Intelligenza artificiale in fonderia: opportunità reali, limiti concreti.
La fonderia è spesso percepita come un settore ancorato alla tradizione, impermeabile a concetti nuovi come l’intelligenza artificiale. Un settore cosi consolidato e difficile da cambiare: alte temperature, metallo fuso, superfici grezze, operatori poco competenti o che affinano la propria tecnica in anni di lavoro sul campo. Eppure è proprio in questo ambiente (apparentemente distante da qualsiasi innovazione digitale) che l’intelligenza artificiale può generare oggi uno degli impatti più concreti nell’industria manifatturiera.
In poche parole: l’intelligenza artificiale in fonderia ha notevoli prospettive. Non si tratta di fantascienza né di marketing tecnologico. Parliamo di strumenti che, applicati nel modo giusto, rendono i processi più controllabili, ripetibili ed efficienti.
In questo articolo approfondiamo alcuni importanti temi:
Intelligenza artificiale in fonderia: il ruolo dell’esperienza.
TREBI lavora da oltre 40 anni nell’automazione robotizzata specifica per la fonderia, e osserva ogni giorno come cambiano le esigenze produttive dei propri clienti. Questo articolo nasce da questa meticolosa osservazione quotidiana.
Perché oggi si parla di intelligenza artificiale in fonderia
Come ogni nuova tecnologia che fa il suo ingresso in ambito produttivo, è necessario fare riferimento ai principali problemi che tale innovazione punta a risolvere. Dal punto di vista dell’aumento della produttività, del ritorno degli investimenti, il miglioramento dei parametri di efficienza ed efficacia guida le valutazioni. Un utile approfondimento può essere rappresentato da questo altro articolo in cui parliamo di intelligenza artificiale e robotica industriale.
Vale la pena di identificare alcuni temi che possiamo definire strutturali, che sirucamente forniscono ragioni concrete e facilmente riconoscibili da chi opera nel settore per supportare l’inserimento dell’intelligenza artificiale in fonderia.
La mancanza di operatori specializzati è un problema strutturale, non congiunturale. Secondo i dati Excelsior di Unioncamere elaborati dalla CGIA, nel 2024 le aziende italiane hanno cercato quasi 840.000 operai specializzati — pari al 15% delle assunzioni totali — ma oltre il 60% ha segnalato difficoltà nel reperimento, con tempi di ricerca che superano i cinque mesi. Nel manifatturiero la situazione è ancora più critica: la difficoltà di reperimento dei profili tecnici è passata dal 45% nel 2023 al 48% nel 2024, con un picco stimato al 70% per i profili tecnici ad aprile 2026.
I dati specifici sul settore fonderia confermano il quadro. Secondo Assofond, nel primo semestre 2024 la maggioranza delle fonderie italiane (73,3%) ha cercato nuovo personale nonostante un mercato stagnante: i profili più ricercati sono stati gli operai specializzati nel 52,9% dei casi, ma solo il 13,6% delle aziende si è dichiarato pienamente soddisfatto degli esiti della ricerca.
A questo si aggiunge la pressione sui costi energetici: come ha evidenziato il presidente di Assofond Fabio Zanardi, le fonderie italiane si trovano in una situazione di forte svantaggio competitivo rispetto ai competitor internazionali che beneficiano di costi energetici significativamente inferiori, rendendo urgenti interventi strutturali a livello europeo.
Per compensare tutto ciò, le fonderie devono guardare a nuovi modi di fare impresa. L’ innovazione è sicuramente un driver che può guidare verso l’uscita da questa situazione. E oggi l’innovazione deve essere l’intelligenza artificiale, i digital twin, l’IoT e il monitoraggio remoto. L’applicazione dei dati in tempo reale permette di monitorare i macchinari critici, come le linee di fusione o di finitura, prevenendo i guasti e ottimizzando continuamente le operazioni. L’intelligenza artificiale in fonderia dona un nuovo modo di guardare e controllare la produzione.
Le principali applicazioni dell’intelligenza artificiale in fonderia
Controllo qualità intelligente
I sistemi di visione basati su intelligenza artificiale permettono di riconoscere automaticamente i difetti superficiali, classificare i pezzi come conformi o non conformi e ridurre la soggettività del controllo manuale. I numeri sono significativi: sistemi di computer vision AI applicati all’ispezione di metalli hanno migliorato l’accuratezza del rilevamento difetti dal 60% dell’ispezione umana a oltre il 98%, superando i sistemi tradizionali e riducendo sensibilmente tempi e costi.
Sul fronte della ricerca, una revisione pubblicata su MDPI Applied Sciences ha analizzato 37 studi condotti negli ultimi 15 anni sull’applicazione dell’AI in fonderia — coprendo colata in sabbia, pressofusione, colata continua e colata a cera persa — confermando un potenziale applicativo ampio e già documentato.
TREBI ha sviluppato e installato sistemi di visione con intelligenza artificiale integrati in processi industriali reali, tra cui il sistema “Check by Flight” per il controllo qualità in linea. Non si tratta di progetti dimostrativi: sono soluzioni calate nel ciclo produttivo, che devono funzionare su pezzi reali, con difetti reali, in ambienti industriali reali. Il valore sta nell’integrazione tra AI, robotica, utensile e logica di processo. Non basta un algoritmo: serve sapere cosa si sta guardando e perché.
C’è poi un aspetto ancora più importante: gli operatori migliori in fonderia portano con sé un patrimonio di conoscenza che spesso non è scritto da nessuna parte. Sanno come si comporta quella lega in quella condizione, come modificare il processo per ottenere la massima qualità con il minor tempo ciclo, come sbavare il pezzo nel modo corretto senza consumare inutilmente gli utensili. L’intelligenza artificiale può diventare lo strumento per digitalizzare questa esperienza, rendendola disponibile al sistema robotizzato in modo strutturato e replicabile.
TREBI non parte dall’algoritmo: parte dal processo produttivo reale. È questa conoscenza applicativa, maturata in decenni di lavorazioni dirette, che permette di usare l’intelligenza artificiale in modo utile e non solo dimostrativo. Stiamo lavorando a un nuovo sistema AI-based proprio in questa direzione: usare l’esperienza pregressa sul processo per potenziare le performance della macchina e degli operatori.
Supporto intelligente agli operatori
L’intelligenza artificiale in fonderia non deve necessariamente sostituire l’operatore. In molti casi il suo valore maggiore sta nell’affiancarlo. Sistemi di assistenza intelligente a bordo macchina possono suggerire i parametri di lavorazione, guidare nella scelta degli utensili, supportare la gestione dei problemi in tempo reale e permettere di consultare rapidamente documentazione tecnica e procedure operative.
L’intelligenza artificiale in fonderia deve prendere l’esperienza dell’operatore e moltiplicarla, per rendere il lavoro piu veloce ed efficiente. Il lotto di produzione piccolo non deve essere un problema, ma un vantaggio competittivo. Questo è uno dei benefit che l’integrazione dell’intelligenza artificiale in fonderia porta con sé. Una sfaccettatura di questo tema può essere rappresentata dall’introduzione sempre più importante dei cobot.
Secondo l’indagine Confindustria sul lavoro del 2025, solo il 43,7% delle imprese italiane che stanno adottando l’AI ha già intrapreso azioni concrete sul fronte delle risorse umane. Le principali criticità sono la carenza di competenze interne (36,7%), la complessità tecnica dell’integrazione e i costi ancora elevati. Una knowledge base tecnica integrata agli impianti può rispondere concretamente a questa difficoltà, preservando e trasferendo il know-how anche in assenza di personale senior esperto. Questa è la visione chiara e convinta di TREBI.
Supporto intelligente alla progettazione degli stampi e alla simulazione di colata
Parlare di intelligenza artificiale in fonderia significa fare riferimento anche alla fase di preparazione delle attrezzature. In particolare la progettazione di uno stampo e la definizione del sistema di colata sono fasi dove un errore si paga caro: un canale di colata mal dimensionato, una zona di raffreddamento insufficiente o un attacco posizionato male si traducono in difettosità seriale, scarti, e costi di rettifica importanti. Per decenni l’unico strumento per ridurre questo rischio è stato l’esperienza del progettista. Oggi si aggiunge la simulazione, e su questa si innesta l’intelligenza artificiale.
La simulazione di colata — con software come per esempio Magmasoft, ProCAST o Flow-3D — permette già da anni di predire virtualmente il riempimento dello stampo, la solidificazione del metallo, le zone a rischio di porosità e ritiro.
Il percorso di inserimento dell’intelligenza artificiale in fonderia fa un passo ulteriore. PhysicsX ha sviluppato e installato per un produttore aerospaziale un sistema AI che combina predizione dei difetti in tempo reale con ottimizzazione del sistema di colata: i modelli, addestrati su dati di processo e geometrie degli stampi, operano oltre 100 volte più velocemente rispetto ai metodi di simulazione tradizionali, rendendo disponibili informazioni che prima erano fuori portata durante la produzione in corso. Nell’arco di poche settimane dall’installazione, il produttore ha ottenuto una riduzione del tasso di scarto, una diminuzione dei costi operativi e un miglioramento della consistenza qualitativa dei componenti. ModerncastingAkridata
La traiettoria verso cui si muove il settore è quella dello stampo intelligente: stampi dotati di sensori, sistemi di controllo e attuatori integrati, capaci di incorporare simulazione embedded, ispezione online e decisioni automatiche in tempo reale. Non è fantascienza: è la direzione che i principali centri di ricerca che studiano come introdurre l’ intelligenza artificiale in fonderia indicano come prossima frontiera applicativa. MDPI
Il presupposto su cui si basa l’inserimento con successo dell’intelligenza artificiale in fonderia, lo sottolineiamo con forza, resta la qualità dei dati. La variabilità del processo, che è legata alla qualità della materia prima, al trattamento del bagno metallico e alle condizioni dello stampo, deve essere incorporata nei modelli di simulazione per produrre previsioni affidabili. Un sistema AI addestrato su dati generici produce previsioni generiche. La conoscenza specifica del processo rimane il fattore discriminante.
Manutenzione predittiva
Il monitoraggio continuo di vibrazioni, assorbimenti, temperature e anomalie di processo può anticipare guasti e ridurre i fermi non pianificati. Detto questo, è necessario essere onesti: la manutenzione predittiva funziona bene quando ci sono dati storici sufficienti, sensori installati correttamente e un sistema tarato su quella specifica macchina in quel contesto produttivo. Non è una soluzione plug-and-play.
In molti casi il miglior approccio resta progettare impianti estremamente affidabili e semplici da mantenere. TREBI punta da sempre su questo: macchine progettate per la continuità operativa, con uptime superiore al 98%. La manutenzione predittiva è uno strumento utile, ma non sostituisce la qualità costruttiva dell’impianto.
Stiamo anche lavorando a un sistema di dati strutturati pensato per integrarsi facilmente in un sistema AI di fabbrica. Perché il miglior software di manutenzione predittiva non serve a nulla se le macchine non condividono i dati in modo organizzato. Introdurre l’intelligenza artificiale in fonderia significa progettare un sistema integrato.
Ulteriori approfondimenti sull’approccio di TREBI in merito alla manutenzione predittiva sono disponibili in questo articolo.
Analisi intelligente dei dati produttivi
Un sistema di intelligenza artificiale in fonderia viene addestrato su dati storici per individuare la relazione tra parametri di processo, quali temperatura del metallo, tempi di colata, velocità di iniezione, e gli output qualitativi. Questo però funziona solo se tutti i dati di produzione vengono raccolti in un sistema integrato.
Un caso concreto viene dal settore ruote in alluminio: il gruppo RONAL ha combinato dati dalla pressofusione a bassa pressione con dati dall’ispezione automatica a raggi X per addestrare una rete neurale in grado di predire le anomalie nei getti ancora prima che vengano prodotti i pezzi di scarto, riducendo il tasso di scarti con impatto diretto su costi e sostenibilità.
TREBI ha sviluppato un’architettura di raccolta dati strutturata che permette di analizzare la produzione in modo ordinato e puntuale: attraverso i dati letti dalla macchina è possibile capire la variazione degli output al variare degli input.
Dalla Business Intelligence alla Process Intelligence: quando i dati diventano decisioni
Parlare di intelligenza artificiale in fonderia senza parlare di Business Intelligence sarebbe come installare un motore ad alte prestazioni su un veicolo senza cruscotto. I dati ci sono. Il problema, quasi sempre, è che non vengono raccolti, organizzati e letti nel modo giusto.
La Business Intellice tradizionale — report mensili, fogli Excel aggregati, KPI (Key Performance indicator – indicatori chiave di prestazione) letti a fine turno — ha rappresentato un passo importante. Ma la BI classica arriva per definizione in ritardo. Fotografa il passato, non governa il futuro.
L’evoluzione naturale è la AI-powered BI: l’integrazione tra la logica della Business Intelligence — raccolta dati strutturata, KPI misurabili, cruscotti leggibili — e la capacità dell’AI di analizzare i dati in tempo reale, identificare pattern nascosti e suggerire azioni correttive prima che il problema si manifesti nel pezzo finito, integrando anche dati esterni per proiezioni realistiche sul futuro. In sintesi: la BI parla del passato, la AI-powered BI parla del futuro.
In questo caso la raccolta dati strutturata è un tema centrale. Se i dati non sono organizzati e puntuali ogni analisi è fasulla.
TREBI ha affrontato questo problema costruendo un’architettura di raccolta dati strutturata direttamente a bordo macchina. Ogni impianto produce dati leggibili, organizzati e contestualizzati: non un flusso grezzo di valori numerici, ma informazioni collegate al pezzo, al ciclo, all’utensile, all’operatore. Questa struttura è la condizione necessaria per qualsiasi sistema di analisi avanzata — che si chiami BI, AI o AIpBI — e rappresenta il vero vantaggio competitivo nel lungo periodo.
Lo sviluppo di intelligenza artificiale in fonderia rientra a pieno nei nostri percorsi tecnologici. L’attenzione che abbiamo dedicato alla computer vision testimonia ulteriormente questo nostro impegno nell’esplorare e applicare ogni aspetto legato all’inserimento dell’intelligenza artificiale in fonderia.
Robot umanoidi in fonderia: scenario attuale e prospettive reali
Recentemente non si sta parlando solo di come integrare l’intelligenza artificiale in fonderia. Negli ultimi due anni il tema dei robot umanoidi è passato da argomento da convegno a notizia quotidiana. Tesla Optimus, Figure 02, Boston Dynamics Atlas, Unitree G1: i nomi si moltiplicano, le dimostrazioni video fanno il giro del web, gli investimenti crescono in modo esponenziale. Vale quindi la pena chiedersi: cosa c’entrano gli umanoidi con la fonderia? Come si integrano gli umanoidi nel generale processo di sviluppo dell’intelligenza artificiale in fonderia? E soprattutto, a che punto siamo davvero con la ricerca ed in particolare con lo sviluppo?
La logica di partenza è semplice. A differenza delle soluzioni di automazione tradizionali, che richiedono una riprogettazione degli spazi produttivi, un robot umanoide può essere operativo in tempi minimi e con modifiche minime all’ambiente esistente. In teoria, quindi, potrebbe essere introdotto in uno stabilimento già esistente — fonderia compresa — senza dover ripensare layout, banchi di lavoro o attrezzature.
Nel 2024, aziende come Mercedes-Benz e BMW hanno annunciato piani per integrare robot umanoidi nei propri stabilimenti. BMW in particolare ha già avviato un’esperienza concreta: all’inizio del 2025 una flotta di robot Figure 02 ha iniziato a lavorare a tempo pieno nello stabilimento di Spartanburg, con la seconda generazione del robot che esegue compiti industriali a velocità quattro volte superiore e con una precisione sette volte maggiore rispetto alla sperimentazione iniziale.
Numeri impressionanti. Ma è necessario leggere anche il rovescio della medaglia.
Le limitazioni attuali sono concrete. Sul fronte dell’autonomia energetica, i dati reali sono significativi: Agility Digit opera in intervalli da 30 minuti, Figure 02 arriva a circa 2-3 ore, Tesla Optimus Gen 2 stima 4-5 ore. In un turno standard di 8 ore le cifre attuali non reggono il confronto. Sul piano economico, un umanoide pienamente funzionale costa oggi tra 100.000 e 150.000 dollari, con costi di manutenzione superiori rispetto ai robot industriali tradizionali. Sul piano normativo, il quadro è ancora in costruzione: il primo standard internazionale specifico per la sicurezza degli umanoidi, l’ISO 25785-112, è stato pubblicato solo nel maggio 2025.
C’è poi un aspetto tecnico che riguarda specificamente la fonderia. La combinazione di autonomia limitata, bassi rapporti peso-portata e scarsa resistenza in ambienti severi significa che i sistemi umanoidi attuali restano principalmente prototipi di ricerca. La fonderia è per definizione un ambiente severo: calore radiante, polveri metalliche, vibrazioni, superfici irregolari. I robot industriali tradizionali vengono progettati e certificati per queste condizioni con rivestimenti e protezioni specifiche. Gli umanoidi, nati per ambienti logistici e assemblativi puliti, non garantiscono ancora questa affidabilità.
Per processi fissi ad alto volume — saldatura, stampaggio, sbavatura, pressofusione — i robot industriali a 6 assi tradizionali restano lo strumento appropriato. La loro ripetibilità, i tempi di ciclo e i record di affidabilità non sono oggi eguagliati da nessuna piattaforma umanoide. Gli umanoidi trovano invece una logica più interessante in operazioni di supporto: movimentazione di materiali tra reparti, alimentazione di macchine in layout flessibili, attività ausiliarie che oggi richiedono la presenza di un operatore ma non una precisione decimale.
Il quadro d’insieme è questo: gli umanoidi sono una tecnologia reale, in rapido sviluppo, con potenziale applicativo anche nel manifatturiero pesante. Ma oggi non sostituiscono né i robot industriali specializzati, né l’operatore esperto che conosce il processo.
TREBI segue questa evoluzione con attenzione: quando gli umanoidi raggiungeranno una maturità industriale adeguata all’ambiente fonderia — in termini di robustezza, autonomia e costo — sapremo già dove e come integrarli.
I limiti reali dell’intelligenza artificiale in fonderia
Questo è il capitolo che molte trattazioni sul tema omettono. Noi lo consideriamo il più importante.
L’intelligenza artificiale in fonderia è ancora un campo relativamente nuovo, con pochissimi operatori che la applicano davvero. Un sistema AI può analizzare insiemi di dati molto più complessi di quanto qualsiasi essere umano potrebbe gestire, ma funziona solo se tutti i dati di produzione sono raccolti in modo integrato.
Ogni processo industriale è diverso: un sistema che funziona perfettamente su una linea di sbavatura per ghisa grigia non è detto che funzioni allo stesso modo su una linea per alluminio pressofuso. La personalizzazione non è un optional, è una necessità tecnica. E i risultati dipendono in modo critico dalla qualità dell’integrazione: un algoritmo eccellente integrato male in un impianto mal progettato produce poco valore.
Il mercato è pieno di aziende che vendono “intelligenza artificiale in fonderia” senza conoscere davvero il processo produttivo che dovrebbero ottimizzare. Il rischio per le fonderie è investire in dimostrazioni spettacolari che non reggono alla prova della produzione quotidiana.
Il valore non nasce dall’algoritmo. Nasce dalla conoscenza del processo produttivo. L’algoritmo è uno strumento. La competenza è il presupposto.
In altre parole, l AI potenzia le conoscenze e le rende piu liquide. Ma queste conoscenze ci devono essere in azienda. L’AI le rende fruibili a tutti, rende i dati piu leggibili e li interpola con il resto del mondo, ma l’azienda deve avere i dati e deve riuscire a produrli in modo vero e continuativo ogni giorno.
AI industriale: cloud o sistemi proprietari?
Questo è un altro tema molto discusso.
Il problema è quanto investo in hardware e quanto la tecnologia avrà bisogno di risorse? Meglio il cloud cosi mi tolgo il problema della scalabilità e del cambio, magari, di piattaforme hardware necessarie?
L’altro tema è la privacy: se metto in cloud i dati sono realmente sicuri?
Rispetto ai metodi tradizionali, i modelli AI operano oltre 100 volte più velocemente, abilitando analisi che in precedenza erano fuori portata durante la produzione in corso. Ma la velocità di elaborazione non è l’unica variabile da considerare.
Le piattaforme cloud offrono potenza computazionale e aggiornamenti continui, ma comportano la trasmissione dei dati produttivi all’esterno. In un settore dove i parametri di processo, le geometrie dei getti e le soluzioni tecniche sviluppate nel tempo costituiscono un vantaggio competitivo reale (nonché spesso segreto industriale) , questa cessione di dati non è un dettaglio trascurabile.
L’alternativa è l’intelligenza artificiale integrata direttamente negli impianti, con elaborazione locale dei dati (edge computing) e sistemi controllati internamente dall’azienda. Questo approccio riduce la dipendenza da piattaforme esterne, abbatte la latenza nelle decisioni in tempo reale e protegge il know-how produttivo.
L’edge-computing ha però il grande limite delle performance e la velocità di apprendimento. Quindi non può essere la soluzione per ogni problematica. Se bisogna risolvere problemi complessi che usano modelli e reti neurali enormi, non si potrà usare un sistema di edge-computing.
Edge-computing system sono adatti a funzioni relativamente semplici (Machine Learnig, chatbot…)
TREBI lavora in entrambe le direzioni, seguendo le esigenze del cliente e trovando la soluzione migliore per ogni caso specifico. Secondo la nostra filosofia ed esperienza introdurre l’intelligenza artificiale in fonderia non significa sposare un paradigma fisso e limitante.
Non esiste la soluzione a questo dilemma univoca. Dipende dalle aspettative, dalle risorse che si possono investire e dalla riservatezza che vogliamo (o dobbiamo) mantenere.
Come introdurre davvero l’intelligenza artificiale in fonderia
La raccomandazione più concreta: partire da un problema reale e misurabile, non da una tecnologia da dimostrare. Ecco altri passi concreti da fare se pensi di introdurre o sviluppare meglio l’intelligenza artificiale in foderia.
Identificare un processo critico, un’operazione dove la variabilità è alta o dove i controlli manuali sono costosi e inaffidabili.
Definire un indicatore chiaro di miglioramento: riduzione degli scarti, aumento della produttività, riduzione dei fermi. Avviare un progetto pilota limitato, misurare il ROI reale, poi scalare.
Coinvolgere gli operatori e i responsabili di produzione fin dall’inizio non è una raccomandazione di principio: è una necessità tecnica. Chi conosce il processo sa dove l’algoritmo sbaglia e perché.
Meglio un sistema che riduce davvero gli scarti del 10% che una demo spettacolare inutile in produzione.
TREBI affronta ogni progetto con questo metodo: ascolto del cliente, progettazione su misura, simulazione preventiva dei benefici, integrazione reale nei flussi produttivi. Non vendiamo tecnologia. Progettiamo soluzioni.
Le nostre doverose conclusioni
L’intelligenza artificiale in fonderia rappresenta una grande opportunità, ma solo se applicata con competenza tecnica e conoscenza reale dei processi. La tecnologia da sola non basta. Mai.
La vera sfida non sarà sostituire le persone. Sarà trasformare l’esperienza delle migliori persone in un patrimonio condiviso, replicabile e protetto nel tempo.
TREBI vede l’intelligenza artificiale in fonderia non come una moda tecnologica, ma come un’evoluzione concreta dell’automazione industriale: strumenti intelligenti progettati per aiutare persone, processi e aziende a lavorare meglio. È quello che facciamo da più di quarant’anni, con strumenti che cambiano ma sempre con lo stesso approccio. Ecco perchè pensiamo di essere il partner tecnologico più adatto per introdurre o sviluppare l’intelligenza artificiale in fonderia.
