04 mag 2025·8 min
Siemens e il cloud: automazione, software e gemelli digitali
Scopri come Siemens combina automazione, software industriale e digital twin per collegare macchine e stabilimenti con analytics e operazioni cloud.
Scopri come Siemens combina automazione, software industriale e digital twin per collegare macchine e stabilimenti con analytics e operazioni cloud.
“Connettere l’economia fisica al cloud” significa collegare il lavoro industriale nel mondo reale—macchine che girano su una linea, pompe che muovono acqua, robot che assemblano prodotti, camion che caricano merci—a software che può analizzare, coordinare e migliorare quel lavoro.
Qui, “economia fisica” indica le parti dell’economia che producono e muovono cose tangibili: manifattura, produzione e distribuzione di energia, impianti edilizi e logistica. Questi ambienti generano segnali costanti (velocità, temperatura, vibrazione, controlli qualità, consumo energetico), ma il valore emerge quando quei segnali si trasformano in decisioni.
Il cloud aggiunge capacità di calcolo scalabile e accesso condiviso ai dati. Quando i dati di stabilimento raggiungono applicazioni cloud, i team possono individuare pattern su più linee o siti, confrontare prestazioni, pianificare manutenzione, migliorare schedule e tracciare problemi di qualità più rapidamente.
L’obiettivo non è “inviare tutto al cloud”. È portare i dati giusti nel posto giusto così le azioni nel mondo reale migliorino le prestazioni.
Questa connessione si descrive spesso con tre blocchi fondamentali:
Vedremo i concetti con esempi pratici—come i dati si muovono dall’edge al cloud, come gli insight diventano azioni in fabbrica e quale percorso di adozione seguire da pilot a scala. Se vuoi un’anteprima dei passaggi di implementazione, vai avanti e cerca il riferimento a /blog/a-practical-adoption-roadmap-pilot-to-scale.
La storia di Siemens sul “connettere il fisico al cloud” è più semplice da comprendere come tre livelli che lavorano insieme: automazione che genera e controlla dati reali, software industriale che struttura quei dati nel ciclo di vita, e piattaforme dati che li spostano in modo sicuro dove analytics e applicazioni possono usarli.
In laboratorio e in produzione, il dominio dell’automazione industriale di Siemens include controller (PLC), azionamenti, pannelli HMI/operatori e reti industriali—i sistemi che leggono i sensori, eseguono la logica di controllo e mantengono le macchine entro le specifiche.
Questo strato è critico per gli esiti perché è lì che gli insight cloud devono poi tradursi in setpoint, istruzioni di lavoro, allarmi e azioni di manutenzione.
Il software industriale Siemens include strumenti usati prima e durante la produzione—pensa a ingegneria, simulazione, PLM e MES che lavorano come un filo unico. In termini pratici, questo è il “collante” che aiuta i team a riutilizzare progetti, standardizzare processi, gestire il cambiamento e mantenere allineati i punti di vista as-designed, as-planned e as-built.
Il ritorno è spesso diretto e misurabile: modifiche di ingegneria più rapide, meno rilavorazioni, maggior uptime, qualità più consistente e minori scarti, perché le decisioni si basano sullo stesso contesto strutturato.
Tra le macchine e le applicazioni cloud ci sono livelli di connettività e dati (spesso raggruppati sotto IIoT industriale e integrazione edge-to-cloud). L’obiettivo è spostare i dati giusti—in modo sicuro e con contesto—verso ambienti cloud o ibridi dove i team possono eseguire dashboard, analytics e confronti tra siti.
Spesso vedrai questi pezzi inquadrati sotto Siemens Xcelerator—un ombrello per il portfolio Siemens più un ecosistema di partner e integrazioni. È meglio inteso come un modo per impacchettare e collegare capacità piuttosto che come un singolo prodotto.
Piano di produzione (sensori/macchine) → automazione/controllo (PLC/HMI/azionamenti) → edge (raccolta/normalizzazione) → cloud (memorizzazione/analisi) → app (manutenzione, qualità, energia) → azioni di nuovo in fabbrica (regola, pianifica, allerta).
Quel ciclo—from equipaggiamento reale a insight cloud e ritorno all’azione reale—è il filo conduttore delle iniziative di manufacturing intelligente.
Le fabbriche funzionano con due tipi molto diversi di tecnologia che si sono sviluppati separatamente.
Tecnologia Operativa (OT) è ciò che fa funzionare i processi fisici: sensori, azionamenti, PLC, CNC, SCADA/HMI e sistemi di sicurezza. OT si interessa di millisecondi, disponibilità e comportamento predicibile.
Information Technology (IT) gestisce l’informazione: reti, server, database, gestione delle identità, ERP, analytics e app cloud. IT punta alla standardizzazione, scalabilità e protezione dei dati per molti utenti e sedi.
Storicamente, le fabbriche tenevano OT e IT separati perché l’isolamento migliorava affidabilità e sicurezza. Molte reti di produzione sono state costruite per “funzionare” per anni, con cambiamenti limitati, accesso internet ristretto e controllo rigoroso su chi può intervenire.
Collegare il piano di produzione ai sistemi aziendali e cloud sembra semplice finché non emergono punti di attrito comuni:
Anche se ogni dispositivo è connesso, il valore è limitato senza un modello di dati standard—un modo condiviso per descrivere asset, eventi e KPI. I modelli standard riducono la mappatura personalizzata, rendono gli analytics riutilizzabili e aiutano più impianti a confrontare le prestazioni.
L’obiettivo è un ciclo pratico: dati → insight → cambiamento. I dati macchina vengono raccolti, analizzati (spesso con contesto di produzione) e poi trasformati in azioni—aggiornando pianificazioni, regolando setpoint, migliorando controlli qualità o cambiando piani di manutenzione—così gli insight cloud migliorano davvero le operazioni in fabbrica.
I dati di fabbrica non nascono in cloud—nascono sulla macchina. In un setup in stile Siemens, lo “strato di automazione” è dove i segnali fisici diventano informazioni affidabili e con timestamp che altri sistemi possono usare in sicurezza.
A livello pratico, l’automazione è uno stack di componenti che lavorano insieme:
Prima che un dato sia affidabile, qualcuno deve definire cosa significa ogni segnale. Gli ambienti di ingegneria servono per:
Questo è importante perché standardizza i dati alla fonte—nomi dei tag, unità, scala e stati—così il software di livello superiore non deve indovinare.
Un flusso concreto potrebbe essere:
Un sensore di temperatura cuscinetto supera una soglia di warning → il PLC lo rileva e imposta un bit di stato → HMI/SCADA alza un allarme e registra l’evento con timestamp → la condizione viene inoltrata a regole di manutenzione → viene creato un ordine di lavoro manutentiva (“Ispezionare il motore M-14, surriscaldamento cuscinetto”), includendo ultimi valori e contesto operativo.
Quella catena mostra perché l’automazione è il motore dei dati: trasforma misure grezze in segnali affidabili e pronti per decisioni.
L’automazione genera dati di fabbrica affidabili, ma il software industriale trasforma quei dati in decisioni coordinate tra ingegneria, produzione e operations.
Il software industriale non è un unico strumento—è un set di sistemi che ciascuno “possiede” una parte del flusso di lavoro:
Un digital thread significa semplicemente un insieme coerente di dati di prodotto e processo che segue il lavoro—dall’ingegneria alla pianificazione della produzione fino al piano di produzione e ritorno.
Invece di ricreare informazioni in ogni reparto (e litigare su quale foglio è quello corretto), i team usano sistemi connessi così gli aggiornamenti di progetto possono fluire nei piani di produzione, e il feedback della produzione può tornare all’ingegneria.
Quando questi strumenti sono connessi, le aziende vedono spesso risultati pratici:
Il risultato è meno tempo speso a cercare “l’ultimo file” e più tempo per migliorare throughput, qualità e gestione delle modifiche.
Un digital twin è meglio inteso come un modello vivente di qualcosa di reale—un prodotto, una linea di produzione o un asset—che rimane collegato ai dati reali nel tempo. La parte “twin” è importante: non si ferma al progetto. Man mano che la cosa fisica viene costruita, operata e mantenuta, il twin viene aggiornato con ciò che è realmente accaduto, non solo con ciò che era pianificato.
Nei programmi Siemens, i digital twin tipicamente coprono software industriale e automazione: dati di ingegneria (CAD e requisiti), dati operativi (da macchine e sensori) e dati di performance (qualità, fermo, energia) sono collegati così i team possono decidere con un unico riferimento coerente.
Un twin si confonde spesso con strumenti di visualizzazione e reporting. È utile tracciare la linea:
Diversi “twin” si focalizzano su domande diverse:
Un twin pratico tira da più sorgenti:
Quando questi input sono collegati, i team possono risolvere problemi più rapidamente, validare cambiamenti prima di applicarli e mantenere allineati ingegneria e operations.
La simulazione è la pratica di usare un modello digitale per prevedere come si comporterà un prodotto, una macchina o una linea di produzione in diverse condizioni. La virtual commissioning fa un passo oltre: si “commissiona” (testa e ottimizza) la logica di automazione contro un processo simulato prima di toccare l’equipaggiamento reale.
In un setup tipico, il progetto meccanico e il comportamento di processo sono rappresentati in un modello di simulazione (spesso legato a un digital twin), mentre il sistema di controllo esegue lo stesso programma PLC/controller che si intende usare sul campo.
Invece di aspettare che la linea sia assemblata fisicamente, il controller “guida” una versione virtuale della macchina. Questo rende possibile validare la logica di controllo contro un processo simulato:
La virtual commissioning può ridurre la rilavorazione in fase avanzata e aiutare i team a scoprire problemi prima—come condizioni di gara, handshake mancati tra stazioni o sequenze di movimento non sicure. Può anche supportare la qualità testando come cambiamenti (velocità, tempi di sosta, logica di scarto) potrebbero influire su throughput e gestione dei difetti.
Non garantisce che il commissioning sarà senza problemi, ma spesso sposta il rischio “a sinistra” in un ambiente dove le iterazioni sono più veloci e meno disruptive.
Immagina un produttore che vuole aumentare la velocità di una linea di confezionamento del 15% per far fronte a un picco stagionale. Invece di applicare la modifica direttamente in produzione, gli ingegneri eseguono prima la nuova logica PLC contro una linea simulata:
Dopo i test virtuali, il team distribuisce la logica raffinata durante una finestra programmata—sapendo già i casi limite da monitorare. Se vuoi più contesto su come i modelli supportano questo, vedi il riferimento a /blog/digital-twin-basics.
Edge-to-cloud è il percorso che trasforma il comportamento reale della macchina in dati cloud utilizzabili—senza sacrificare l’uptime del piano di produzione.
L’edge computing è l’elaborazione locale eseguita vicino alle macchine (spesso su un PC industriale o gateway). Invece di inviare ogni segnale grezzo al cloud, l’edge può filtrare, bufferizzare e arricchire i dati in loco.
Questo è importante perché le fabbriche hanno bisogno di bassa latenza per il controllo e alta affidabilità anche quando la connettività internet è debole o interrotta.
Un’architettura comune è:
Dispositivo/sensore o PLC → gateway edge → piattaforma cloud → applicazioni
Le piattaforme IIoT forniscono generalmente ingestione dati sicura, gestione di fleet di dispositivi e software (versioni, salute, aggiornamenti remoti), controlli di accesso utente e servizi di analytics. Pensale come lo strato operativo che rende gestibili in modo coerente molti siti di fabbrica.
La maggior parte dei dati macchina è time-series: valori registrati nel tempo.
I time-series grezzi diventano molto più utili quando aggiungi contesto—ID asset, prodotto, lotto, turno e ordine di lavoro—così le app cloud possono rispondere a domande operative, non solo tracciare trend.
Operazioni a loop chiuso significa che i dati di produzione non vengono solo raccolti e riportati—vengono usati per migliorare l’ora successiva, il turno o il lotto.
In uno stack in stile Siemens, automazione e sistemi edge catturano segnali dalle macchine, uno strato MES/operations li organizza in contesto di lavoro e analytics cloud trasforma i pattern in decisioni che ritornano in linea.
Il software MES/operations (per esempio Siemens Opcenter) usa dati live di attrezzature e processo per mantenere il lavoro allineato con ciò che sta realmente accadendo:
Il controllo a loop chiuso dipende dal sapere esattamente cosa è stato fatto, come e con quali input. La tracciabilità MES cattura tipicamente numeri di lotto/seriali, parametri di processo, attrezzature usate e azioni operatore, costruendo una genealogia (relazioni componente-prodotto finito) più audit trail per conformità. Quella storia permette all’analisi cloud di individuare cause primarie (per esempio, una cavità, un lotto fornitore, un passo di ricetta) anziché dare raccomandazioni generiche.
Gli insight cloud diventano operativi solo quando ritornano come azioni locali chiare: avvisi ai supervisori, raccomandazioni di setpoint agli ingegneri di controllo, o aggiornamenti SOP che cambiano come si svolge il lavoro.
Idealmente, l’MES diventa il “canale di consegna”, assicurando che l’istruzione giusta raggiunga la stazione giusta al momento giusto.
Un impianto aggrega dati da contatori di potenza e cicli macchina nel cloud e individua picchi di energia ricorrenti durante il riscaldamento dopo micro-fermi. L’analisi collega i picchi a una specifica sequenza di riavvio.
Il team invia una modifica all’edge: regolare la rampa di riavvio e aggiungere un breve controllo interlock nella logica PLC. L’MES poi monitora il parametro aggiornato e conferma che il pattern dei picchi sparisce—chiudendo il loop da insight a controllo a miglioramento verificato.
Collegare i sistemi di fabbrica ad applicazioni cloud introduce rischi diversi rispetto all’IT d’ufficio: safety, uptime, qualità prodotto e obblighi normativi.
La buona notizia è che la maggior parte della “sicurezza cloud industriale” si riduce a identità disciplinata, progettazione di rete e regole chiare per l’uso dei dati.
Tratta ogni persona, macchina e applicazione come un’identità che necessita permessi espliciti.
Usa controllo accessi basato sui ruoli così operatori, manutentori, ingegneri e fornitori esterni vedono e fanno solo ciò che devono. Per esempio, un account fornitore potrebbe vedere diagnostica per una linea specifica, ma non modificare la logica PLC o scaricare ricette di produzione.
Quando possibile, usa autenticazione forte (inclusa MFA) per accessi remoti ed evita account condivisi. Le credenziali condivise rendono impossibile auditare chi ha cambiato cosa—e quando.
Molti impianti parlano ancora di essere “air-gapped”, ma le operazioni reali spesso richiedono supporto remoto, portali fornitori, reporting qualità o analytics aziendali.
Invece di affidarsi a isolamento che tende a erodersi nel tempo, progetta la segmentazione intenzionalmente. Un approccio comune separa la rete enterprise dalla rete OT, poi crea zone controllate (celle/aree) con percorsi strettamente gestiti tra loro.
L’obiettivo è semplice: limitare il raggio d’azione. Se una workstation è compromessa, non dovrebbe automaticamente fornire un percorso ai controller di tutto il sito.
Prima di streammare dati al cloud, definisci:
Chiarisci proprietà e retention in anticipo. La governance non è solo conformità—previene lo “sprawl” dei dati, dashboard duplicate e discussioni su quali numeri siano ufficiali.
Gli impianti non possono patchare come i laptop. Alcuni asset hanno lunghi cicli di validazione e i fermi non programmati sono costosi.
Usa un rollout a fasi: testa aggiornamenti in un laboratorio o su una linea pilota, programma finestre di manutenzione e tieni piani di rollback. Per dispositivi edge e gateway, standardizza immagini e configurazioni così puoi aggiornare consistentemente i siti senza sorprese.
Un buon programma cloud industriale è meno un “big bang” e più la costruzione di pattern ripetibili. Tratta il primo progetto come un template che puoi copiare—tecnicamente e operativamente.
Scegli una singola linea di produzione, macchina o sistema utility dove l’impatto di business è chiaro.
Definisci un problema prioritario (per esempio: fermi imprevisti su una linea di confezionamento, scarti su una stazione di formatura, o uso eccessivo di energia in aria compressa).
Scegli una metrica per dimostrare valore velocemente: ore di perdita OEE, tasso di scarto, kWh per unità, MTBF o tempo di cambio. La metrica diventa la tua “stella polare” per il pilot e la baseline per la scala.
La maggior parte dei pilot si blocca per problemi di dati di base, non per il cloud.
Se questi non sono a posto, correggili presto—automazione e software industriale sono efficaci quanto i dati che li alimentano.
Se prevedi di costruire strumenti interni personalizzati (per esempio dashboard di produzione leggere, code di eccezione, app di triage manutentivo o verificatori di qualità dei dati), è utile avere un percorso rapido dall’idea al software funzionante. I team sempre più spesso prototipano queste “app collanti” con una piattaforma chat-driven come Koder.ai, poi iterano una volta che il modello di dati e i flussi utente sono convalidati.
Documenta cosa significa “fatto”: miglioramento target, periodo di payback e chi possiede la messa a punto continua.
Per scalare, standardizza tre cose: un template asset/tag, un playbook di deployment (inclusa cybersecurity e change management) e un modello KPI condiviso tra siti. Poi espandi da una linea a un’area, quindi a più impianti seguendo lo stesso pattern.
Collegare asset di piano a analytics cloud funziona meglio quando lo tratti come un sistema, non come un progetto singolo. Un modello mentale utile è:
Inizia con risultati che si basano su dati che hai già:
Sia che standardizzi su soluzioni Siemens o integri più vendor, valuta:
Considera anche quanto velocemente puoi consegnare le applicazioni last-mile che rendono gli insight utilizzabili sul piano. Per alcuni team ciò significa combinare piattaforme industriali core con sviluppo rapido di app (per esempio, costruendo un’interfaccia web React e un backend Go/PostgreSQL e distribuendolo rapidamente). Koder.ai è un modo per farlo tramite interfaccia chat, mantenendo comunque l’opzione di esportare il codice sorgente e controllare il deployment.
Usale per passare da “pilot interessante” a scala misurabile:
Misura i progressi con una piccola scheda di valutazione: variazione OEE, ore di fermo non pianificato, tasso di scarto/rilavorazione, energia per unità e tempo ciclo delle modifiche di ingegneria.
Significa creare un ciclo funzionante dove le operazioni reali (macchine, servizi, logistica) inviano segnali affidabili a software che possono analizzarli e coordinarli, e poi trasformare gli insight in azioni sul piano di produzione (setpoint, istruzioni di lavoro, attività di manutenzione). L'obiettivo sono risultati concreti—affidabilità, qualità, produttività, energia—non «caricare tutto sul cloud».
Parti da un caso d'uso e invia solo i dati necessari:
Una regola pratica: raccogli i dati ad alta frequenza localmente, poi inoltra eventi, cambiamenti e KPI calcolati al cloud.
Pensalo come tre livelli che lavorano insieme:
Il valore arriva dal loop chiuso tra i tre, non da uno solo.
Un utile “diagramma in parole” è:
Progetta per l'affidabilità: l'impianto deve poter continuare a funzionare anche se il collegamento al cloud cade.
Fonti comuni di attrito:
T_001 senza mappatura asset/prodotto/lotto).\n- Disallineamento dati (time-series ad alta frequenza vs transazioni aziendali come ordini e batch).\n- Priorità di sicurezza diverse (OT disponibilità vs IT riservatezza/cadence di patch).Gran parte dell'integrazione è «traduzione + contesto + governance», non solo networking.
La connettività da sola fornisce trend; un modello di dati dà significato. Al minimo, definisci:
Con un modello stabile, dashboard e analytics diventano riutilizzabili tra linee e impianti invece di progetti one-off.
Un digital twin è un modello vivente collegato ai dati operativi reali nel tempo. Tipi comuni:
Un twin solo un modello 3D (solo geometria) e solo una dashboard (reporting senza comportamento predittivo).
La messa in servizio virtuale testa la logica di controllo reale (programma PLC) contro un processo/linea simulata prima di toccare l’equipaggiamento fisico. Ti aiuta a:
Non eliminerà tutta la messa in servizio on-site, ma sposta il rischio in avanti in un ambiente dove iterare è più veloce.
Usa un approccio “un asset, un problema, una metrica”:
Questo fornisce una traccia pratica per scalare.
Concentrati sui fondamentali:
La sicurezza funziona quando è progettata per uptime, safety e auditabilità, non solo per comodità IT.