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00:15pensate a com'era il mondo prima dell'elettricità tutto si muoveva più lentamente tutto si muoveva
00:24al ritmo delle persone poi arrivo lei l'elettricità che cambiò completamente questi limiti li spostò
00:35molto più avanti e oggi siamo in mezzo a una nuovo grande cambiamento che non riguarda più l'energia
00:44ma riguarda l'intelligenza sì perché l'intelligenza artificiale oggi entra all'interno del mondo fisico
00:56all'interno del mondo reale e questo cambia fondamentalmente i concetti e sì perché
01:05l'intelligenza artificiale sta entrando in una nuova fase non è più soltanto uno strumento capace di
01:10generare testi o immagini oggi entra nelle fabbriche nell'edificio nelle reti energetiche
01:15è quella che simens definisce industrial e ai l'incontro tra il mondo reale e quello digitale
01:20oggi siamo qua per parlarvi non solo di tecnologia ma anche molto di persone di sistemi di architetture
01:30che cambiano e sono già attuali per aiutare tutte le aziende a essere ancora più competitive
01:40per raccontare questa trasformazione è nato simens tech talks 2026 un evento costruito con
01:46una formula inedita un hub centrale casa simens con il direttore di classe cnbc andrea cabrini e tre
01:51appuntamenti verticali dedicati all'impatto delle ai su industria building ed elettrificazione in tre
01:57sedi diverse un racconto diffuso nel quale ogni sede ha approfondito poi un diverso aspetto della
02:02stessa rivoluzione tecnologica noi abbiamo a pomini tenova analisa lo spinuso a parlare di industria
02:08a questo pomeriggio poi abbiamo al politecnico di milano invece a parlare di building il nostro
02:12davide lentini e poi abbiamo a casa simens ancora con gualtiero lugli un focus verticale dedicato
02:19all'elettrificazione assolutamente sì avevamo avuto le olimpiadi diffuse non volevamo essere da
02:24meno quello dell'industria alle ai non è più un concetto teorico è un cambiamento che coinvolge
02:28progettazione produzione energia e infrastrutture ed è da qui che prende via il confronto benvenuti ad un
02:35evento unico distribuito connesso vivo da un hub centrale digitale a tre appuntamenti fisici
02:43verticali sul territorio dove le idee diventano applicazioni concrete e le connessioni diventano
02:50esperienze perché ciò che ci unisce è una visione one tech simens tech talks 2026 were real meets digital
03:00cosa significa per voi oggi essere una tech company globale beh inizio subito con una domanda non
03:05semplice no perché mi piace sempre raccontare che simens è una startup di oltre 175 anni quindi è
03:15un'azienda che si è reinventata costantemente fino a diventare oggi una vera e propria tech company è
03:21una delle poche tech company europee questo bisogna dirlo e questo è importante perché noi viviamo in
03:27Europa un momento particolare in cui subiamo anche quasi il monopolio dell'innovazione che
03:33arriva dagli stati uniti e ci sentiamo un po orfani in realtà nel mondo si sa poco che la nostra
03:38grande
03:38una delle nostre grandi tech company che è cresciuta per diventare globale proprio sim assolutamente sì
03:43abbiamo bisogno di aziende europee che diventano sempre più grandi e importanti ma una volta le aziende
03:51tech si distinguevano tra le aziende che facevano hardware e quelle che facevano software simens ha iniziato
03:57facendo hardware ma poi ha implementato molto software e diciamo che i due ambienti sono sempre
04:03collegati di più diventando un po la nostra strategia no unire il mondo reale e il mondo
04:09digitale e unire il mondo it quindi dell'information technology con il mondo ot in cui simens è sempre
04:16stata un campione ma oggi con l'arrivo dell'intelligenza artificiale nel mondo fisico quindi con quella che noi
04:22chiamiamo physical ai l'introduzione di questa nuova variante va ancora di più a accorpare questi
04:29sistemi a renderli ancora più integrati per simens oggi progettare significa prima di tutto simulare
04:35prima ancora di costruire un prodotto una macchina o un impianto è possibile crearne una copia digitale
04:41metterla alla prova modificarla verificarne il comportamento e arrivare sul mercato con tempi e
04:46risultati completamente diversi rispetto al passato tutto ha origine con un'idea un'idea
04:53quindi è qualcosa di astratto che poi deve essere resa concreta e portata nel mondo fisico quindi
04:59questa idea che quindi è qualcosa di astratto può essere oggi simulata nel quello che noi chiamiamo
05:07digital twin quindi nella coppia digitale di questa di questa idea simens è da oltre 30 anni che lavora nel
05:14mondo dei digital twin ma oggi abbiamo una capacità di modelli di simulazione che è accelerato
05:22tantissimo quindi questo che cosa ha portato alla fine a quello di portare dei gemelli digitali che
05:29permettono alle idee di essere portate all'estremo io posso portare il mio modello digitale fino a testare
05:37i limiti all'inizio parlavo di limiti no come l'elettricità ha spostato i limiti l'intelligenza
05:42artificiale nel mondo fisico sta facendo esattamente quello sta spostando i limiti
05:47verso qualcosa che non conosciamo ancora quindi posso creare il mio modello e arrivare a un limite
05:53quasi di distruggere quindi di portare al limite questa questa tecnologia e poi andarla a realizzare
06:01nel mondo nel mondo fisico ti posso fare un esempio per esempio di di aziende che hanno iniziato
06:09utilizzare questo questo gemello digitale in maniera sempre più spinta qua oggi abbiamo volta
06:17industria automotivi quindi resterei in questo in questo ambito perché uno degli ambienti più
06:23difficili da simulare e l'aerodinamica e in questo caso vediamo qua sullo schermo come un costruttore
06:31tedesco in questo caso BMW ha utilizzato il nostro digital twin e la simulazione per simulare tutta l'aerodinamica
06:39dell'auto una cosa che fino a qualche anno fa veniva fatta principalmente nella galleria del vento
06:45quindi dovevo costruire il prototipo della mia auto portarla nella galleria del vento e a quel punto lì
06:51andare a simulare e a verificare quello che avevo fatto oggi lo faccio nel mio digital twin ma c'è
06:59un altro
06:59elemento fondamentale oggi questi digital twin non girano più su delle normali cpu quindi su dei computer
07:06standard su cui siamo abituati a farle girare ma girano su delle vere e proprie gpu tipiche
07:13di nvidia in questo caso e cosa succede la capacità di calcolo è esponenzialmente più rapida
07:19il digital twin era presente al primo passo ma una volta progettato un impianto occorre costruirlo ed è proprio
07:24nella fase di ingenerizzazione che l'intelligenza artificiale inizia a modificare concretamente il lavoro quotidiano di
07:31progettisti e sviluppatori oggi con il digital twin composer ci sono aziende come pepsico che in periodi
07:39come questi vediamo la temperatura esterna il caldo quindi hanno picchi di richiesta di bibite e di
07:47produzione pepsico cosa ha fatto è andato a modellare completamente e creare il digital twin di tutte le loro
07:54fabbriche e di tutte le loro catene di approvvigionamento questo gli permette di in tempo reale quando hanno
08:01picchi di richiesta di andare a modellare tutte le loro le loro facility e quindi avere una produzione
08:08che esattamente modellata sulla richiesta del cliente essendo più efficienti meno sprechi e molto più
08:14produttivi quindi abbiamo visto che il digital twin serve per andare a creare prodotti e infrastrutture
08:20ma serve anche per operare la mia fabbrica o addirittura una rete completa a livello mondiale
08:26poi lì arriva proprio il momento dell'incontro tra la realtà e il digitale e questi modelli che è il
08:32momento
08:33dell'operatività in cui poi come dire si va al test vero di come le cose funzionano lì cosa sta
08:39succedendo
08:40allora partiamo dalla parte precedente della costruzione quando abbiamo gli ingegneri che devono
08:49costruire qualcosa no quindi ho l'idea ho fatto il mio digital twin devo andare a costruirla
08:54l'italia ricordiamolo è uno dei paesi leader a livello mondiale sui costruttori di macchine che
09:00sono quelli che fanno le linee di produzione abbiamo dei campioni in queste aziende moltissimi
09:05ingegneri lavorano ripetutamente per creare codice principalmente nel nostro tia portal fortunatamente
09:13perché usano i nostri prodotti e per andare a programmare l'automazione ebbene fanno molte task
09:19ripetitive abbiamo lanciato circa sei mesi fa un un agente che si chiama eigen engineering agent
09:27eigen vuol dire nostro proprio ma non vuol dire proprio nostro di siemens vuol dire che è qualcosa
09:35integrato all'interno del tia portal dove l'ingegnere a questo punto non ha a disposizione un chat bot che
09:42lo aiuta tipo un copilot no ha a disposizione un vero e proprio agente che fa il lavoro per lui
09:49non si tratta più di utilizzare l'intelligenza artificiale come semplice assistente l'obiettivo è affidare le
09:54attività ripetitive lasciando agli ingegneri la parte a maggior valore aggiunto è uno dei passaggi che
09:59anticipano la fabbrica autonoma dove progettazione simulazione e automazione iniziano a parlare la
10:05stessa lingua la teoria però trova la sua conferma solo quando entra davvero in produzione per questo
10:09siemens ha trasformato uno dei propri stabilimenti più avanzati in un laboratorio permanente dove
10:14sperimentare sul campo tutte le tecnologie che poi porta ai clienti noi abbiamo un esempio concreto
10:20in siemens è quella che chiamiamo light house factory a erlangen dove testiamo tutte queste tecnologie però
10:28non voglio solo descriverla voglio farvela vedere tramite i nostri inviati speciali quindi vediamola
10:35non avete mai visto uno stabilimento produttivo come questo siamo erlangen in germania in uno
10:41stabilimento di siemens da ben 247 mila metri quadrati e mille dipendenti siamo stati invitati
10:47con un gruppo ristrettissimo di giornalisti per raccontare in modo concreto come l'AI stia
10:52ridefinendo i processi e l'organizzazione di un impianto industriale proprio come questo
10:57collaborando a stretto contatto con le persone qui hanno creato un gemello digitale dell'intero
11:02stabilimento e non fate l'errore di pensare che sia solo un modello 3d della fabbrica perché serve
11:07per prendere decisioni se un collo di bottiglia esiste nel modello beh probabilmente esisterà
11:12anche nella fabbrica ma nel modello correggerlo costa pochi clic in questo preciso stabilimento
11:18la simulazione 3d del processo produttivo ha permesso di ridurre l'investimento in robot del 25 per cento
11:24e la messa a regime di una nuova linea di 6 mili qui invece abbiamo un difetto rarissimo ma come
11:29faccio a far sì che il mio sistema di ispezione visiva lo possa riconoscere anche se appunto è
11:34raro questo genere di situazioni sono comuni in tantissimi settori non solo quello elettronico
11:40e anche le piccole aziende italiane secondo me ne sanno qualcosa è qui che entra in gioco il
11:44metaverso industriale infatti si usa l'ispezione visiva basata su AI e vengono addestrati modelli nel
11:50mondo virtuale con dati sintetici generati dal gemello digitale del prodotto quindi l'AI non
11:55viene addestrata solo su ciò che già ha successo ma anche con ciò che potrebbe succedere se un
12:00certo difetto su un circuito stampato è raro aspettare di fotografarlo nella realtà ralenta
12:05tutto con dati sintetici generati al modello 3d invece simens può creare virtualmente migliaia di
12:11varianti di quel difetto e preparare il sistema di visione prima che il problema compaia davvero e qui
12:16invece vediamo l'AI applicata alla logistica in base all'ordine cliente e ai dati storici il
12:22sistema sceglie la scatola migliore gestisce il picking di oggetti diversi per forma e materiale
12:27anche senza training pezzo per pezzo e ottimizza il riempimento come un tetris industriale qui non
12:33siamo in un semplice reparto di r&d ma l'intero stabilimento lavora con una logica di customer zero
12:39la fabbrica quindi usa per prima soluzioni ancora giovani su se stessa è una specie di beta test
12:46supera tutto lo stabilimento dove i prodotti non devono solo funzionare in demo ma poter
12:52reggere turni varianti operatori urgenze dati sporchi e vincoli di produzione e direi che dopo
12:58tutto anche questa ingegneria dopo aver raccontato come l'industria lea e stia cambiando il modo di
13:04progettare costruire il racconto passa a chi queste tecnologie le utilizza già ogni giorno pirelli
13:09leader nella produzione di pneumatici rappresenta uno dei casi più avanzati di applicazione dell'intelligenza
13:14artificiale nello sviluppo del prodotto nella ricerca dei materiali e nei processi industriali
13:18un percorso che mostra come il confine tra mondo fisico e mondo digitale sia ormai sempre più sottile
13:24allora daniele per stare sul mercato bisogna innovare andare sempre un po oltre quello che
13:29si è fatto sinora e voi lo avete fatto nel corso del tempo perché la storia di pirelli è lunga
13:35sempre
13:36seguendo un certo metodo che però è anche cambiato ci racconti come è cambiato il modo di immaginare
13:41sviluppare testare un pneumatico assolutamente pirelli aziende di 150 anni di storia un po più
13:46giovane abbiamo parlato prima esattamente esatto esatto abbiamo una lunga storia una storia di
13:53trasformazione il pneumatico è un oggetto complesso pensate che per produrre un pneumatico servono più
14:00di cento materie prime che si convertono in più di una decina di parti che entrano nel nella nella
14:08diciamo nel pneumatico stesso e i miei colleghi ingegneri mi hanno sempre insegnato che non c'è
14:14una equazione semplice una legge semplice che spiega il comportamento del pneumatico e per questo
14:20storicamente prima della digitalizzazione lo sviluppo del pneumatico è sempre stato con un approccio
14:26diciamo prototipale e trial and error sviluppo un prototipo lo testo modifico del testo e verifico le
14:34performance aggiusto diciamo in cambio qualche componente così via fino a raggiungere quello
14:39che è la richiesta di una potenziale case auto bisogna raggiungere prima possibile ecco questo
14:45è un lavoro molto laborioso e richiede molto tempo ma ha sempre diciamo generato un elemento che per
14:51anni è stato lì diciamo un po in disparti dati perché nel test in tutto quello che era il nuovo
14:57delle
14:57persone era scritto le regole di come funziona un pneumatico e questo è stato diciamo la leva
15:04che ci ha permesso di alimentare quello che è l'intelligenza artificiale l'intelligenza artificiale
15:09si nutre di dati noi avendo prodotti tanti dati nel testare nella storia tanti prototipi abbiamo avuto
15:15la possibilità di partire da questo e lavorare su quello che è la virtualizzazione virtualizzazione
15:21basata sull'intelligenza artificiale e su quello che sono tutti i modelli elementi finiti che si combinano
15:27permettono oggi di sviluppare buona parte dei nostri prodotti completamente in virtuale questo
15:33ha diciamo una serie di benefici primo fra tutti i tempi riduzione dei tempi di sviluppo sostenibilità
15:40noi non produciamo prototipi che poi magari devono essere diciamo eliminati quindi abbiamo una serie di
15:46benefici che ci permettono oggi di competere in quelli che sono poi i tempi che sempre di più le case
15:52auto ci richiedono di comprimere a fronte delle ulteriori delle delle ultime diciamo innovazioni
15:57disponibili grazie ai dati e all'intelligenza artificiale le fabbriche diventano sempre più
16:01capaci di anticipare i problemi ridurre i tempi di fermo e migliorare continuamente qualità ed
16:06efficienza storicamente le aziende manifatturiere le fabbriche plant hanno un approccio tendenzialmente
16:14reattivo accade qualcosa intervengo quello che proprio industry 4.0 ha accelerato è proprio questo
16:20cambio di cultura cultura che è stata diciamo alimenta questo cambio alimentato dai dati della
16:26possibilità di essere preventivo quindi lavorare in un'ottica di prevenire anticipare quelli che
16:32sono i fenomeni questo ha comportato un tema di revisione degli skill delle nostre persone noi
16:39oggi in fabbrica abbiamo persone digitali digital sono persone che sviluppano codice e anche a livello
16:46di shop floor abbiamo diciamo soluzioni digitali per con i quali gli operatori interagiscono continuamente
16:52e questo in termini di efficienza produttiva che benefici ha portato beh i benefici sono sono sono
17:00sono molto evidenti oggi si parla di efficacia ed efficienza come come titoli ma la realtà è che
17:07il vero punto di una fabbrica come delle fabbriche come le nostre il tema di ridurre il downtime
17:12cioè dobbiamo evitare in tutti tipo in tutti i modi che le nostre macchine siano non funzionanti noi
17:18abbiamo una produzione che è 365 giorni su 365 anzi qualche giorno di chiusura nelle festività ma
17:25fondamentalmente o lo is on su 18 paesi nel mondo h24 le fermate creano prossimo con grossi problemi
17:34in tutto questo processo ecco essere questo con questo approccio preventivo tende e ci permette di
17:40eliminare o ridurre i rischi delle fermate degli incidenti che possono bloccare questo diciamo flusso
17:48continuo produttivo che ci porta a produrre circa 70 milioni di gomme l'anno per pirelli il vero valore
17:53dell'intelligenza artificiale non è sostituire il lavoro delle persone ma amplificarne la capacità
17:58aprendo nuovi orizzonti uno è l'eliminazione dei lavori più rutinari per le persone ma questo allo stesso
18:03tempo libera l'altra grande valore che le ipo può portare che è spingere sulla creatività riprendiamo il tema
18:09della virtualizzazione nel mondo virtuale un tecnico può usare in passato produrre un prototipo
18:16estremo creava qualche mal di pancia a chi lo progettava e chi magari lo doveva produrre per
18:21la paura di perdere tempo nell'ottica no della della sempre del vincolo dei delle delle deadline qui
18:28nel virtuale non costa osare e questo è quello che noi vediamo nel futuro come il vero abilitatore
18:35e diciamo in ebbere un amplificatore della creatività umana noi italiani insomma su questo
18:41punto mi piace molto quello che hai detto perché dal mio punto di vista questo è un elemento fondamentale
18:47di competitività di paese perché quello che ha detto bene adesso daniele non si applica solo alle
18:55grandi aziende come pirelli ma possiamo applicarlo a tutte le aziende piccole e medie del territorio
19:03italiano che poi sono la la spina dorsale del nostro paese e l'ecosistema che permettono ad aziende
19:09come pirelli o altre aziende di innovare proprio grazie a queste piccole e medie imprese io lo ripeto
19:16sempre l'intelligenza artificiale e il physical ai diventerà una leva di competitività se saltiamo
19:22bordo subito su questa innovazione perché permetterà a queste piccole e medie imprese che non hanno a volte
19:29tutte le disponibilità di risorse come può avere pirelli o come può avere siemens per accelerare
19:36gli sviluppi l'innovazione fare fare quelle tasche ripetitive sia a livello di produzione che livello
19:40di innovazione quindi fare quello che ci viene meglio e potenzialmente scalare perché un altro
19:45limite che abbiamo in italia che le aziende fanno fatica a scalare di dimensione l'innovazione passa
19:50anche da uno degli elementi più caratteristici della ricerca pirelli lo sviluppo delle mescole oggi il
19:55lavoro dei ricercatori è affiancato da un compounder virtuale capace di proporre nuove formulazioni
20:00combinando dati storici modelli fisici e intelligenza artificiale abbiamo creato questo
20:06virtual compounder che è la combinazione di due main stream di intelligenza artificiale il mondo di
20:14ai generativo e il mondo di quello che si chiama physics informed ai questa diciamo quella combinazione
20:22dei due offrono la possibilità veramente di supportare il nostro compounder vediamo leggermente
20:26velocemente come gene ai gene ai a è quella parte della delle ai che è stata trinata addestrata su tutti
20:36i dati storici di pirelli è stata addestrata su dieci anni di dati storici dei nostri laboratori dei
20:43materiali e in base a questo oggi è in grado di pronto di proporre nuove formulazioni nuove ricette
20:49per rispondere a esigenze di performance tutto nel mondo virtuale partendo dal requisiti di
20:54performance propone quella che può essere una migliore ricetta su ingredienti che ha visto ma
21:00gli ingredienti le evoluzioni la chimica va va molto molto molto veloce e quindi non basta solo vedere
21:07quello che o predire quello che si è già visto come ingredienti e qui ne a nasce ed entra quello
21:14che è il
21:14physics informed ai con questa branca delle ai noi insegniamo a questa soluzione la fisica e la
21:21chimica è come uno studente uno studente universitario molto bravo e gli passiamo tutte quelle che sono le
21:26logiche le equazioni per comprendere i fenomeni che stanno dietro il comportamento chimico fisico
21:32questo permette a questo strumento quindi non solo di guardare gli ingredienti che ha già visto nel
21:37passato ma con questa chimica fisica poter considerare elementi nuovi che non ha mai visto e poter esplorare
21:42spazi di innovazione che non sono mai stati esplorati in laboratorio mi colpiva l'elemento
21:47della creatività e che mi rimanda anche quello che dice jensen wang floriano cioè i programmatori
21:54di invidia e alcuni temono che lei ai sarà una strage di programmatori in realtà i programmatori di
21:59invidia dice il campo di invidia non sono mai stati così impegnati così busy dice lui nonostante
22:05abbiano tanti agenti che lavorano per loro perché sono molto più spinti a sperimentare delle cose a cui
22:11prima non riuscivano neppure ad arrivare perché era tecnicamente impossibile o non c'era il
22:15tempo non c'erano le risorse sarebbero serviti capitali ingenti questo vale anche per il vostro
22:20mondo questa spinta un po un turbo la creatività assolutamente sì assolutamente sì proprio per
22:26l'opportunità offerte dalla dalla digitalizzazione e dalla virtualizzazione noi noi spingiamo tutte tutte
22:33le nostre persone e a sviluppare e a usare nel mondo virtuale una grande opportunità il virtuale si
22:41mi viene da dire è anche anche un elemento di sincronizzazione no incredibile se noi pensiamo
22:47proprio l'esempio che dicevi te con invidia è il progetto più importante che sta facendo sims a
22:52livello globale di simulazione proprio con invidia pensate che però ogni scheda gpu nuova che viene
22:58sviluppata e più o meno invidia prende 12 24 mesi a seconda della scheda lavorano 12 mila ingegneri in
23:05parallelo su una scheda alcuni ingegneri lavorano sulla memoria altri sul bas di campo altri su altri
23:12elementi ma poi naturalmente quando devi mettere assieme tutti migliaia di ingegneri che hanno
23:18lavorato sullo stesso prodotto diventa molto complesso quindi cosa stiamo facendo creando
23:23il digital twin e la simulazione dell'ambiente di sviluppo in modo che ogni team sviluppa in
23:30parallelo e la simulazione mette assieme il risultato finale dai feedback in tempo reale in
23:36base a quello che ha sviluppato il team precedente quindi questo questo esempio è molto calzante
23:41perché diventa anche un fattore aggregante per permettere agli ingegneri di lavorare meglio in
23:46team dalla progettazione di uno pneumatico a quella di un'automobile il passo è breve se per
23:51pirelli il mondo virtuale permette di sviluppare prodotti sempre più evoluti per ferrari rappresentano
23:56ma è il punto di partenza di ogni nuovo progetto dove innovazione prestazioni e simulazione
24:00procedono insieme fin dalle prime fasi dello sviluppo entriamo nel mondo di ferrari con questo video
24:26sono subito
24:27sono subito
24:28la innovazione
24:31e le fortuna migliorna tecnologie dell'automobile
24:34le più avanzate di automobilizzazione
24:38le più avanzate di tecnologia
24:39le più avanzate di otto i potezi
24:42le più potenti
24:49le più vanno in vietà
24:51le più fasi di novità
24:55le più di più
24:59benvenuto a Gian Maria Fulgenzi che è Chief Product Development Officer di Ferrari, grazie, grazie davvero di essere con noi,
25:10emozionante anche davvero questo video ogni volta che si parla, si vede, si vive Ferrari, peraltro una missione da poco
25:17è quella di ridefinire con audacia i limiti del possibile,
25:22farlo peraltro sempre di più anche grazie a questa fisica, lei ha l'incontro tra la realtà e la simulazione,
25:28è sempre più spinto anche per voi, è così, anche con l'ultimo modello che ha fatto molto discutere questa
25:33luce.
25:34Sì, ne abbiamo parlato poco, non se ne è parlato abbastanza, abbiamo avuto quasi un miliardo e duecentomila impressioni in
25:43due giorni, quindi se ne è parlato molto, sì, è chiaro che un prodotto complesso come i pneumatici e ancora
25:53di più una vettura richiedono comunque un approccio estremamente virtuale,
25:57all'inizio, un po' di anni fa si lavorava molto sulla prototipia, oggi si lavora sulla virtualizzazione, tutto è virtuale,
26:05si parte da quello che è l'architettura della vettura, il concetto stesso della vettura, quindi come deve essere fatta,
26:12se il motore lo mettiamo davanti, lo mettiamo dietro, se mettiamo un V6, un V12, se lo facciamo full electric,
26:17se lo facciamo ibrido termico, il motore stesso è virtualizzato,
26:23cioè come entra l'aria all'interno delle camere di combustione, come viene iniettata la benzina, come vengono infatti simulate
26:31le celle delle batterie, c'è tutto virtuale.
26:34Ormai noi non partiamo più da elementi fisici, partiamo da un virtuale che ne definisce le forme e soprattutto non
26:43solo le forme, ma definisce appunto quello che voi chiamate digital twin,
26:46che si chiama in questo modo, ma definisce un modello virtuale reale della vettura, che sia una vettura stradale, una
26:53vettura da pista, da racing, ha un suo modello reale che ne simula diciamo al 99,99% il comportamento.
27:03Il vantaggio è evidente, poter sperimentare migliaia di soluzioni diverse anticipando problemi e verificando il comportamento della vettura anni prima
27:11del suo debutto su strada.
27:12Noi abbiamo sviluppato negli ultimi 4 anni 15 modelli diversi, che sono un grosso impegno per noi, circa 4 modelli
27:18all'anno lanciati tutti gli anni.
27:22Stiamo sviluppando altri 20 modelli che lancieremo nei prossimi anni, 4 modelli all'anno e noi li abbiamo già visti
27:28tutti, noi li abbiamo già simulati tutti, noi li abbiamo già guidati tutti ai simulatoni.
27:32Perché oltre alla digitalizzazione virtuale sul computer, poi noi prendiamo quel digital che abbiamo fatto, quel modello matematico complesso che
27:41è stato fatto, lo mettiamo nel simulatore e guidiamo la macchina.
27:44La simulazione però non è un punto d'arrivo. Tutto ciò che accade in pista e su strada torna ad
27:48alimentare il modello digitale in un ciclo continuo,
27:51che rende ogni nuova auto ancora più precisa della precedente e soprattutto personalizzabile in base alle richieste dei clienti.
27:57I nostri ferraristi, i clienti Ferrari vogliono una Ferrari ma vogliono la loro Ferrari.
28:02Noi abbiamo aumentato negli ultimi anni il livello di personalizzazione che sta arrivando quasi al 100%, cioè ogni macchina è
28:10diversa dall'altra.
28:12È diversa dall'altra, abbiamo diciamo centinaia di colori diversi, abbiamo centinaia di colori di pelle, di cuciture, di finiture
28:20diverse,
28:21che combinate insieme fanno migliaia di migliaia di combinazioni diverse.
28:24Chiaro una complessità da gestire importante sia in termini di sviluppo, perché anche trattare la pelle con colori diversi
28:34porta ad avere la pelle con caratteristiche diverse, diciamo di tensione superficiale, di resistenza,
28:41e quindi anche in termini di crash, di safety, di prove, di scoppi, di bag, dobbiamo fare tutta una serie
28:48di attività colore per colore e processo per processo.
28:53Di conseguenza la complessità aumenta in modo esponenziale, aumenta la complessità interna a Ferrari ma anche sulla nostra supply chain
29:00che poi deve garantire l'approvvigionamento di materiali.
29:03A proposito di supply chain, allora ci hai raccontato tutto quello che sta a monte, la lidiazione, il digital queen,
29:09la virtualizzazione,
29:10poi però c'è anche il luogo in cui nascono le Ferrari, cioè il plant, il building, no?
29:16E anche lì, anche per la luce, non è stata messa sulle linee che facevano gli altri modelli, no?
29:22No, per la luce abbiamo, diciamo, non è solo per la luce, ma spinti anche dalla necessità di fare qualcosa
29:29di particolare per la luce,
29:31abbiamo lanciato un nuovo stabilimento di produzione di vetture che abbiamo chiamato E-Building,
29:36e la I non sta solo per, tra virgolette, elettrificazione, ma sta anche per ambiente, environment, sta per tante altre
29:45cose.
29:46È un building che ci permette tramite anche le nuove tecnologie e i nuovi, diciamo, sistemi di produzione integrati con
29:54la parte di progettazione,
29:55quindi con il digitale, ci permette di produrre tutte queste vetture, diciamo, in modo indipendente una dall'altra.
30:02Dietro ogni innovazione resta centrale il fattore umano, perché anche nell'era dell'intelligenza artificiale,
30:07Ferrari continua a considerare le persone il vero elemento distintivo della propria eccellenza.
30:12Abbiamo parlato tantissimo di tecnologia, prima anche con Floriano abbiamo visto la fabbrica del futuro,
30:19e io gli ho chiesto anche, ma dove sta l'uomo dentro la fabbrica, dentro l'innovazione del futuro?
30:24Perché per fare poi accadere queste cose servono le persone.
30:28Ecco, come e quanto conta per voi questo aspetto e come sta cambiando anche?
30:33Manolo, per noi conta tantissimo.
30:35Le nostre persone vengono prima di qualunque cosa.
30:39Il nostro fondatore diceva che le altre fabbriche, le altre aziende sono fatte di muri e di macchine,
30:44la Ferrari è fatta fondamentalmente di persone.
30:47E sono le persone che fanno la differenza, sempre, anche oggi.
30:51La fanno nel modo di entrare al lavoro al mattino, nell'approccio che hanno, nella passione che ci mettono,
30:56nella voglia di superarsi, nella voglia di, come dicevo prima, lasciare un segno.
31:00E la voglia di lasciare un segno non è solamente a chi è nella struttura apicale,
31:04nel chi comanda, nel chi ha delle responsabilità sul business dell'azienda,
31:08ma in tutti quelli che effettivamente ci lavorano.
31:10Noi abbiamo delle soluzioni tecniche, delle soluzioni di design stilistico della vettura,
31:15che vogliamo, volutamente, portare ad un livello tale per cui non sono automatizzate,
31:21sono realizzate dalle persone, sono realizzate dai nostri operai,
31:25che hanno una manualità incredibile, eccezionale, sia nel montaggio dei motori,
31:30che sono fatti quasi tutti a mano, sia nella realizzazione delle scocche, nella verniciatura.
31:35E questo continuerà anche in futuro, secondo me.
31:36Eh, questo è un elemento fondamentale.
31:38Giammaria Fulgetti, grazie ancora.
31:40Grazie.
31:41Per qualcosa di bella metodice di Ferrari.
31:43Grazie.
31:44Grazie.
31:45Grazie, grazie.
31:47Straordinaria testimonianza Floriano, che ci dice come la capacità, anche peraltro tutto italiana,
31:53di collegare insieme la progettazione e la realizzazione, i dati, le persone,
31:59sia una formula vincente non solo per la Ferrari, ma è un po' lo spirito di tutto questo pomeriggio, no?
32:04Assolutamente.
32:05Anche per le imprese, l'economia del nostro paese.
32:07Non abbiamo inventato gli LLM, i modelli di frontiera, ma nel come impiegarli al servizio
32:13anche della nostra impresa, quello possiamo vincere.
32:16Questa è la più grande opportunità che vedo dal punto di vista italiano,
32:20e l'opportunità veramente di avere l'Italia e la Germania che sono i due cuori industriali dell'Europa
32:27e abbiamo sia il know-how, le competenze, che le aziende, quindi le grandi aziende chiaramente end user,
32:37che tutta la filiera di costruttori di macchine per essere protagonisti anche nel periodo e nel momento dell'EI.
32:51Dopo aver raccontato la visione di Siemens sull'intelligenza artificiale,
32:54i Tech Talks entrano nel cuore della manifattura.
32:57Al Pomini, Tenova Campus, il tema diventa concreto,
33:00capire come l'industria AI possa trasformare davvero le fabbriche italiane.
33:03Cambia tutto, velocemente posso dire così.
33:07Io sono alla vendita da parecchi anni, tanti ormai, conosco tanta gente qui,
33:13e devo dire che la trasformazione che c'è stata negli ultimi due anni,
33:17sinceramente non c'è stata nei venti precedenti.
33:19Quindi sta cambiando tutto, sta cambiando il rapporto che stiamo avendo con i nostri clienti.
33:24Quello che è cambiato oggi è invece un po' il paradigma,
33:26nel senso che adesso si guarda il cliente finale.
33:29Io sinceramente, lo dico anche tante volte alle persone che lavorano con me,
33:33il nostro cliente non è il cliente che costruisce le macchine e gli impianti,
33:36è il cliente del nostro cliente.
33:38Sta cambiando questo per cosa? Per riuscire ad essere più competitivi.
33:41La tecnologia può darci una mano enorme a fare questo.
33:44La tecnologia però non basta, cambia anche il modo di lavorare con le imprese.
33:48Dobbiamo uscire veramente un po', anche legato a quello che dicevo prima,
33:52dal solito discorso del prezzo prodotto, prodotto sconto,
33:59ma per un motivo molto semplice.
34:00Alla fine abbiamo parlato di competitività.
34:03Deve essere competitiva la macchina, deve essere competitivo l'impianto,
34:06dobbiamo essere competitivi a livello internazionale.
34:08La competitività è data da tanti fattori.
34:10Il prodotto nostro, al di là dell'impatto che ha il nostro prodotto su una macchina,
34:14che può andare da valori molto bassi a valori un po' più consistenti,
34:18ma bisogna lavorare per rendere la macchina più efficace, più produttiva, più affidabile,
34:23creare valore, quindi anche con servizi a valore aggiunto,
34:26per far sì che poi quella che è la fornitura riesca a determinare che quella macchina sia competitiva.
34:31È proprio un cambio di paradigma questo.
34:33L'intelligenza artificiale, secondo Siemens, non è una tecnologia che sostituisce le persone,
34:38è uno strumento che cambia il valore del loro lavoro.
34:41Quello che bisogna vedere è un po' quello che è successo anche in linea,
34:43se vogliamo fare dei paragoni, quando è arrivato il mondo del robot.
34:47Voi sapete che i paesi più industrializzati che hanno più robot sono quelli che hanno il più basso livello di
34:52disoccupazione.
34:53Quindi già solo questo dimostra che è un po' diverso il discorso.
34:56L'AI che cosa deve fare in particolare, ma non solo l'AI, però se ci limitiamo a quello,
35:01l'impatto che avrà è quello di toglierci tutta quella serie di lavori ripetitivi, metodici, di livello continuo,
35:10magari anche di basso livello in alcuni casi, che molte nostre persone devono fare.
35:14Una trasformazione che riguarda anche le piccole e medie imprese, la spina dorsale dell'industria italiana.
35:18La buona notizia che si dà è questa, cioè nuove tecnologie, a differenza di tecnologie che hanno connotato le trasformazioni
35:27degli anni,
35:28negli secoli, è che è una tecnologia democratica, come diciamo.
35:32Nel senso che partire e fare dei progetti di digitalizzazione, ad esempio l'AI di per sé, costa poco.
35:38Poi chiaramente può essere declinata sotto vari aspetti e gli investimenti possono essere fatti in modo diverso e con impatti
35:44diversi.
35:44Ma adottare questo tipo di tecnologia è oggi molto, molto disponibile, è possibile farlo anche per aziende medio-piccole.
35:51Dalla teoria alla pratica, il caso scelto da Siemens è proprio quello di Pomini Tenova,
35:55azienda che realizza macchine ad altissima precisione per l'industria siderurgica
36:00e che ospita l'evento dedicato all'applicazione delle AI nel mondo industriale.
36:03Quando i miei amici mi chiedono di che cosa mi occupo,
36:08io uso molto spesso la metafora della sfogliatrice.
36:12C'è con la macchina per fare la pasta a casa, in particolare le lasagne,
36:16perché le lasagne sono un vero e proprio laminato piano.
36:20C'è solo un problema per quanto riguarda il nostro business, per quanto riguarda la pasta.
36:25La pasta non usura questi cilindri perché è molto, molto soffice rispetto alla durezza dei cilindri della sfogliatrice.
36:31Quando invece andiamo a laminare dei prodotti ferrosi o non ferrosi,
36:35grazie a Dio mi verrebbe da dire, questi cilindri si usurano.
36:38Ed è qui che entriamo in gioco noi, perché le nostre macchine vanno proprio a ripristinare
36:43le caratteristiche dimensionali, geometriche, strutturali e superficiali di questi cilindri
36:50per riportare a quelle condizioni che poi ci consentono di produrre questi laminati piani che sono un po' speciali.
36:55Quali sono le applicazioni di questo mercato?
36:57Fra le più svariate, veramente.
36:58Nel senso che noi abbracciamo l'automobilistico, la cantieristica per shipbuilding, l'aerospaziale,
37:06i pannelli architettonici, gli elettrodomestici, arriviamo anche all'alimentare.
37:12Dietro a questa precisione c'è una collaborazione che dura da 40 anni.
37:16Quest'anno festeggiamo i 140 anni di storia della Pomini dal 1886 al 2026,
37:22di cui 40, come leggete sulla slide, in partnership con Siemens, quindi è un lungo corso di partnership.
37:28Durante questi 40 anni noi abbiamo progettato, costruito, consegnato e messo in marcia più di mille macchine,
37:36senza contare il revamping.
37:37Su queste macchine abbiamo equipaggiato queste macchine con tecnologia Siemens, integrata con le nostre tecnologie.
37:44L'automazione ha già rivoluzionato le fabbriche e la sfida oggi è diversa.
37:48imparare a gestire ciò che non è prevedibile, ed è qui che entra in gioco l'intelligenza artificiale.
37:53Il grande punto è, l'AI è una trasformazione, è una tecnologia trasformativa o è semplicemente un add-on, un
38:00accessorio?
38:02Si scopre sempre un pochino dopo.
38:04Oggi lo postuliamo, abbiamo postulato l'industria 4.0, forse prima di averla implementata veramente.
38:10Oggi sapete di averla implementata.
38:12Diciamo che ci sono più punti prospettici che ci fanno pensare oggi di essere nel bel mezzo di un cambio,
38:19di un vero cambio di paradigma.
38:21Quindi di sistemi che veramente raccontano, non solo nella teoria, ma come avete visto con lo speech precedente,
38:29di quello che è un Intelligent and Autonomous Super Cycle.
38:37Un po' spaventa, un po' spaventa perché tutti i cambi di paradigma in qualche modo ci pongono di fronte al,
38:42quindi cosa devo fare?
38:43Non si tratta di sostituire ciò che già esiste, ma di mettere in relazione tecnologie, dati e competenze in modo
38:49completamente nuovo.
38:50Abbiamo bisogno per arrivare a questa fabbrica, alla fabbrica che vedete qua dietro, che è la fabbrica del futuro,
38:59che è un Autonomous Production, di un rapporto di collaborazione, mi viene a dire di partnership,
39:06ma partnership inteso ancora di più in un senso ampio.
39:11Bene, la fabbrica che vedete qua dietro può sembrare anche normale, avete visto umanoidi, avete visto dei robot,
39:17beh sostanzialmente un po' di umanoidi, spoiler, sono rimasto sorpreso perché da chi costruisce macchine avrei detto che c'era
39:24tempo,
39:26sconfessando, perché anch'io, io per primo, spesso dico c'è un attimo di tempo, non ci arrivano ancora tutte
39:31queste richieste,
39:31ci sono arrivate più richieste di quelle che immaginavamo di integrazione.
39:34Ma non sono gli oggetti, le macchine, i robot, i controllori, i PLC, è tutto quello che sta a contorno
39:44a questa automazione.
39:46Quindi non è la capacità di muovere un robot, una fabbrica autonoma, non è la capacità di integrare un robot,
39:51umanoide,
39:52ma è una capacità di orchestrare un ambiente complesso che si autoconfigura.
39:56La tecnologia però da sola non basta, servono imprese capaci di trasformarla in applicazioni concrete.
40:02Quando parlo di tecnologie abilitanti, sicuramente c'è Siemens, che oggi ci ha fatto una grandissima carrellata,
40:07io volevo parlare dell'altro partner nostro che è NVIDIA, che ci fornisce gli ambienti di simulazione,
40:14ci fornisce i modelli e la potenza di calcolo.
40:17Poi in questo flusso ci siamo noi, come partner, che affianchiamo i clienti finali,
40:23o il costruttore di macchine, alla messa a terra proprio dell'AI e alla creazione di questo.
40:29E come tecnologia abilitante io mi riferisco ad esempio a Cosmos.
40:34Cosmos è un algoritmo che ci permette di generare dati di physical AI sintetici.
40:41Sono task per cui raccogliere un dataset è estremamente oneroso.
40:46Per raccogliere le dataset e fare le prove è estremamente costoso.
40:50Ecco, NVIDIA ci dà questa possibilità di generare dati verosimili, immagini e scenari fotorealistici,
40:58partendo da simulazioni 3D e dandoci quindi tutte le capacità di dare un'accelerata incredibile da questo punto di vista.
41:06Per arrivare alla fabbrica autonoma si parte da applicazioni concrete,
41:09piccoli progetti capaci però di cambiare il modo in cui una fabbrica impara, decide e si evolve.
41:14È verosimile oggi iniziare a implementare le tecnologie che ci permettono di avere gli impianti
41:20che hanno il tasto del cruise, premo, e per l'85% del tempo il mio impianto funziona in autonomo.
41:29Work in progress.
41:31Come obiettivo abbiamo di riuscire a realizzare con un cliente il primo impianto completamente autonomo entro il 2030.
41:39Una trasformazione che secondo tutti gli ospiti non può essere affrontata da soli.
41:44Il punto fondamentale, penso che abbiamo capito tutti, è che senza integrazione stiamo parlando di una grande tecnologia ma vuota.
41:50Stiamo parlando di tecnologia dirompente che sicuramente avrà un impatto incredibile su tutto quello che facciamo sull'industria,
41:58ma che richiede un'integrazione e la necessità di costruire veramente una rete di collaborazione tra tutte le realtà
42:05sempre più forte e sempre più spinta.
42:07Proprio perché sappiamo che da qui ai prossimi anni ci saranno delle sfide fortissime,
42:11ma ci sentiamo anche di avere gli strumenti per poterli affrontare nel modo migliore.
42:15Però, ripeto, l'integrazione, la collaborazione e lavorare assieme farà la differenza.
42:27Dopo aver visto come l'intelligenza artificiale sta cambiando il mondo dell'industria,
42:31il viaggio dei Tech Talks di Siemens continua entrando negli edifici del futuro,
42:35tema al centro dell'incontro del MAID del Politecnico di Milano.
42:39Oggi non basta più parlare di smart building.
42:41Il grande salto di paradigma è passare da building smart a building autonomi.
42:48Quindi building che non solo generano dati, ma che sono in grado di interpretare questi dati
42:53e grazie a questi dati sono in grado di prendere decisioni.
42:58Quindi building che non si limitano, come in passato, a reagire, a risolvere i problemi,
43:05ma building che anticipano i problemi e evitano che i problemi si presentino.
43:10E questa è la nostra visione di futuro.
43:13Ma che cosa vuol dire nel dettaglio parlare di autonomous building?
43:18L'autonomous building è un edificio autonomo che percepisce ciò che accade,
43:23che apprende, che si adatta, che ottimizza.
43:26Dal punto di vista delle performance, per migliorare l'efficienza operativa,
43:31dal punto di vista dell'esperienza, per creare ambienti sicuri e promuovere il benessere delle persone che li occupano,
43:38dal punto di vista della sostenibilità, per ridurre quello che è il loro impatto ambientale,
43:44e dal punto di vista della flessibilità, intesa sia come gestione degli spazi,
43:49con building che incambiano destinazione d'uso oggi in maniera molto più rapida rispetto a quanto capitava in passato,
43:56ma anche flessibilità che possono cedere al sistema energetico e alle reti di distribuzione.
44:01L'autonomia non è soltanto una questione di tecnologia.
44:04Per progettare edifici davvero intelligenti serve anche un nuovo modo di concepire gli spazi,
44:09mettendo al centro chi li vive ogni giorno.
44:11Un approccio che unisce innovazione, sostenibilità e qualità dell'esperienza,
44:15e di cui deve tenere conto chi disegna i nuovi building.
44:18Il modo con cui la tecnologia e l'empatia, che noi chiamiamo empatia creativa, si uniscono,
44:24è un modo molto semplice, che uniamo e uniamo chiamare bellezza.
44:29La bellezza non è un canone estetico, non compete a noi.
44:34La bellezza è appropriatezza degli spazi, dei luoghi,
44:38è attraverso la tecnologia e attraverso la considerazione che gli edifici vanno vissuti da chi è dentro.
44:46Se dunque per gli architetti il futuro passa anche dal recupero delle grandi intuizioni del passato,
44:51la tecnologia più avanzata diventa davvero efficace quando dialoga con la natura,
44:55con il clima, con l'esperienza accumulata nei secoli,
44:58per realizzare i building del futuro.
45:00Un edificio tecnicamente complesso, ma per dare dei sistemi semplicissimi.
45:04Fare entrare la luce, tenere il caldo lontano,
45:07aiutarsi con i venti notturni che vengono dalla montagna e che permettono di raffrescare,
45:12e proteggersi dai venti caldi che vengono dal mare.
45:15Detto così è semplice, ma poi da realizzarsi perché funzioni tutto bene.
45:21Non c'era in quel momento in cui abbiamo progettato una tecnologia così avanzata di digital twin,
45:28però avevamo delle conoscenze che ci hanno permesso e avevamo la conoscenza del passato.
45:33L'edificio autonomo però non vive isolato.
45:36Fa parte di un sistema più ampio fatto di infrastrutture, energia, mobilità e persone.
45:40È il concetto di smart district, dove migliaia di edifici e servizi dialogano tra loro
45:45per diventare un unico ecosistema intelligente.
45:48Un esempio concreto arriva proprio dal Politecnico di Milano,
45:51con il suo complesso di edifici gestiti da Siemens, una collaborazione che dura da 30 anni.
45:56La complessità di gestione di un building, ma non solo di un building,
46:00di quella che è un'infrastruttura, è tale per cui sviluppare iniziative
46:07che io chiamo test case, cioè sperimentali, cercando di provare, diciamo,
46:14di improvvisarsi innovatori, è assolutamente perdente.
46:18Quindi la scelta della partnership è obbligata in un contesto di questo genere.
46:23Noi l'abbiamo affrontata in questi 30 anni e continueremo, perché devo dire,
46:28al di là della conoscenza di quelle che possono essere le tecnologie,
46:31che può sviluppare e adattarsi anche, diciamo, a larger language model,
46:38quindi all'AI, è un fattore di una complessità notevole
46:43che richiede obbligatoriamente partnership.
46:46Ed è proprio la collaborazione tra competenze diverse
46:49e il filo conduttore della trasformazione,
46:51perché nessuna azienda da sola è oggi in grado di realizzare edifici autonomi.
46:55Servono piattaforme, cloud, dati, competenze specialistiche
46:58e la capacità di integrare tutto. È il caso di Siemens Accelerator.
47:02Noi non facciamo parte solamente dell'ecosistema, ma facciamo parte del consiglio.
47:08È un grandissimo onore, perché per dare un'idea un po' a tutti di cos'è Accelerator,
47:13possiamo dire che Accelerator è una sorta di chilometro rosso digitale.
47:18Quindi va a ricalcare un po' quello che è l'idea del chilometro rosso.
47:23È una sorta di ecosistema fatto di tutti i fornitori certificati e validati da Siemens
47:32che possono andare a contribuire nella creazione di uno smart building,
47:37di un progetto digitale.
47:38E qual è il vantaggio vero di far parte di Accelerator?
47:42Il vantaggio vero è che noi tutti sappiamo che quando andiamo a pescare all'interno di Accelerator,
47:49i partner che vivono all'interno di Accelerator sono certificati da Siemens,
47:55hanno una cyber security valida e possono essere orchestrati all'interno di un progetto gestito da Siemens.
48:02Per far dialogare tutti questi sistemi serve una infrastruttura digitale
48:05capace di raccogliere ed elaborare enormi quantità di dati.
48:08È qui che entra in gioco il cloud, diventato uno degli elementi chiave della trasformazione.
48:13La tecnologia corre, serve integrare i dati, usare i dati per prendere decisioni.
48:18Il cloud è un abilitatore, quindi quello che rende possibile raccogliere i dati,
48:26metterli a fattor comune, quindi rimuovere tutti i silos, applicare,
48:31abbiamo sentito tanto parlare di agentic, ma andrei anche sulla base,
48:34analytics, machine learning, AI.
48:40Terzo, prendere decisioni e scalare.
48:43Abbiamo visto l'esempio del Politecnico di Milano con più building,
48:47immaginiamolo a livello globale, quindi l'accesso globale.
48:50Il secondo ruolo del cloud è dare l'esempio.
48:53Vi do un numero, noi come AWS siamo il principale player mondiale del cloud,
48:59ovviamente abbiamo sentito citare NVIDIA,
49:03i data center sono energivori,
49:05spendiamo oggi in media un data center 0,84 litri a kilowatt,
49:11come consumo di acqua.
49:14Quelli da AWS ne usano 0,12, sette volte più efficienti.
49:18Ma raccogliere dati non basta.
49:20Il vero valore nasce quando piattaforme, applicazioni e cloud
49:22lavorano insieme,
49:24trasformando le informazioni in decisioni e servizi concreti
49:27per chi vive ogni giorno gli edifici.
49:29L'ecosistema sviluppato da Siemens vuole essere un punto di accesso
49:35e di gestione unificato rispetto a tutti i sottosistemi
49:39e le tecnologie che stanno all'interno di quell'ecosistema.
49:43Siano questi sviluppati da Siemens, ovvero da partner.
49:47Da partner esattamente come il caso di Synapsys,
49:51che sviluppa una brillantissima tecnologia,
49:54che poi magari Domenico ci racconterà,
49:57legata a real-time location, object finding,
50:02soluzioni per la prenotazione di servizi all'interno degli edifici.
50:07Un sacco di cose super interessanti.
50:10AWS, chi fa cosa?
50:12AWS è l'infrastruttura dell'ecosistema,
50:16quindi garantisce una comunicazione sicura fra edificio e cloud
50:20e mette a disposizione un'enorme potenza di calcolo.
50:24Quindi di fatto abilita tutte le soluzioni,
50:27i casi d'uso che poi l'utente finale riceve.
50:31Finora abbiamo parlato di edifici per vivere e lavorare,
50:34ma esiste un ambiente dove affidabilità, sicurezza,
50:37continuità operativa diventano ancora più importanti.
50:39L'ospedale.
50:40L'obiettivo non è soltanto digitalizzare le strutture,
50:43ma trasformarle in ambienti capaci di adattarsi
50:45ai bisogni di pazienti, medici e operatori sanitari.
50:48Oggi l'ospedale affronta questa grande trasformazione
50:51dove tante attività sono già automatizzate
50:54o stanno per essere automatizzate.
50:56Pensiamo al grande tema della robotica,
50:59della diagnostica, del blocco operatorio.
51:01Oggi la grande sfida è rendere anche i building autonomi
51:05e capaci di affrontare la cura,
51:08non soltanto come il trattamento di una malattia,
51:12ma proprio come un grande processo
51:14verso il benessere di tutti gli utenti.
51:16L'autonomous Hospital non è più un progetto teorico.
51:20In Calabria è già in costruzione uno dei primi esempi italiani,
51:23il nuovo ospedale della Sibaritide,
51:25progettato per evolvere nel tempo senza perdere efficienza.
51:28La vera sfida o difficoltà è stata quella di immaginare
51:35a un ospedale efficiente non il giorno dell'inaugurazione,
51:41ma i decenni a avvenire.
51:44Quello che ci è stato sostanzialmente chiesto dai nostri committenti
51:50è stato quello di pensare, nelle fasi di progettazione,
51:56a un ospedale che possa adattarsi ai cambiamenti derivanti
52:01da quello che è il fenomeno sanitario.
52:06Per ottenere questo risultato servono dati, automazione e una piattaforma
52:10capace di integrare tutti i sistemi dell'ospedale,
52:12ma la tecnologia da sola non basta.
52:15L'autonomous Hospital per noi mette al centro la persona,
52:19nel senso che a seconda di quelli che sono poi le esigenze specifiche
52:23della persona che può essere il paziente o il personale medico sanitario,
52:26si adatta, impara e quindi migliora le performance.
52:30Per me l'autonomous Hospital è un po' la pietra di volta di quello che è lo Smart Hospital
52:35che abilita servizi digitali per fare cosa?
52:38Per dare dei risultati che possono essere innanzitutto quello di soddisfare
52:43le esigenze del paziente in termini di guarigione,
52:46dando quindi ad avere un impatto positivo su quelli che sono anche le liste d'attesa,
52:50che è un fenomeno, è un problema molto serio.
52:53Quello di generare poi attività specifiche in ambito un po' più legato
52:58al personale medico sanitario in termini di aree di lavoro
53:02che possono avere un impatto poi sulla attrattività.
53:06L'intelligenza artificiale infatti è utile solo se alimentata da informazioni affidabili
53:10e in tempo reale.
53:11È questo che permette all'ospedale di migliorarsi continuamente.
53:14Il modo per cui abbiamo pensato di capire come un ospedale potesse essere vissuto
53:20era quello di capire come ci si muoveva e come si muoveva sia le persone, i pazienti, il personale,
53:28ma anche tutti gli asset.
53:30Quando si progetta si fanno delle ipotesi.
53:32Queste ipotesi si spera che siano le più corrette possibili,
53:36ma non è detto che una volta che un ospedale entra in funzione,
53:42soprattutto in un aspetto critico come una struttura ospedaliera,
53:45quelle ipotesi si mantengano e quindi serviva qualcosa
53:49e l'abbiamo fatto con l'RTLS grazie anche a Siemens e al supporto
53:55e a tutta quell'evoluzione che abbiamo creato anche con Mariotti che prima era qui.
54:01Abbiamo creato questa idea di infrastruttura aperta che fornisce dati
54:07che servono in tempo reale anche per capire come modificare l'ospedale una volta aperto.
54:14Perché il vero obiettivo dell'innovazione non è sostituire le persone,
54:17ma permettere a medici e infermieri, in questo caso, di dedicare più tempo alla cura.
54:21Questa è un po' la sfida che come progettisti, ma anche come sistema e filiera
54:26delle costruzioni per le infrastrutture ospedaliere,
54:30è proprio questa la sfida, mettere insieme la tecnologia con la dimensione umana degli spazi.
54:41Dopo aver visto come l'industria lea e stia trasformando il mondo dell'industria
54:45e degli edifici intelligenti, il viaggio dei Siemens Tech Talks si conclude
54:49con un terzo ambito altrettanto strategico, l'elettrificazione.
54:52Perché la transizione energetica non passa soltanto dalla produzione di energia,
54:56ma anche da reti elettriche sempre più intelligenti, resilienti e digitali.
55:00È su questo tema che Siemens ha riunito, a casa Siemens, i vertici dei principali distributori italiani
55:05per confrontarsi sulle sfide che attendono il settore,
55:08dalla crescita della domanda di energia alla digitalizzazione delle infrastrutture
55:12fino alla cyber security e alle resilienze delle reti.
55:15Un percorso che dimostra come innovazione e tecnologia siano già oggi strumenti concreti
55:20per rendere il sistema elettrico più efficiente e sostenibile.
55:23E proprio di innovazione sul campo, parla il progetto realizzato insieme ad Acegas APS Amga,
55:28dove il Digital Twin e le tecnologie Siemens stanno contribuendo a rendere la rete
55:32sempre più intelligente, resiliente e pronta ad affrontare le sfide del futuro.
56:07Grazie.
56:32Grazie a tutti.
57:11Dall'industria iBuilding fino alle reti elettriche,
57:14i Siemens Tech Talks hanno raccontato come l'industria, le AI,
57:17stia già trasformando i settori chiave dell'economia.
57:19Un percorso fatto di innovazione, tecnologie concrete e casi reali,
57:23dove il mondo fisico e quello digitale lavorano insieme per rendere imprese, infrastrutture e città
57:28più efficienti, resilienti e sostenibili.
57:30È questa la visione di Siemens, accompagnare aziende e operatori
57:34in una trasformazione che non appartiene al futuro, ma è già iniziata.
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