{"id":24526,"date":"2026-04-16T03:09:03","date_gmt":"2026-04-16T01:09:03","guid":{"rendered":"https:\/\/test.cfdfeaservice.it\/index.php\/2026\/04\/16\/dal-dato-al-servizio-la-nuova-leva-competitiva-per-i-costruttori-di-macchine\/"},"modified":"2026-04-16T03:09:03","modified_gmt":"2026-04-16T01:09:03","slug":"dal-dato-al-servizio-la-nuova-leva-competitiva-per-i-costruttori-di-macchine","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/test.cfdfeaservice.it\/index.php\/2026\/04\/16\/dal-dato-al-servizio-la-nuova-leva-competitiva-per-i-costruttori-di-macchine\/","title":{"rendered":"Dal dato al servizio: la nuova leva competitiva per i costruttori di macchine"},"content":{"rendered":"
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Non basta avere macchine connesse: per i produttori il vero vantaggio nasce quando i dati si trasformano in servizi, efficienza operativa e relazione continuativa con il cliente. Ce lo racconta Jacopo Cassina, CEO di Holonix<\/strong><\/p>\n

Per anni si \u00e8 parlato di Industria 4.0 soprattutto in termini di connettivit\u00e0, interconnessione e incentivi. Oggi, per\u00f2, per i costruttori di macchine industriali il tema \u00e8 cambiato: il punto non \u00e8 pi\u00f9 soltanto rendere collegabili gli impianti ai propri clienti, ma capire come usare in modo strategico i dati <\/strong>che quelle macchine possono generare. \u00c8 qui che si inserisce Holonix<\/strong>, nata come spin-off del Politecnico di Milano, attiva da oltre 15 anni nello sviluppo di soluzioni digitali per l\u2019industria<\/strong> e oggi impegnata a supportare i produttori nel passaggio da un modello centrato sul prodotto a uno capace di valorizzare il servizio<\/strong>.<\/p>\n

Abbiamo intervistato Jacopo Cassina, CEO<\/strong> di Holonix<\/a><\/strong>: \u00abSiamo arrivati al punto di avere macchine connettibili, talvolta solo parzialmente connesse, e soprattutto dati che nella maggior parte dei casi non vengono sfruttati completamente. Adesso c\u2019\u00e8 l\u2019opportunit\u00e0 di usarli sul serio\u00bb. La questione, dunque, non \u00e8 teorica. Per i costruttori di macchine e impianti industriali, i dati<\/strong> rappresentano oggi una leva concreta per rafforzare il proprio posizionamento<\/strong>, differenziarsi dalla concorrenza internazionale e dare continuit\u00e0 alla relazione con il cliente finale.<\/p>\n

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Jacopo Cassini, CEO di Holonix<\/figcaption><\/figure>\n

Dall\u2019installato al valore: il parco macchine \u00e8 gi\u00e0 una risorsa<\/strong><\/h2>\n

Uno degli aspetti pi\u00f9 interessanti \u00e8 che questa evoluzione non richiede necessariamente una sostituzione del parco installato. Anzi, in molti casi la base tecnologica esiste gi\u00e0. Gli anni della digitalizzazione incentivata hanno lasciato in eredit\u00e0 un patrimonio di macchine gi\u00e0 connesse ma spesso solo internamente al sistema di fabbrica e possono essere valorizzate ulteriormente con interventi mirati.<\/p>\n

\u00abCon poche aggiunte si possono usare i dati <\/strong>gi\u00e0 di propriet\u00e0 in modo estremamente performante<\/strong>\u00bb, spiega Cassina, che chiarisce un punto importante per i costruttori: \u00abSe il produttore decide di fare un miglioramento del software PLC, aggiungendo la possibilit\u00e0 di scambiare pi\u00f9 dati oppure aggiunge un IoT gateway o un connettore Machinery-X avr\u00e0 la possibilit\u00e0 di usare tutti i dati e gli strumenti in modo semplice abilitandosi ad offrire servizi in grado di differenziarlo\u00bb.<\/p>\n

Il tema del revamping<\/strong>, quindi, assume una valenza strategica. Laddove il costruttore abbia previsto aperture nella logica di comunicazione della macchina, oppure possa intervenire sul software e sull\u2019accessibilit\u00e0 dei registri PLC, la connettivit\u00e0 pu\u00f2 essere estesa anche a macchine datate senza interventi invasivi. Questo permette di valorizzare ulteriormente il legame con i propri clienti, uno tra gli asset pi\u00f9 importanti di un\u2019azienda, costruendo nuovi servizi sopra l\u2019installato, generando un fatturato su macchine molto prima della loro sostituzione<\/p>\n

Per l\u2019OEM la macchina diventa una piattaforma di servizi<\/strong><\/h2>\n

Per il costruttore, gi\u00e0 oggi i servizi <\/strong>rappresentano una quota parte del fatturato, ma c\u2019\u00e8 spazio per far crescere in modo importante questo aspetto. La macchina non \u00e8 pi\u00f9 soltanto un bene da vendere, ma diventa la base per un\u2019offerta continuativa di servizi ad alto valore aggiunto<\/strong>: manutenzione evoluta, supporto operativo, ottimizzazione del processo, riduzione degli scarti e miglioramento delle performance.<\/p>\n

Cassina lo sintetizza cos\u00ec: \u00abPermettere a chi produce il macchinario di integrare le macchine parlanti, le macchine connesse, con i propri processi di business \u00e8 ci\u00f2 che viene chiamato servitizzazione\u00bb. In altre parole, il dato operativo diventa un\u2019estensione del prodotto e consente di arricchire l\u2019offerta del costruttore con funzioni che prima erano impensabili o difficili da sostenere economicamente.<\/p>\n

Questa trasformazione \u00e8 necessaria anche per un cambiamento strutturale all\u2019interno del mercato<\/strong>. Le aziende utilizzatrici dispongono sempre meno di personale altamente specializzato, con lunga esperienza sulle macchine, e sono quindi pi\u00f9 sensibili a strumenti che rendano l\u2019impianto pi\u00f9 semplice da gestire e pi\u00f9 autonomo nelle indicazioni operative.<\/p>\n

\u00abAvere una macchina che suggerisce al suo operatore come farla funzionare al meglio<\/strong> ha un valore notevole\u00bb, afferma il CEO di Holonix. \u00c8 un passaggio decisivo: il costruttore non vende pi\u00f9 solo tecnologia meccanica o automazione, ma competenza incorporata nella macchina e nei servizi che la accompagnano.<\/p>\n

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Il valore dei dati: dalla raccolta alla capacit\u00e0 predittiva<\/strong><\/h2>\n

Uno degli errori pi\u00f9 frequenti, per\u00f2, \u00e8 confondere la raccolta dati con la creazione di valore. Aver digitalizzato una macchina non significa automaticamente saperne sfruttare il potenziale. Il rischio, ammette Cassina, \u00e8 quello di accumulare informazioni senza una logica chiara di utilizzo.<\/p>\n

Per evitare stalli, occorre progettare la gestione del dato fin dall\u2019origine<\/strong>: sapere quali variabili raccogliere, come storicizzarle, come pulirle, come arricchirle con variabili derivate e come renderle disponibili agli algoritmi o ai processi decisionali. \u00c8 qui che Holonix colloca la propria proposta, lavorando sulla raccolta, elaborazione, storicizzazione e analisi del dato lungo tutto il ciclo di vita della macchina.<\/p>\n

\u00abIl principio \u00e8 semplice: se il dato \u00e8 ben strutturato<\/strong>, pu\u00f2 essere usato per la diagnostica predittiva<\/strong>, per il controllo <\/strong>della qualit\u00e0, per la manutenzione <\/strong>e per l\u2019ottimizzazione<\/strong> del processo. Se invece viene raccolto in modo frammentato, non omogeneo o chiuso in software differenti, finisce per restare inutilizzato\u00bb.<\/p>\n

Una criticit\u00e0 <\/strong>molto diffusa, sottolinea Cassina, riguarda proprio la frammentazione dei sistemi<\/strong>. L\u2019utilizzatore finale si trova spesso a gestire macchine di produttori diversi, ciascuna con il proprio ambiente software, il proprio formato dati e la propria logica di accesso. Per il costruttore, quindi, la capacit\u00e0 di inserirsi in ecosistemi aperti e interoperabili diventa un fattore competitiv<\/strong>o.<\/p>\n

Cassina propone un\u2019immagine efficace: \u00abUn modo facile di vedere come operano gli algoritmi di diagnostica predittiva \u00e8 pensare ai battiti cardiaci e alla pressione. Finch\u00e9 restano in una certa zona, la persona sta bene; se iniziano a uscire da quell\u2019area, c\u2019\u00e8 un problema\u00bb. Lo stesso avviene in ambito industriale: quando una combinazione di variabili si discosta da una finestra di comportamento normale, il sistema pu\u00f2 segnalare una deriva del processo o l\u2019insorgere di un guasto o di un difetto di produzione.<\/p>\n

In questo campo la differenza la fa l\u2019integrazione tra analisi e azione. Non basta prevedere il problema: bisogna tradurlo in un processo manutentivo gestibile<\/strong>, documentato e coerente con l\u2019organizzazione del costruttore e del cliente. \u00abCi sono due livelli: la diagnostica preventiva, cio\u00e8 capire che c\u2019\u00e8 una problematica incipiente, e poi l\u2019esecuzione della manutenzione, cio\u00e8 il processo che permette di realizzarla davvero\u00bb, precisa Cassina.<\/p>\n

Per un costruttore, questo significa potersi proporre come fornitore della macchina e, al tempo stesso, come partner continuo nella disponibilit\u00e0, nell\u2019efficienza e nella produttivit\u00e0 dell\u2019impianto.<\/p>\n

Machinery-X, Data space e sovranit\u00e0 del dato<\/strong><\/h2>\n

Accanto alle sfide tecniche, esiste poi una questione cruciale: la trasparenza nell\u2019uso del dato<\/strong>. Nel manifatturiero, soprattutto in alcuni settori sensibili, l\u2019utilizzatore considera i dati della macchina un patrimonio critico, che non pu\u00f2 essere ceduto o condiviso senza garanzie precise.<\/p>\n

\u00abIl Data Act<\/strong> \u00e8 un po\u2019 l\u2019equivalente del GDPR per i dati industriali\u00bb, osserva Cassina. \u00abSe si fornisce un sistema IoT che legge i dati della macchina, si \u00e8 obbligati a essere trasparenti su quali dati verranno esportati\u00bb.<\/p>\n

In questo scenario si inserisce il lavoro sviluppato intorno al tema dei data space<\/strong>, ambienti decentralizzati e peer2peer nei quali ogni attore pu\u00f2 mantenere il controllo sul proprio patrimonio informativo. Holonix ha partecipato a questo percorso anche nel contesto UCIMU, contribuendo allo sviluppo di Machine-X, iniziativa pensata per facilitare lo scambio dati in maniera interoperabile, sicura e conforme agli standard europei.<\/p>\n

La logica \u00e8 chiara: lo scambio dati pu\u00f2 diventare un abilitatore di nuovi servizi solo se viene costruito su fiducia, tracciabilit\u00e0 e sovranit\u00e0 informativa<\/strong>. L\u2019uso di uno standard, gestito da un associazione e non da singole aziende, come \u00e8 Machinery-X permette di integrare facilmente servizi permettendo agli utilizzatori di mantenere la sovranit\u00e0 del dato ed evitare di dover integrare molte soluzioni differenti e di diversi produttori.<\/p>\n

White label: il digitale sotto il marchio del costruttore<\/strong><\/h2>\n

Per molte aziende costruttrici, un altro tema decisivo riguarda il modo in cui la soluzione digitale viene proposta al mercato. In questo senso, l\u2019approccio white label <\/strong>assume un ruolo centrale: la piattaforma non deve apparire come un corpo estraneo, ma come un\u2019estensione coerente dell\u2019identit\u00e0, del know-how e della proposta del costruttore.<\/p>\n

\u00abLa maggior parte dei produttori non vuole offrire soluzioni con il logo Holonix o con il logo di qualcun altro, ma soluzioni pensate, ragionate e ottimizzate per le proprie macchine\u00bb, spiega Cassina.<\/p>\n

La personalizzazione<\/strong> non si limita all\u2019interfaccia grafica. Significa adattare dashboard, creare interfacce custom con logiche di funzionamento, moduli specifici e funzioni avanzate alle caratteristiche del singolo prodotto e al tipo di valore che il costruttore vuole trasferire ai propri clienti.<\/p>\n

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Sostenibilit\u00e0 industriale: tutto parte da misure reali<\/strong><\/h2>\n

Anche sul fronte della sostenibilit\u00e0<\/strong>, il ruolo dei dati va letto in chiave concreta, al di l\u00e0 delle formule di rito. Per Cassina, non esiste alcuna sostenibilit\u00e0 credibile senza una base informativa oggettiva.<\/p>\n

\u00abNon si fa sostenibilit\u00e0 vera se non si hanno dati concreti e reali su cui basare le proprie decisioni\u00bb, afferma. E la ragione \u00e8 semplice: ridurre consumi, scarti e inefficienze richiede misure, non dichiarazioni.<\/p>\n

La connessione tra qualit\u00e0 del dato e sostenibilit\u00e0<\/strong> si manifesta in diversi modi. Una migliore regolazione del processo riduce la difettosit\u00e0 e quindi gli scarti; una manutenzione corretta consente di mantenere pi\u00f9 efficiente la macchina; il monitoraggio energetico permette di individuare condizioni operative che aumentano inutilmente i consumi.<\/p>\n

\u00abLa sostenibilit\u00e0 non \u00e8 solo una questione reputazionale, ma un tema di progettazione, di gestione e di marginalit\u00e0 industriale. Quando viene supportata da dati affidabili, si traduce in migliori performance economiche oltre che ambientali\u00bb.<\/p>\n

AI per le macchine industriali<\/strong><\/h2>\n

L\u2019intelligenza artificiale <\/strong>sta entrando in modo sempre pi\u00f9 concreto anche nel mondo delle macchine industriali, sia nella forma pi\u00f9 nota dei modelli generativi, sia soprattutto come capacit\u00e0 di interpretare serie storiche, individuare anomalie, supportare manutentori e operatori, correlare eventi e suggerire azioni.<\/p>\n

Holonix lavora gi\u00e0 su questa integrazione. \u00abAbbiamo gi\u00e0 integrato modelli di AI predittiva nella nostra piattaforma: predizione guasti, predizione qualit\u00e0. E abbiamo gi\u00e0 integrato anche gli LLM rendendo il nostro sistema in grado di leggere i manuali, le attivit\u00e0 svolte ed i dati macchina permettendo quindi all\u2019operatore di interagire con la macchina in linguaggio naturale basandosi su tutta la conoscenza disponibile nei sistemi\u00bb, racconta Cassina.<\/p>\n

Si tratta di funzioni che, fino a poco tempo fa, sarebbero sembrate futuristiche e che oggi sono gi\u00e0 disponibili. Nei prossimi due o tre anni, secondo Cassina, questa tipologia di strumenti diventer\u00e0 parte dell\u2019uso corrente. Ma l\u2019orizzonte pi\u00f9 ambizioso \u00e8 ancora oltre: la creazione di modelli fondazionali specifici per il manifatturiero, capaci di interpretare non le parole, ma i dati di processo e di macchin<\/strong>a.<\/p>\n

\u00abCome oggi un large language model interpreta una frase, domani avremo modelli in grado di interpretare una fabbrica<\/strong>\u00bb, osserva. \u00c8 una prospettiva che chiama in causa la competitivit\u00e0 europea, la qualit\u00e0 del software industriale continentale e la capacit\u00e0 di trasformare ricerca, standard e know-how in applicazioni concrete.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n

L’articolo Dal dato al servizio: la nuova leva competitiva per i costruttori di macchine<\/a> sembra essere il primo su Il Progettista Industriale<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n

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Autore: Emanuela Bianchi<\/p>\n

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