GCRI · Industria avanzata e robotica
Automazione industriale
Industrial automation uses control sistemi, sensors, actuators and software to run machines and processes with less direct human intervention. It raises productivity and consistency, and it creates new dependencies on software, data, networks and skilled maintenance. This page sets out how automation works and fails, how its adoption and reliability are measured, and what evidence serves the plant operators, engineers and policymakers involved.
Industrial automation on the record.
Industrial automation: how the risk develops.
Automation and digitally managed production. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Control loops run processes
Programmable controllers and distributed control sistemi read sensors and adjust valves, motors and heaters continuously, keeping processes within set limits.
Integration adds dependencies
Connecting machines to plant and business systems improves coordination but means a network, software or data fault can stop production across a site.
Legacy systems linger
Control systems often run for decades. Obsolete hardware and unsupported software become hard to maintain, secure and replace without long shutdowns.
Skills keep systems running
Automated plants need technicians and engineers who can diagnose faults. Skill shortages lengthen downtime when automation fails.
Connected activity in Germany.
Night lights, population density and land cover over Germany, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
La mappa interattiva richiede JavaScript; l'elenco dei livelli e le fonti sono riportati sotto.
Livelli 3
Attività connessa, per questa pagina
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Osservato
- Fonte
- VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
- Fornitore
- NASA LAADS DAAC
- Licenza
- Dati aperti NASA
- Annata
- giornaliero; radianza satellitare, corretta per luce lunare e atmosfera
- Più recenti alla build
- 2026-10-12
- Risoluzione
- griglia di circa 500 m
- Incertezza
- Radianza notturna satellitare per la data indicata; le luci sono un indicatore indiretto dell'uso di elettricità e delle interruzioni, non una misura di fornitura o accesso.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Stimato
- Fonte
- Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
- Fornitore
- NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University)
- Licenza
- CC BY 4.0
- Annata
- null; Stima basata sul censimento, statica (2020)
- Risoluzione
- griglia di circa 1 km
- Incertezza
- Stima basata sui censimenti delle persone per chilometro quadrato nel 2020, mostrata come contesto di esposizione; non è un conteggio delle persone colpite da alcun pericolo.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Osservato (le nuvole lasciano lacune)
- Fonte
- VIIRS Global Flood Product (NASA LANCE)
- Fornitore
- NASA LANCE
- Licenza
- Dati aperti NASA
- Annata
- giornaliero; rilevamento satellitare; le nuvole lasciano lacune
- Più recenti alla build
- 2026-10-14
- Risoluzione
- griglia di circa 250 m
- Incertezza
- Rilevamento satellitare; le nuvole lasciano lacune. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Osservato
- Fonte
- VIIRS NOAA-20, riflettanza corretta (NASA LANCE)
- Fornitore
- NASA LANCE
- Licenza
- Dati aperti NASA
- Annata
- giornaliero; immagine satellitare
- Più recenti alla build
- 2026-10-14
- Risoluzione
- griglia di circa 250 m
- Incertezza
- Immagine satellitare. Raster satellitare o di modello così come lo pubblica il fornitore. Nuvole, lacune di swath ed errori di recupero lasciano lacune e rumore; i valori sono indicatori, non misure in un luogo.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Modellato (ultimo anno pubblicato da GIBS)
- Fonte
- MODIS Terra e Aqua, copertura del suolo (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
- Fornitore
- NASA LP DAAC
- Licenza
- Dati aperti NASA
- Annata
- annuale; classificazione satellitare; ultimo anno pubblicato da GIBS
- Più recenti alla build
- 2024-01-01
- Risoluzione
- griglia di circa 500 m
- Incertezza
- Classi satellitari di copertura del suolo per l'anno indicato, comprese le terre coltivate; una classificazione con errori noti, non un registro aziendale agricolo.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
Informazioni su questo livello
- Evidenza
- Osservato (le nuvole lasciano lacune)
- Fonte
- MODIS Terra EVI (NASA LANCE)
- Fornitore
- NASA LANCE
- Licenza
- Dati aperti NASA
- Annata
- giornaliero; indice satellitare; le nuvole lasciano lacune
- Più recenti alla build
- 2026-10-13
- Risoluzione
- griglia di circa 250 m
- Incertezza
- Indice satellitare di vegetazione sugli 8 giorni fino alla data indicata, un indicatore dello stato degli habitat; non è una misura delle specie né della biodiversità.
- Raggiungibile tramite
- gibs.earthdata.nasa.gov, solo dopo che hai consentito la mappa dal vivo
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Ultimo disponibile
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © contributori di OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth
Caricamento delle immagini NASA più recenti.
Trascina per spostare. Ctrl o ⌘ e scorrimento, pizzico o i pulsanti per lo zoom; passa il puntatore per i valori sottostanti; il ripristino riporta alla regione.
Connected activity, framed on Germany.Prodotti satellitari e di modelli così come li pubblica la NASA, ciascuno con la propria data. Sono indicatori, non valutazioni di alcun luogo.
Dati: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © contributori di OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · NASA/NOAA VIIRS · NASA JPL OPERA DIST-ALERTFonti e licenze
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Dati aperti NASA
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Dati aperti NASA
- Luci notturne VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; distribuite dal NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
- Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Con licenza CC BY 4.0. Colori ridisegnati dalla palette pubblicata; valori mediati in celle esagonali ove mostrati (modificato). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- Prodotti VIIRS quasi in tempo reale (alluvioni, temperatura della superficie terrestre, copertura nevosa, riflettanza corretta), NASA LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
- Prodotti terrestri MODIS (indici di vegetazione, produzione primaria lorda, copertura del suolo), NASA LP DAAC e LANCE; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
- ASTER GDEM è un prodotto di METI e NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Citare come: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Dati aperti NASA
- Realizzato con Natural Earth. Dati cartografici vettoriali e raster gratuiti @ naturalearthdata.com. Pubblico dominio
- © Collaboratori di OpenStreetMap (ODbL), tramite NASA GIBS (coste, confini, strade e nomi di luoghi). Colori ridisegnati dalla mappa di colori pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). ODbL
- Blue Marble, NASA Earth Observatory; immagini tramite NASA GIBS. Colori ridisegnati dalla scala cromatica pubblicata; valori mediati in celle esagonali dove mostrati (modificato). Dati aperti NASA
- Contesto sul globo e sulla mappa piana: linee costiere, confini, strade e toponimi dai livelli di riferimento NASA GIBS (dati OpenStreetMap, ODbL, © contributori di OpenStreetMap); immagini Blue Marble come base facoltativa; terreno 3D e lettura dell'altitudine dall'indice cromatico di elevazione ASTER GDEM (classi da 5 m a 200 m, esagerate per leggibilità). I confini sono tracciati come pubblicati e non implicano alcuna posizione su alcun territorio.
- Eventi in tempo reale: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET); gli eventi sono indicativi e conservano i link alle fonti originali.
- Observed (EO): NASA/NOAA VIIRS (Suomi NPP). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- I livelli facoltativi (5 fonti nell'elenco dei livelli: in tempo reale, previsione, osservato e contesto) riportano il credito del fornitore sulla mappa e qui quando attivati; le previsioni sono output di modelli e gli indici derivati sono stime.
Livelli e date
- Luci notturne, giornaliere: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 ott 2026
- Densità di popolazione, 2020: Popolazione: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statico
- Acqua di inondazione, composito a 3 giorni: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 ott 2026
- Colori reali: riflettanza corretta VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 ott 2026
- Tipo di copertura del suolo (IGBP), annuale: copertura del suolo MODIS Terra e Aqua (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
- Indice di vegetazione migliorato, mobile su 8 giorni: MODIS Terra EVI, NASA LANCE · 13 ott 2026
Automation changes how industry draws on energy, water and people.
- EnergiaAccoppiamentoAutomated plants can optimise energy use and shift loads.What to watchEnergy per unit output
- AcquaAccoppiamentoProcess water use can be monitored and reduced.What to watchWater per unit output
- SaluteAccoppiamentoAutomation can remove workers from hazards or add new ones.What to watchInjury rates
Automation studies are designed for the serie Global Sector Risk and Resilience. Functional safety follows IEC 61508; the Global Centre for Risk and Innovation (GCRI) assesses no product.
- Plant-level adoption studies.
- Safety incident analyses.
Plant operations and safety.
La schermata che un gruppo utilizzerebbe per seguire questo tema: misure, stati e decisioni. I nomi sono esempi e i valori sono illustrativi.
Esercizio e sicurezza degli impianti
Industrial automation · Plant 3 · Shift 2
- OEE, % del pianificato782Attenzione
- Allarmi critici per la sicurezza attivi2Allerta
- La cella robotizzata si ferma in questo turno2
- Energia per unità1.6kWhNormale
Barriere
livelli di protezione
| Intervento per alta pressione | SIS | Q3 | Sano |
| Valvola di sicurezza RV-12 | Meccanico | Q2 | Sano |
| Zona di rilevamento gas 4 | Rilevamento | Q2 | Aggirato |
| Barriera fotoelettrica della cella robotizzata | Tutela | Q3 | Sano |
Pressione del reattore
Cosa viene misurato e con quale accuratezza.
Ogni indicatore riporta la sua unità, la sua cadenza, il tipo di fonte su cui si basa e l'etichetta di evidenza che un valore riporterebbe. Non sono mostrati valori: un programma li fornisce sotto la propria autorità.
| Indicatore | Unità | Cadenza | Tipo di fonte | Etichetta |
|---|---|---|---|---|
| Efficacia complessiva delle attrezzature | percent | mensile | Plant performance records | OSSERVATO |
| Unplanned downtime | hours per period | mensile | Maintenance management sistemi | OSSERVATO |
| Control systems past vendor support | percent of installed base | per valutazione | Asset inventories | DICHIARATO |
| Mean time to repair automation faults | hours | mensile | Maintenance records | OSSERVATO |
| Firms using advanced automation | percent of manufacturing firms | per survey | Business technology surveys | RIPORTATO |
| Automation technician vacancies | conteggio | annuale | Labour market statistics | RIPORTATO |
Model industrial automation as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile Industria e manifattura: the hazards it names, the sistemi and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full Costruttore di sistemi.
Pericoli
- Natech event
- Cedimento di diga
- Alluvione fluviale (innescato a valle)
- Flash flood (set off downstream)
- Sfollamenti di massa (innescati a valle)
- Chemical spill or leak (set off downstream)
- Emergency-response overload (set off downstream)
- Blackout diffuso (innescato a valle)
- Carenza di approvvigionamento idrico (innescata a valle)
- Toxic gas release (set off downstream)
- Industrial fire (set off downstream)
Sistemi e accoppiamenti
- Industria e manifattura
- Trasporti, logistica e catene di approvvigionamento Accoppiamento
- Servizi energetici e reti Accoppiamento
- Città e ambiente costruito Accoppiamento
- Digitale, telecomunicazioni e piattaforme Accoppiamento
Comandi
NS-0Costituzione e principiNS-9UNI contestuali (distribuzioni, istanze, istanze di programma)NS-11Verifica e monitoraggio (evidenze, attestazioni, osservazione della conformità zero trust)NS-12Artefatti di software, modelli e IA/ML (catena di approvvigionamento, schede di modello, schede dei dataset)NRS-H60Famiglia di pericoli: interruzione delle catene di approvvigionamento e dei flussi (NHS-1 sys.supply-chain)NRS-H50Famiglia di pericoli: incidenti industriali e di processo (NHS-1 infra.industrial)NRS-H109Famiglia di pericoli: guasti delle tecnologie della transizione energetica (NHS-1 tech.energy-transition)NRS-X10Sicurezza chimica, industriale, nucleare e radiologicaNRS-H54Famiglia di pericoli: interruzione di segnali e piattaforme (NHS-1 cyber.platform)NRS-K14Profilo del pacchetto di dominio: industria manifatturiera (DOMAIN-014)
Osservazione
- eMARS Major Accident Reporting System (listed for reference)
- World Development Indicators (listed for reference)
- ILOSTAT (listed for reference)
- Manufacturing value added as a proportion of GDP and per capita
- CO2 emission per unit of value added
- Manufacturing, value added (% of GDP)
- Direct economic loss to all other damaged or destroyed productive assets attributed to disasters
Geografia di esempio
- The Strait of Malacca: 227 hexagonal cells
- Luci notturne di stanotte, blackout (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
- Acque superficiali attraverso le nuvole, 30 m (radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
- Intensità delle precipitazioni, ultima mezz'ora (IMERG), NASA GIBS
- Umidità superficiale del suolo (SMAP), NASA GIBS
Da dove provengono le evidenze.
Set di dati pubblici e registri istituzionali specifici, ciascuno con la sua classe di licenza. Le fonti soggette ad accordo sono utilizzate solo alle relative condizioni e mai ripubblicate.
| Fonte | Cosa fornisce | Classe di licenza |
|---|---|---|
| Eurostat ICT usage in enterprises and advanced technology modules | Adoption of automation, robotics and data technologies | Open, Eurostat reuse policy |
| OECD studies on the diffusion of digital and automation technologies | Cross-country adoption evidence | Public, OECD terms |
| US Census Bureau Annual Business Survey technology modules | Firm adoption of automation and AI | Public domain, US government |
| ISA and IEC standards for automation (ISA-95, IEC 61131) | Architecture and programming standards | Licensed standards, purchase required |
| Industry association surveys on downtime and maintenance | Reliability practice | Public summaries, terms to check |
How industrial automation is modelled, measured and tested.
Il modello, le sue ipotesi, i suoi dati e la sua incertezza, nella forma in cui uno scienziato o un ingegnere li verificherebbe. Le strutture seguono metodi pubblicati. I valori rappresentati sono illustrativi, non risultati.
Modello di sistema
The couplings between the systems in industrial automation: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.
Chi decide, e a cosa servono le evidenze.
Advanced Industry and Robotics prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Chi decide | La domanda | Evidenze fornite da questa pagina |
|---|---|---|
| Plant operators and engineering managers | Quali sistemi to modernise and how to plan downtime | Obsolescence reviews; reliability data |
| Industry ministries | How to support automation in smaller firms | Adoption profiles |
| Training bodies | Which technician skills to train | Skills gap analyses |
Output prodotti da questo argomento
- Automation reliability and obsolescence reviews
- Adoption profiles by sector and firm size
- Maintenance and skills gap analyses
- Evidence notes for industrial policy
Cosa si chiedono gli esperti.
- 01
What does automation change about risk?
Which hazards it removes, which it shifts and which it creates.
- 02
How do automated systems fail?
Sensor faults, software errors, unexpected interactions and conditions outside the design envelope.
- 03
What is the human role?
How operators supervise, intervene and keep the skills to take over.
- 04
How resilient is a highly automated plant?
Whether it can degrade gracefully or continue safely when sistemi fail.
What drives the risk.
Automation holds processes within limits more consistently than people can, and removes workers from repetitive and hazardous tasks. Safety instrumented sistemi shut processes down automatically when conditions become dangerous.
The ironies of automation, first described in human factors research, remain relevant: the more reliable automation becomes, the less practice operators have, yet they are expected to take over in the rare, difficult situations automation cannot handle. Alarm floods during upsets can overwhelm operators.
Complexity creates hidden interactions. Software updates, integration of new systems and data dependencies can change behaviour in ways that testing did not reveal. Common-cause failures, where one fault disables several protective layers, are a particular concern.
Connectivity extends the system boundary. Remote operation, vendor access and cloud analytics improve performance but bring external networks inside the plant, linking automation to cyber resilience.
Come si raccolgono le evidenze e dove si fermano.
| Metodo o dati | Cosa mostra | Il suo limite |
|---|---|---|
| Hazard and operability studies | Deviations and their consequences | Depend on team expertise and scope |
| Reliability analysis | Failure rates of components and functions | Data for new technologies is sparse |
| Simulation and digital twins | System behaviour under scenarios | A model is only as good as its assumptions |
| Banche dati degli incidenti | Patterns in automation-related events | Under-reporting and inconsistent categories |
Come viene studiato, e cosa i metodi non possono dire.
- 01Ingegneria dei sistemiRequisiti integrati di safety e security · Collaudo in fabbrica e in sitoApplicato qui
- 02Sensori, IoT e reti di osservazioneMonitoraggio delle condizioni · Ispezione della qualità in linea · Protezione dei sensori connessiApplicato qui
- 03Ottimizzazione e ricerca operativaPianificazione della produzione · Operazioni attente all'energia · Dimensionamento di scorte e ricambiApplicato qui
- 04Robotica e automazioneValutazione dei rischi delle celle robotizzate · Movimentazione guidata dalla visione · Progettazione di postazioni collaborativeApplicato qui
Where this page’s references lead.
Gli organismi e i documenti alla luce dei quali si legge questa pagina. Stato ed edizioni cambiano; ogni link porta all'organismo emittente.
Domande e risposte.
What is industrial automation?
What is overall equipment effectiveness?
Why do old control systems matter?
Does more automation always mean more safety?
Does the platform assess automation vendors?
What is a safety instrumented system?
Contribuisci con evidenze da questa pagina.
Rapporti is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
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