinvolti in ogni fase della catena del valore, l'intelligenza artificiale può utilizzarli per prendere decisioni migliori, decisioni che rendono la produzione più adattiva, efficiente e sostenibile.

Anche i fondatori di BeyondMath di Cambridge, Gran Bretagna, lo capiscono. Ecco perché, nella primavera del 2025, hanno partecipato al Siemens AI with Purpose Summit a Monaco — per fare rete, condividere idee, elaborare nuovi progetti e, insieme ad altre startup, presentare il loro lavoro alle parti interessate del settore.

Eventi come questo summit sono un'ottima opportunità per le startup, in quanto non possono riuscire da sole a far conoscere il loro prodotto, specialmente nella produzione industriale, dove le attività sono troppo complesse, troppo interconnesse. Tuttavia, con l'aiuto di altri, tra cui startup e attori affermati (come aziende come Accenture, SAP e Infineon, anch'esse presenti al summit), il successo diventa più raggiungibile. È ancora più semplice se avviene all'interno di un ecosistema di soluzioni interoperabile. Che, per puro caso, è cosa Siemens Xcelerator Marketplace è progettato per fornire.

Poi c'è Blockbrain, che supporta le persone in officina nel processo decisionale quotidiano. Lo fa acquisendo tutte le competenze che sono bloccate nella mente dei lavoratori esperti e perse quando se ne vanno.

Sebbene assomigli a un LLM, è addestrato su procedure interne e non pubbliche, registri e dati multimodali. Immagina un tecnico di fronte a un codice di errore sconosciuto: invece di sfogliare i manuali o aspettare un esperto, il programma suggerisce una guida dettagliata basata sulle correzioni precedenti. In questo modo, l'azienda crea una base di conoscenze viva e in crescita che supporta un processo decisionale coerente.

Individualmente, queste startup affrontano diverse sfide. Insieme, indicano un approccio più connesso e basato sui dati alla gestione delle fabbriche, in cui progettazione, pianificazione e operazioni fanno parte dello stesso ecosistema digitale. Questa visione è in linea con Siemens Xcelerator e con il passaggio a soluzioni industriali interoperabili e modulari.

Come parte di questo viaggio, Siemens per le startup il programma aiuta i fondatori ad accelerare la loro innovazione fornendo un facile accesso a software di livello industriale, offrendo opportunità di co-sviluppo in cui Siemens funge da primo cliente per contribuire a trasformare le idee in realtà e collegando le loro soluzioni al nostro mercato globale per aiutarli a scalare.

In qualità di venditori del Siemens Xcelerator Marketplace, possono affiancare i propri strumenti a offerte complementari, rendendo più facile per i clienti testarli, combinarli e distribuirli. Accedono al pubblico industriale globale di Siemens, agli standard di interoperabilità comuni e alle opportunità di co-innovazione. Tutto ciò accelererà l'adozione dell'intelligenza artificiale industriale nel settore manifatturiero. Alla fine, ci ritroviamo con fabbriche che si muovono rapidamente, non così velocemente come le auto di Formula 1, ma abbastanza veloci da produrre in modo efficiente senza sprechi inutili.