L’IoT industriale aiuta le PMI metalmeccaniche, strette tra costi energetici in aumento, concorrenza estera e margini operativi in media inferiori al 10%, dando visibilità in tempo reale su stato dei macchinari, tempi di produzione, efficienza delle lavorazioni e consumi energetici. Con le piattaforme Mative Cloud e Mative Synapsis Industrial Edge possono individuare i colli di bottiglia, passare alla manutenzione predittiva e ridurre gli sprechi di energia: le PMI che hanno intrapreso questo percorso registrano fino al 30% di fermi macchina in meno e un’efficienza produttiva più alta del 15-20%.

Il decreto attuativo del Piano Transizione 5.0 dà alle aziende italiane un quadro normativo chiaro per accedere agli incentivi fiscali per le tecnologie innovative e sostenibili. Amplia le figure dei certificatori e le esclusioni dal divieto generale DNSH, elimina la cumulabilità generale con altri finanziamenti UE e mantiene quella con gli incentivi nazionali, tranne il credito d’imposta ZES e Transizione 4.0. Synapsis ML di Mative raccoglie e analizza i dati di produzione ed energia che i certificatori possono usare per le certificazioni ex ante ed ex post.

L'Industrial IoT (IIoT) collega macchine, sensori e sistemi gestionali in un flusso di dati continuo e in tempo reale, che le aziende usano per monitorare le prestazioni, individuare guasti imminenti e ridurre i fermi. Mative Cloud è la piattaforma IIoT di Mative: indipendente dall'hardware, raccoglie e memorizza nel cloud i dati dei dispositivi, esegue comandi remoti e aggiornamenti firmware over-the-air, crea avvisi intelligenti e integra gli impianti PLC tramite protocolli come MQTT, Modbus, OPC UA e CANopen.

L'AI Inference (o inferenza dell'AI) è il processo attraverso cui un modello di intelligenza artificiale applica ciò che ha imparato durante l'addestramento per fare previsioni, classificazioni o prendere decisioni basate su nuovi dati in ingresso. A differenza del training, che richiede molte risorse di calcolo, può durare ore o giorni e avviene in data center, l'inferenza è più leggera, avviene in millisecondi o secondi e può girare in cloud o su dispositivi edge come smartphone e sensori IoT.

L'intelligenza artificiale (AI) è il campo più ampio: qualsiasi tecnologia che permette alle macchine di simulare l'intelligenza umana. Il machine learning (ML) è un sottoinsieme dell'AI in cui gli algoritmi imparano dai dati senza essere programmati esplicitamente, i large language model (LLM) sono modelli di AI addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare linguaggio naturale, e la Generative AI è il ramo dell'AI che crea contenuti originali come testi, immagini, musica o video.

I bonus Industria 4.0 sono crediti d’imposta per le imprese residenti in Italia che investono in beni materiali 4.0 nuovi (allegato A alla legge 232/2016) e in beni immateriali connessi come software, piattaforme e servizi di cloud computing (allegato B). Per investimenti fino al 31 dicembre 2025 i beni materiali danno diritto al 20% del costo fino a 2,5 milioni, al 10% tra 2,5 e 10 milioni e al 5% tra 10 e 20 milioni, mentre i beni immateriali connessi al 10%. Il termine slitta al 30 giugno 2026 se entro il 31 dicembre 2025 l’ordine risulta accettato e sono stati pagati acconti per il 20%.

Solo pochi trattori sono disponibili di fabbrica già pronti per la guida autonoma: i giapponesi Kubota e Yanmar sono stati i primi a offrirli commercialmente in Giappone, seguiti da Monarch Tractor e John Deere. Quasi tutti gli altri produttori stanno sviluppando modelli con guida autonoma opzionale, e la maggior parte dei trattori autonomi e dei prototipi ha ancora una cabina, così da poterli usare come al solito e spostarli da un campo all'altro su strade pubbliche.

I big data nel settore automotive sono gli enormi flussi di dati dei veicoli connessi e autonomi: secondo le stime di Gartner, entro il 2025 le case automobilistiche avrebbero raccolto 1 GB di dati al mese dai veicoli connessi, mentre i veicoli autonomi SAE di livello 3-5 generano 1 TB ogni ora. Mative elabora già decine di GB di dati in tempo reale ogni giorno, con soluzioni che raccolgono, analizzano e valorizzano i dati dei veicoli connessi per decisioni rapide e servizi di mobilità innovativi.

Nella Smart Industry i big data sono l'enorme flusso di dati che le macchine connesse generano in tempo reale lungo l'intera catena di produzione, stimato in diversi TB all'ora, con informazioni su prestazioni delle attrezzature, qualità dei prodotti e stato degli impianti. La vera sfida è gestirli e analizzarli: Mative governa questo flusso con sistemi informativi robusti e scalabili che elaborano, archiviano e analizzano le informazioni in tempo reale, e gli algoritmi di Synapsis ML trasformano i dati in decisioni predittive e ottimizzate.

A Istanbul le turbine eoliche verticali di ENLIL, installate lungo le strade, trasformano in energia pulita il vento prodotto dal traffico: una singola turbina con un pannello solare in cima produce abbastanza elettricità per alimentare due famiglie turche per un giorno. Le turbine montano anche sensori IoT che rilevano temperatura, umidità, impronta di carbonio e attività sismica, e trasmettono i dati alle autorità e agli scienziati ambientali della città.