BEX – Beyond Exploration Expo 2026

Industrial Copilot è una piattaforma di AI conversazionale per lo smart manufacturing che permette a operatori, ingegneri e responsabili di produzione di accedere in modo semplice e immediato ai dati di fabbrica, ai KPI operativi e agli strumenti di analisi. Grazie all’integrazione di digital twin, agenti AI specializzati e funzionalità di simulazione what-if, la soluzione abilita decisioni più rapide, maggiore visibilità sui processi e un utilizzo più efficiente delle risorse produttive.
La piattaforma si basa su un digital twin costantemente aggiornato con dati real-time e su un’architettura modulare composta da skill e agenti AI dedicati. Questo approccio consente di analizzare scenari alternativi, individuare colli di bottiglia e valutare in anticipo l’impatto di eventuali modifiche operative attraverso strumenti di what-if analysis e simulazione, prima di intervenire sulla linea reale. Nel contesto della produzione di satelliti e componenti per il settore space, caratterizzato da elevata complessità, bassi volumi e stringenti requisiti di qualità e tracciabilità, Industrial Copilot può migliorare il monitoraggio delle attività di assemblaggio, integrazione e test, facilitare l’individuazione di anomalie e colli di bottiglia e supportare una pianificazione più efficace.

Semplifica la gestione di reti e infrastrutture complesse integrando in modo fluido ed eterogeneo la connettività terrestre 5G, i collegamenti satellitari e la sensoristica IoT in un'unica topologia gestita. La soluzione unifica l'accesso radio e la gestione del dato, riducendo i limiti della copertura tradizionale e garantendo una continuità operativa senza punti ciechi. L’intelligenza artificiale e l’orchestrazione al bordo (Edge Cloud) traducono l'analisi dei dati in un'ottimizzazione predittiva e in un instradamento automatico del traffico, rendendo l'infrastruttura dinamica e resiliente. Il risultato è una connettività pervasiva e ultra-affidabile per scenari B2B e B2X mission-critical, con benefici immediati in termini di scalabilità, azzeramento delle interruzioni di servizio e agilità operativa

La piattaforma proposta combina le capacità di Fleet Management e Orchestrazione Robotica con funzionalità avanzate di Visual Analytics basate su Intelligenza Artificiale, offrendo un unico punto di controllo per la supervisione operativa di flotte robotiche eterogenee e per l’analisi intelligente dei dati provenienti dal campo. Attraverso il Robotics Fleet Coordinator, è possibile gestire missioni, assegnazione dei task, priorità operative, traffico robotico, risorse condivise e integrazioni con sistemi enterprise e di shopfloor, garantendo una governance centralizzata dell’intero ecosistema robotico. Parallelamente, il modulo di Visual Analytics consente l’elaborazione in tempo reale di flussi video e immagini provenienti da robot, telecamere e dispositivi mobili, abilitando funzionalità quali rilevamento di anomalie, monitoraggio di persone, veicoli e DPI, identificazione di situazioni di rischio, lettura automatica di strumenti industriali e generazione di descrizioni contestuali dei contenuti osservati. La piattaforma integra inoltre meccanismi di anonimizzazione di persone e targhe per garantire il rispetto dei requisiti di privacy e compliance.

La soluzione mostra come l’AI possa trasformare la verifica dei sistemi spaziali, partendo direttamente dalla documentazione tecnica di progetto. A partire dai requisiti, l’AI genera automaticamente i test case e i relativi test script, che vengono successivamente eseguiti attraverso un test automation framework.
Il framework coordina in modo integrato strumenti di laboratorio, come oscilloscopi e power generator, bracci robotici e i sistemi di controllo e monitoraggio di un satellite Cubesat. Il risultato è una verifica automatizzata, tracciabile e ripetibile, che collega il requisito tecnico all’esecuzione del test e al relativo risultato.
Il CubeSat rappresenta il punto di ingresso upstream della soluzione, ma il valore dell’approccio si estende all’intera aerospace value chain: dall’hardware e ground segment fino ai sistemi, ai dati e ai servizi digitali della missione.
La soluzione evidenzia quindi la possibilità di portare l’AI , automation e engineering dalla verifica del singolo componente alla continuous mission assurance, contribuendo a ridurre tempi e costi di verifica, mitigare i rischi e accelerare il time-to-mission.

La soluzione introduce un “Autonomous Operator” per l’early warning e la gestione intelligente degli incendi boschivi, sviluppato attraverso l’acceleratore VisionHub. Il sistema integra osservazioni satellitari, dati meteorologici in tempo reale e Computer Vision da droni e telecamere fisse, costruendo una visione dinamica e continuamente aggiornata delle aree a rischio. Agenti AI orchestrano queste fonti eterogenee, correlano i rilevamenti con il contesto geospaziale e ambientale e anticipano la possibile evoluzione dell’incendio. La Generative AI trasforma questa intelligence in scenari operativi e azioni raccomandate, come il dispiegamento di droni per la validazione sul campo, la prioritizzazione delle aree di intervento e il supporto al coordinamento della risposta. L’approccio human-in-the-loop accelera il ciclo detect–understand–predict–act, mantenendo all’operatore il controllo sulle decisioni critiche. L’architettura, basata su Agentic AI e orchestrazione multimodale, è progettata come modello scalabile e sicuro verso una nuova generazione di autonomous wildfire operations.