Al CES 2026 di Las Vegas, Siemens ha impostato il keynote attorno a un messaggio preciso: l’“Industrial AI” non viene proposta come un modulo aggiuntivo, ma come un insieme di capacità distribuite lungo l’intera catena industriale — dalla progettazione e ingegneria fino a produzione, operations e supply chain. Nel racconto di Siemens, il fulcro è l’unione tra dati reali, simulazione e automazione, con l’AI usata per anticipare criticità, guidare decisioni tecniche e ridurre i tempi di validazione e commissioning.
La partnership Siemens–NVIDIA: verso un “Industrial AI Operating System”
Il punto centrale dell’annuncio è l’estensione della collaborazione tra Siemens e NVIDIA per sviluppare quello che entrambe definiscono un Industrial AI Operating System. L’obiettivo dichiarato è introdurre logiche e strumenti di AI “end-to-end” lungo il ciclo di vita di prodotti e impianti: progettazione, simulazione, messa in servizio, gestione operativa e ottimizzazione continua. In pratica, Siemens porta software industriale e automazione, mentre NVIDIA contribuisce con infrastruttura AI, librerie di simulazione, modelli e stack di calcolo accelerato.
Dai digital twin “statici” ai digital twin che guidano decisioni operative
Nel pezzo di Fabbaloo, il digital twin viene descritto come la “central nervous system” dell’industria: un modello che non si limita a rappresentare un impianto, ma che integra fisica, dati in tempo reale e AI per testare scenari (“what if”), prevedere guasti, valutare upgrade e perfino addestrare robot e operatori in ambienti simulati. È un passaggio concettuale importante: il gemello digitale non resta confinato alla fase di progettazione, ma diventa una superficie di controllo che collega ingegneria e operations.
Omniverse, simulazioni più pesanti e “AI Brain” in fabbrica
Nei comunicati ufficiali, Siemens e NVIDIA descrivono un modello operativo in cui le fabbriche analizzano continuamente i loro digital twin, provano miglioramenti in ambiente virtuale e trasferiscono in produzione le modifiche validate. NVIDIA colloca qui le proprie librerie Omniverse e la propria infrastruttura AI; Siemens colloca software di automazione e industrial operations. L’idea viene sintetizzata anche con il concetto di un “AI Brain” che usa dati e simulazioni per ridurre tempi e rischio di decisioni su linea.
Digital Twin Composer: dal prototipo al “metaverso industriale” su scala
Siemens ha presentato Digital Twin Composer, indicandone la disponibilità sul Siemens Xcelerator Marketplace a metà 2026. Nei materiali ufficiali, Siemens lo lega alla capacità di costruire e gestire gemelli digitali “a scala” (non soltanto singoli asset), anche per simulare aggiornamenti di impianti; Siemens cita PepsiCo come utilizzatore, con un piano di estensione. Il punto operativo è l’industrializzazione del digital twin: strumenti, pipeline e integrazioni che rendono ripetibile la creazione di modelli fedeli e utilizzabili nei workflow decisionali.
Industrial Copilot: nove “copiloti” lungo la catena del valore
Nel pacchetto annunciato al CES 2026, Siemens parla di nove Industrial Copilots pensati per portare assistenza e automazione “intelligente” in fasi diverse della catena industriale (dalla progettazione alla fabbrica). Il messaggio che accompagna questi strumenti è coerente con l’Industrial AI Operating System: l’AI non come singolo chatbot, ma come insieme di agenti e funzioni integrate nei software e nei processi industriali.
EDA e progettazione elettronica: NIM, Nemotron e accelerazione dei workflow
Un altro elemento rilevante riguarda il software EDA di Siemens: nei comunicati Siemens/NVIDIA viene indicata l’integrazione di NVIDIA NIM e dei modelli NVIDIA Nemotron per abilitare workflow generativi e agentici nella progettazione di semiconduttori e PCB. Siemens e NVIDIA citano anche obiettivi di accelerazione (nell’ordine di multipli) su workflow specifici, puntando su GPU, librerie CUDA-X e modelli “physics-based” per rendere più veloci verifiche, layout e ottimizzazioni di processo.
La “fabbrica blueprint” di Erlangen e i primi casi citati
Le due aziende dichiarano di voler partire nel 2026 con la Siemens Electronics Factory di Erlangen (Germania) come primo blueprint di “sito produttivo adattivo” guidato dall’AI. Nei testi ufficiali compaiono anche esempi di aziende che stanno valutando alcune capacità (tra cui Foxconn, HD Hyundai, KION Group e PepsiCo). Qui la parola chiave è “scalabilità”: prima applicazione interna/blueprint, poi replicazione su più clienti e settori.
Un caso “fuori fabbrica” che spiega il valore del digital twin: Commonwealth Fusion Systems
Fabbaloo richiama anche un esempio legato a Commonwealth Fusion Systems (CFS): un gemello digitale per comprimere attività sperimentali, usando simulazione e calcolo accelerato. Su questo progetto hanno scritto testate come Axios e Wall Street Journal, collegando l’iniziativa all’annuncio al CES 2026 e alla combinazione tra strumenti industriali (Siemens) e piattaforme AI/simulazione (NVIDIA). Anche se non è un caso “manifatturiero” classico, aiuta a capire perché Siemens e NVIDIA insistano su fisica, simulazione e AI nello stesso loop.
Dove entra la stampa 3D: progettazione, attrezzaggi e ricambi in un flusso chiuso “design→simulate→print→monitor”
Nel testo di Fabbaloo, la stampa 3D viene posizionata come tecnologia che beneficia direttamente di digital twin e automazione: progettare geometrie complesse, simulare prestazioni e stress, produrre parti ottimizzate; creare attrezzaggi e dime con cicli rapidi; gestire ricambi predittivi basati su dati di esercizio, con produzione on-demand quando il gemello digitale prevede degrado o guasto imminente. In questo scenario, la stampa 3D non è descritta come alternativa universale ai processi tradizionali, ma come capacità da integrare nei workflow digitali quando serve flessibilità, personalizzazione o riduzione dei tempi.
Cosa cambia per le aziende: più integrazione, più dati, più disciplina di processo
Letta senza slogan, la proposta Siemens–NVIDIA implica un cambiamento pratico: investire su dati industriali affidabili, governance del gemello digitale, integrazione tra software di progettazione/simulazione e sistemi di fabbrica, e regole di qualità/validazione per trasferire in produzione ciò che viene “approvato” in simulazione. È un percorso che richiede competenze (automation, simulation, data engineering, AI), oltre alla tecnologia. In cambio, Siemens e NVIDIA sostengono che si possano ridurre tempi di commissioning, migliorare resilienza e rendere più continui i cicli di ottimizzazione.
