Il settore manifatturiero sta vivendo una trasformazione digitale senza precedenti, guidata dall’integrazione tra intelligenza artificiale, cloud e sistemi industriali. In questo scenario, Siemens ha annunciato una collaborazione strategica con Snowflake, con l’obiettivo di aiutare le imprese del manufacturing a raggiungere nuovi livelli di efficienza, scalabilità e capacità di analisi.

La partnership punta a colmare l’annoso divario tra i dati di tecnologia operativa (OT), provenienti dai reparti produttivi, e i dati di information technology (IT), come quelli relativi alla supply chain, alla logistica e alla gestione finanziaria. Unificando queste due dimensioni, le aziende possono finalmente costruire una base dati solida e integrata, prerequisito indispensabile per sfruttare al meglio l’intelligenza artificiale e ottenere insight più accurati e azionabili.

L’integrazione tra edge e cloud

Al centro della collaborazione si colloca Siemens Industrial Edge, piattaforma che consente di raccogliere, pre-elaborare e contestualizzare i dati OT direttamente in fabbrica. Collegando Industrial Edge al Data Cloud di Snowflake, le imprese manifatturiere possono accedere ad applicazioni industriali “plug-and-play” che trasferiscono i dati di produzione verso i sistemi IT in modo sicuro e scalabile.

Questa integrazione apre la strada a un’ottimizzazione completa dei processi, che va dal miglioramento delle prestazioni delle macchine all’aumento della loro disponibilità, fino alla riduzione dei tempi di manutenzione e a una qualità del prodotto più elevata. Non si tratta solo di gestire i dati in modo più efficiente, ma anche di trasformarli in valore concreto per l’intera catena produttiva.

Come ha sottolineato Rainer Brehm, CEO di Factory Automation di Siemens, “questa collaborazione unisce il meglio dei nostri due mondi: Siemens con la sua esperienza nell’integrazione OT/IT e Snowflake con la capacità di gestire e analizzare grandi volumi di dati. Insieme permettiamo ai clienti di estendere la trasformazione digitale a tutte le loro macchine, linee e fabbriche.”

Siemens Snowflake

L’IA come nuovo motore del manufacturing

L’elemento innovativo della partnership risiede nella possibilità di applicare l’IA contemporaneamente ai dati OT e IT. Questo approccio consente di ottenere una visione completa del processo produttivo, individuare inefficienze e intervenire in tempo reale con soluzioni automatizzate.

Secondo Christian Kleinerman, EVP of Product di Snowflake, non si tratta di un semplice progresso incrementale, ma di una vera e propria apertura a “un nuovo mondo di possibilità”. L’IA applicata su larga scala al manufacturing può infatti rivoluzionare la qualità, ottimizzare radicalmente le performance e abilitare processi automatizzati gestiti da agenti IA.

Il ruolo di FFT come integratore

La collaborazione Siemens-Snowflake si avvale anche del contributo di FFT, azienda globale specializzata in sistemi di produzione innovativi e complessi. Grazie alla sua app DataBridge, FFT permette di trasferire i dati di produzione dall’ecosistema Industrial Edge al cloud Snowflake in modo sicuro e affidabile.

Questa soluzione è già attiva nelle linee produttive di FFT, dimostrando la sua efficacia nel garantire standard elevati di efficienza e ottimizzazione basata sui dati. Inoltre, FFT svolge un ruolo chiave come integratore e partner di Snowflake nei sistemi di produzione automatizzati per i settori della mobilità e dell’industria, oltre a far parte dell’ecosistema Siemens Xcelerator.

Un approccio pensato per manager e ingegneri

La soluzione proposta si rivolge in particolare a tre figure aziendali:

  • Responsabili di produzione, che possono contare su dati trasparenti e integratigli
  • Ingegneri dei dati, che beneficiano di un accesso semplificato e strutturato alle fonti OT
  • Responsabili IT, che ottengono una piattaforma scalabile e sicura per analisi avanzate

Siemens Industrial Edge garantisce connessione con un’ampia gamma di fonti, dai PLC ai sensori, pre-elaborando i dati in tempo reale. Successivamente, Snowflake entra in gioco per fornire analisi potenziate dall’IA e capacità di agentic AI, trasformando i dati grezzi in insight fruibili. Il risultato è un ciclo chiuso di ottimizzazione, in cui la produzione non solo diventa più efficiente, ma riesce anche ad auto-adattarsi grazie all’automazione intelligente.