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L'industria 4.0 sta trasformando la catena del valore

Big Data (e non solo) nel futuro delle imprese In Italia si parla da tempo di industria 4.0: dopo la rivoluzione della meccanica, dell’elettricità e dell’informatica, la nuova rivoluzione industriale riguarda la "fabbrica intelligente", i "sistemi cyber-fisici", il machine learning e l’IoT (Internet of Things), ossia lo sviluppo di sistemi tecnologici in grado di scambiarsi informazioni e interagire con l’ambiente esterno. Eppure rispetto ad altri paesi, come ad esempio la Germania, che ha avviato il programma "Industrie 4.0" già nel 2013 coinvolgendo governo, aziende e istituti di ricerca, l’Italia è ancora in ritardo. Un’accelerata in questa direzione si è avuta nel 2016 quando il governo italiano ha lanciato il Piano Nazionale Industria 4.0 con cui ha previsto un mix di incentivi fiscali, sostegno al venture capital, diffusione della banda ultralarga, formazione dalle scuole all’università con lo scopo ultimo di favorire e incentivare le imprese ad adeguarsi e aderire pienamente alla quarta rivoluzione industriale.

Ma cosa vuol dire Industria 4.0 e come si traduce sull’efficienza del nostro sistema produttivo? La rivoluzione 4.0 di fatto si concentra su quattro grandi assi di cambiamento:

  • Utilizzo dei dati, la potenza di calcolo e la connettività grazie all’avvento dell’IoT che si declina in Big Data, Open Data e Cloud Computing.
  • Sviluppo di nuove forme di interazione uomo-macchina come le interfacce touch e i sistemi di realtà aumentata.
  • Disponibilità di soluzioni di analytics e di business intelligence.
  • Avvento di nuove soluzioni in grado di ridurre la distanza tra mondo fisico e mondo digitale a livello di produzione manifatturiera, come la robotica avanzata, la manifattura additiva, la stampa 3D, le interazioni machine-to-machine
Oggi una delle sfide più importanti per le aziende risiede nella capacità di acquisire un vantaggio competitivo lavorando su enormi quantità dati. Tutte le organizzazioni, pubbliche e private, stanno diventando grandi "fabbriche di dati". L’Internet of Things, ossia la dotazione di sensori a tutti i livelli all’interno delle imprese, fa sì che vengano spediti in streaming molti più dati che in passato. La definizione di Big Data, però, non si riferisce solo al "volume" dei dati generati ma anche al loro formato e velocità di trasmissione. Oltre che generare dati, per le aziende diventa cruciale dotarsi della capacità di gestirli e trasformarli in conoscenza per creare valore aggiunto al business. E questo è il vero punto chiave che segna il passaggio dal manufacturing allo Smart manufacturing (ossia l’innovazione digitale nei processi dell’industria) e all’Industria 4.0.
Così come è avvenuto per innovazioni quali Internet, data center o cellulari, anche i Big Data sono un nuovo step verso un modo diverso di gestire il business. Le imprese devono imparare a “governare” i propri dati per avere la capacità di reagire in maniera veloce ai cambiamenti che si generano a ritmi elevati sui mercati e in generale nella società. Grazie all’utilizzo dei Big Data un’impresa può decidere, in tempi brevissimi, di modificare la propria produzione, optare per nuove strategie di mercato, indagare i comportamenti di acquisto dei propri clienti in maniera più mirata e puntuale. I modelli di business diventano quindi sempre più customer oriented e market driven.

Gli ambiti di applicazione dei Big Data in azienda possono essere molteplici:
  • il monitoraggio delle performance del proprio business,
  • la razionalizzazione della produzione,
  • l’osservazione ed il miglioramento dell’esperienza cliente,
  • la customizzazione dei propri prodotti sulla base dei bisogni dei clienti,
  • le attività di marketing automation, e così via.
Tutte queste informazioni possono pervenire all’azienda non più solo da tecniche ‘tradizionali’ di analisi dei propri dati interni, attraverso strumenti consolidati come la business intelligence, ma anche da fonti esterne. Oggi esiste un gran numero di sorgenti dati da cui attingere come ad esempio i cosiddetti ‘dati verticali’, ossia le informazioni fornite dai social network. È soprattutto dalla corretta integrazione di dati interni con quelli esterni (la cosiddetta Big Data integration) che si genera conoscenza ‘strategica’ per il business.
Dietro ai Big Data cresce la necessità di figure specifiche come i Data Scientists in grado di lavorare su questi dati, interpretarli, trasformarli in informazioni utili. Le aziende devono adeguarsi individuando le competenze mancanti e cercando di riorganizzare la loro struttura in base alle nuove esigenze.
Industria 4.0 non vuol dire però solo Big Data ma riguarda anche lo sviluppo di nuove forme di interazione uomo-macchina come le interfacce touch e la realtà aumentata. Infine la robotica, la stampa 3D, la manifattura additiva rappresentano solo alcune delle soluzioni su cui impostare nuovi processi automatizzati e interconnessi, in grado di razionalizzare i costi e ottimizzare le prestazioni aziendali.
Come per i Data Scientist, ci sono quindi altre figure professionali di cui occorre dotarsi come specialisti di Intelligenza Artificiale e realtà aumentata, figure di supporto digitale alle operation di fabbrica e nuove competenze nell’ambito della sicurezza. Ottima notizia dunque che nell’ambito della strategia di Piano Industria 4.0 la formazione ricopra un ruolo centrale e che siano state previste misure e incentivi per l’investimento in nuove competenze oltre che in nuovi macchinari.
La sfida dell’Industria 4.0 non riguarda solo le grandi imprese ma anche il mondo delle PMI, soprattutto quelle che hanno scelto di spingersi oltre confine. Per loro, investire con lungimiranza in Ricerca&Sviluppo per stare al passo con i tempi e adottare una logica 4.0 per restare competitivi nel medio-lungo periodo, non è più un’opzione.

TREASURE CHEST

  • L’analisi di grandi masse di dati (Big Data) sta cambiando il modo di fare business, marketing e assistenza al cliente (sia online che offline).
  • Dall’IoT arrivano dati che contribuiscono alla creazione e sviluppo dei Big Data e dietro ai Big Data cresce la necessità di figure specializzate in grado di lavorare su questi dati e trasformarli in conoscenza strategica per il business.
  • L’utilizzo dei dati per la centralizzazione e l’archiviazione delle informazioni (Big Data, Open Data, Internet of Things, e Cloud Computing ); l’analisi per ricavare valore dai dati e indirizzare al meglio le scelte aziendali; l’interazione tra uomo e macchina (interfacce touch, realtà aumentata, stampa 3D; robotica, etc.) sono soluzioni su cui non solo le grandi imprese ma anche le PMI devono puntare per restare competitive nel medio-lungo periodo e non lasciarsi travolgere dalla rivoluzione 4.0.