In molti paragonano i rapidi cambiamenti che stiamo vivendo negli ultimi decenni alla grande ridefinizione dei paradigmi produttivi e sociali della prima rivoluzione industriale.

Su questa scia è nato il concetto di industria 4.0, una quarta rivoluzione industriale, appunto, incentrata sullo sviluppo e sulla diffusione di tecnologie che consentono un altissimo livello di automazione.

Oggi, è il momento di guardare verso un ulteriore paradigma: l’industria 5.0 impone nuovi modelli non solo per lo sviluppo tecnologico, ma anche per quello culturale delle imprese.

Vediamo cos’è e cosa comporta.

Cosa si intende per industria 5.0

Per una visione chiara sul concetto di industria 5.0 è possibile guardare al documento diffuso dalla Commissione Europea lo scorso gennaio, che interpreta la ricerca e l’innovazione come strumenti per guidare la transizione verso un’industria capaci di apportare benefici non solo alle imprese stesse, ma anche ai lavoratori e alla società. 

La differenza con l’industria 4.0

La definizione di industria 4.0 è stata coniata in Germania nel 2011, per indicare i processi di digitalizzazione e di avanzamento tecnologico volti ad aumentare l’efficienza e la flessibilità produttiva tramite l’automazione.

L’importanza centrale rivestita dalla tecnologia non viene meno nel concetto di industria 5.0, ma si arricchisce di una visione più ampia: è fondamentale riconoscere tale avanzamento tecnologico come uno strumento per generare valore non solo economico, ma anche sociale e ambientale.

Le caratteristiche dell’industria 5.0

Il documento diffuso dalla Commissione Europea relativo all’industria 5.0 ne indica le caratteristiche principali sin dal titolo: “Towards a Sustainable, Human-Centric and Resilient European Industry”.

Approfondiamo, punto per punto, in che modo sono declinate queste macro categorie di requisiti fondamentali per la nuova industria.

1. Sostenibile

In passato, un aumento della produzione industriale ha sempre comportato anche un aumento dei consumi energetici e un aumento delle emissioni inquinanti. Questo trend non è più sostenibile per le comunità e per il pianeta. L’innovazione tecnologica è fondamentale per invertire la tendenza e rendere la produzione smart ed efficiente.
Oggi, è fondamentale considerare il legame tra i consumi di energia e la crescita economica, in particolare per le imprese energivore: al centro della strategia europea per l’industria 5.0, questo aspetto sarà focus di analisi di settore per individuare strategie mirate ed efficaci.

2. Human-centric

Un secondo punto sul quale il documento dell’Unione Europea pone l’accento è la centralità del ruolo delle persone, che devono beneficiare concretamente dell’avanzamento tecnologico. In particolare, uno dei punti cruciali è quello di accompagnare i lavoratori nel percorso di acquisizione delle nuove competenze digitali necessarie per lavorare nell’industria 5.0.

Due, in particolare, sono le priorità indicate: la costruzione di ecosistemi performanti nella formazione digitale, e favorire l’acquisizione di competenze digitali per la trasformazione in corso.
Il documento dell’Unione Europea sottolinea come questo processo necessiti dei cambiamenti relativi alle politiche del lavoro su più fronti, come il riconoscimento del lavoro nell’economia digitale o la revisione delle ore lavorative standard.

Cambiamenti che dovrebbero essere sostenuti da sostanziali riforme nelle politiche sociali, in termini di welfare e assistenza sanitaria.  Potrebbe essere necessario – sottolinea il documento – il ripensamento della relazione tra lavoro retribuito e benefici sociali, così come una revisione del sistema di tassazione.

3. Resiliente

Sul concetto di resilienza si fonda buona parte del messaggio dell’Unione Europea, in linea con le previsioni della comunità scientifica che altre pandemie potranno colpirci a livello globale. La pandemia da Coronavirus ha messo a dura prova la resilienza delle economie e delle imprese, che in futuro dovranno affrontare altre difficili sfide, continuando a garantire la produzione e la possibilità di lavorare. Le industrie sono dunque chiamate a innovarsi per poter continuare a mantenere il proprio ruolo di fonte di prosperità e benessere economico anche in sistemi in rapido cambiamento.

Le nuove tecnologie, in questo senso, sono e saranno sempre più preziose alleate.

Tecnologie coinvolte nell’industria 5.0 

Per quanto riguarda le tecnologie abilitanti dell’industria 5.0, è possibile fare riferimento a quelle dell’industria 4.0, alle quali occorre implementare la visione di sviluppo responsabile finora delineata. Uno studio di Boston Consulting definisce 9 tecnologie principali.

1. Advanced Manufacturing Solution

Sono tutte le tecnologie che fanno parte della robotica collaborativa, ovvero che permettono la collaborazione uomo – macchina grazie all’intelligenza artificiale. Si tratta di un insieme di tecnologie che consentono l’automazione dei compiti più semplici e ripetitivi, che sono facili da standardizzare.

2. Additive manufacturing

Nei processi di manifattura tradizionali, si lavora per sottrazione di materiale. Con la manifattura additiva è invece possibile creare prodotti tramite stratificazione di materiali: questo permette di personalizzare maggiormente le merci e di creare strutture più complesse, utilizzando meno materiale e producendo meno sprechi. Ne consegue, inoltre, una riduzione dei tempi medi di prototipazione e una maggiore facilità di produrre varianti.

3. Realtà aumentata

La realtà aumentata consente di integrare l’ambiente fisico con informazioni testuali, grafiche o sonore, riducendo la necessità di documentazione cartacea. Si tratta dell’integrazione di tecnologie che consentono di ridurre i tempi di formazione e di formazione, ad esempio rendendo possibile visionare le operazioni da svolgere in tempo reale, facilitando le fasi di lavoro.

4. Simulazioni

Le tecnologie di simulazione sempre più avanzate permettono di ridurre la possibilità di rischio e la necessità di prototipazione prima della realizzazione fisica dei prodotti. Oltre al risparmio economico, il vantaggio è anche in termini di tempo, rendendo così le aziende che adottano queste tecnologie più competitive sul mercato.

5. Tecnologie interconnesse

L’integrazione orizzontale e verticale consente di ottenere un grande quantitativo di informazioni, Big Data, che consentono di conoscere i processi di produzione al meglio. Di conseguenza è possibile mettere in atto azioni di efficientamento, di risoluzione tempestiva di eventuali criticità o di manutenzione predittiva, o ancora ridurre gli sprechi e ottimizzare le risorse e il tempo investito.

6. Internet of Things

L’uso di macchinari smart, che interagiscono con i macchinari produttivi, li rendono intelligenti e in grado di comunicare dati e informazioni. Ne deriva la possibilità di maggiore flessibilità, di un dialogo più efficace tra cliente, progettazione, fornitori e fase produttiva.

7. Cloud

Tra le tecnologie abilitanti è fondamentale il cloud, una infrastruttura IT in grado di offrire le giuste opportunità di condivisione dati e il massimo della sicurezza. In questo, diventa possibile un livello di collaborazione tra reparti e tra aziende mai visto prima.

8. Cybersecurity

A fronte di un maggior quantitativo di dati e della loro costante messa in rete, la sicurezza digitale diventa un fattore cruciale. La cybersecurity sarà sempre più un tema che interesserà aziende di qualsiasi dimensione, per salvaguardare i propri dati e i propri strumenti da minacce informatiche.

9. Big Data e Analytics

Come visto, i dati sono cruciali e sempre più numerosi: la capacità di sintesi e di analisi diviene, di conseguenza, tanto più complessa quanto più fondamentale. I sistemi di analisi dei dati dovranno sempre più essere modellati sulla base delle esigenze delle singole aziende.

L’impatto dell’industria 5.0 sulle aziende e sulla società

Tra i principali timori legati allo sviluppo di nuove tecnologie, vi è l’impatto sulla società: in primis, il timore più diffuso è che l’aumento dell’automazione in ambito industriale renda superflui molti posti di lavoro legati alla produzione.

Ma la tecnologia deve essere a sostegno delle comunità, non solo del profitto di pochi: questa, quantomeno, è la visione promossa anche dalla Commissione UE all’interno del documento relativo all’Industria 5.0.

Obiettivo del suo sviluppo, dunque, è quello di trasformare le aziende in luoghi più inclusivi e più sicuri, riducendo il rischio di infortuni e migliorando il benessere dei lavoratori. Secondo i più recenti dati Istat, è proprio il settore dell’industria quello nel quale si registra il maggior numero di infortuni, per compiti e mansioni che potrebbero essere automatizzati.

In questi casi, il ruolo del personale non verrebbe meno. Al contrario, l’intelligenza artificiale e le nuove tecnologie aiuterebbero le persone a svolgere ruoli più specializzati, riducendo la necessità di formazione specifica.

I benefici ricadrebbero anche sulla competitività, anche se in questo senso occorre fare un ragionamento strategico a lungo termine: investire sull’industria 5.0, infatti, potrebbe significare dover perdere temporaneamente competitività rispetto alle aziende che non stanno sostenendo questi costi.

Sul lungo termine, però, si tratta dell’unica strategia vincente per poter rimanere competitivi in un futuro nel quale l’automazione e l’avanzamento tecnologico, così come la sostenibilità, non potranno più essere delle scelte, ma saranno delle necessità.

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Il cambiamento climatico è un problema reale e concreto: lo stanno dimostrando le temperature record registrate negli ultimi mesi, così come il crescente numero di eventi atmosferici violenti in diverse parti del mondo.

Contrastare questo fenomeno è sempre più un’urgenza, una battaglia che si combatte su più fronti: tra questi, quello delle industrie, chiamate a ridurre il proprio impatto ambientale.

L’automazione industriale può essere una risorsa molto preziosa non solo per aumentare la competitività delle aziende in mercati complessi, ma anche per raggiungere nuovi traguardi in termini di sostenibilità.

Ecco come la digitalizzazione delle imprese può essere uno strumento al servizio della circular economy.

Come si rende sostenibile la produzione industriale?

Il concetto stesso di sostenibilità può avere molte accezioni: ci si può riferire alla sostenibilità ambientale, alla sostenibilità sociale, all’avere un impatto positivo sul territorio nel quale si opera o alla riduzione delle emissioni inquinanti.

Nella realtà, tutti questi fattori concorrono a determinare il livello di sostenibilità di un’impresa, all’interno di un percorso integrato. In particolare, l’automazione è ciò che può aiutare a rendere più sostenibili, e dunque meno impattanti – in termini di scarti e inquinamento prodotto e di risorse consumate – i cicli produttivi in settori come quello manifatturiero.

Da questo punto di vista, possiamo considerare 4 pilastri principali per la sostenibilità della produzione industriale:

1. Approvvigionamento basato su materiali sostenibili, grezzi e riciclabili

2. Eliminazione degli sprechi e degli scarti e uso di fonti di energia rinnovabile in fase di produzione

3. Riduzione delle emissioni e uso di fonti rinnovabili per i processi di trasporto e consegna delle merci

4. Fornitura di servizi post vendita, come riparazioni e smaltimento a fine vita. Su tutti questi aspetti è possibile ottenere importanti risultati grazie all’automazione industriale.

Su tutti questi aspetti è possibile ottenere importanti risultati grazie alla digitalizzazione e alla produzione.

L’automazione e i modelli produttivi sostenibili

Il modello verso il quale tendere è quello di una fabbrica integrata, nella quale le macchine dialogano tra loro e con sistema di raccolta dati centralizzati, che operano una sintesi delle informazioni più importanti per la gestione dei cicli produttivi e le rendono sempre disponibili.

Sviluppare modelli di questo tipo, come si può intuire, non è semplice: non è possibile stilare un elenco di best practice adatte a ogni azienda, poiché ogni settore, ma anche ogni singola impresa avrà necessità differenti.

Possiamo però individuare alcuni modelli di automazione classificabili in base alle funzioni da svolgere, distinguendo tra automazione flessibile e automazione rigida.

Si fa riferimento a modelli di automazione flessibile quando la digitalizzazione e l’automazione vengono applicate alle operazioni che hanno a che fare con la logistica e lo spostamento dei materiali. In questo caso si farà ricorso, ad esempio, a navette, robot e macchinari che diventano in grado di muoversi in modo autonomo e libero nello spazio.

Rientrano invece nella macro categoria dell’automazione rigida tutti quei sistemi di automazione che riguardano i macchinari dei cicli produttivi, delle catene di produzione e di montaggio. Solitamente, è possibile ricorrere con successo a modalità di automazioni fisse nei casi di elevate produzioni di massa, dove è necessario produrre grandi quantità di merci con poca variazione di prodotto.

La scelta delle tecnologie da applicare e dei modelli di automazione ai quali fare ricorso, dunque, deve essere necessariamente frutto di un’attenta analisi strategica e dei processi aziendali.

In questo modo sarà possibile optare per soluzioni che permettono di aumentare l’efficienza, ridurre gli scarti e, di conseguenza, migliorare anche la sostenibilità ambientale dell’impresa.

Tra gli obiettivi da prefissarsi, per rispondere alle esigenze di sostenibilità ormai imprescindibili, vi sono infatti la riduzione della Co2 emessa durante il ciclo produttivo e durante l’intero ciclo di vita del prodotto, accanto all’utilizzo – il più possibile - di risorse riciclabili e l’uso di energie rinnovabili.  

Se per ottenere tali risultati è necessario sviluppare un piano ad hoc, è possibile invece individuare le principali tecnologie coinvolte nel processo di automazione: vediamo quali sono.

Tecnologie coinvolte nel miglioramento della sostenibilità industriale

Internet of things

Tra le principali tecnologie per migliorare la sostenibilità attraverso l’automazione, troviamo le molte opzioni offerte dall’Internet of Things, ovvero sensori, sotfware e tecnologie che permettono alle macchine di scambiare dati e informazioni con appositi strumenti di rilevazione e restituzione, integrati con l’ERP o il MES aziendali.

Il principale vantaggio offerto da questo tipo di tecnologie, che creano connessioni machine-to-machine e machine-to-human, consiste nel monitoraggio in tempo reale, fondamentale per individuare eventuali sprechi o anomalie. Di conseguenza, diviene possibile effettuare interventi di manutenzione predittiva, ridurre i tempi di intervento in caso di necessità e di ottimizzare i processi.

Big & smart Data

Da quanto visto finora, emerge chiaramente il ruolo centrale dei dati. All’interno di sistemi complessi, si verifica la condizione di avere a disposizione una mole così ampia di informazioni che diventa fondamentale riuscire a individuare soltanto quelli rilevanti e a renderli facilmente analizzabili, individualmente e in relazione tra loro.

Per questo, l’industria sostenibile non può prescindere da sistemi di monitoraggio efficaci: i Big Data devono diventare smart data, ovvero “dati intelligenti”, divenendo strumenti in grado di fornire valore, ad esempio per attività come l’analisi predittiva o l’assistenza da remoto.

AI e Machine Learning

Un vero volano di sviluppo è costituito dal Machine Learning, un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che permette di creare sistemi in grado di apprendere e migliorare le performance in base ai dati che utilizzano. Alcuni esempi interessanti per i quali viene utilizzato il machine learning sono il modello di calcolo per il valore del ciclo vita dei clienti e per il calcolo del tasso di abbandono.

L'uso di queste tecnologie diviene non più opzionale, ma imprescindibile per rimanere in un mercato per il quale la sostenibilità sarà sempre più un criterio vincolante.

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Un puntuale monitoraggio della produzione è ciò che permette di individuare eventuali sprechi, migliorare l’efficienza e, di conseguenza, la redditività dell’intero ciclo produttivo di un’impresa.

Per poterlo fare occorre isolare, all’interno della grande mole di dati prodotta, quelli fondamentali per ottenere un quadro generale chiaro ed esaustivo, e definire i criteri attraverso i quali effettuare le dovute valutazioni.

Questi criteri sono i KPI, ovvero i Key Performance Indicator. Vediamo cosa sono, come stabilirli e come sfruttarli per un efficace monitoraggio.

Cosa sono i KPI o Key Performance Indicator

I KPI sono, letteralmente, gli indicatori chiave di prestazione, ovvero dei valori che permettono di controllare l’efficacia di un ciclo produttivo o di una singola fase di esso, individuando in modo rapido e preciso eventuali miglioramenti o peggioramenti.

Ogni realtà produttiva avrà dunque valori specifici da controllare, in parte legati al proprio mercato e settore di riferimento, in parte alle dinamiche dei singoli processi produttivi.

Criteri per scegliere i KPI produttivi più adatti alla tua azienda

Il primo criterio fondamentale per un corretto uso dei KPI è che devono essere in linea con gli obiettivi aziendali e la loro rilevanza deve essere conosciuta da tutte le persone coinvolte nel monitoraggio: solo in questo modo è possibile interpretare i dati in modo consapevole e individuare le azioni che possono ottimizzare la produzione.

Per una corretta gestione, occorre stabilire KPI che rispondano a determinati criteri. Si parla di “Smart KPI”, dove “Smart” è un acronimo per:

• specific (specifico)
  misura una prestazione specifica, non è generico
• measurable (misurabile)
  è possibile attribuirgli un valore numerico
• attainable (fruibile)
  è un dato facilmente a disposizione di chi deve prendere decisioni
• relevant (rilevante)
  riporta un dato significativo rispetto agli obiettivi strategici
• time-based (basato sul tempo)
  è restituito tempestivamente e si riferisce a un determinato periodo di tempo.

I KPI devono inoltre essere controllabili, conoscendo le variabili che li influenzano, e confrontabili, in modo tale da comprendere se eventuali azioni migliorative intraprese si traducono in un effettivo miglioramento delle performance.  

I KPI di produzione più importanti

A questo punto è evidente che la quantità di informazioni che è possibile ottenere è enorme: diventa fondamentale dunque selezionare i principali indicatori di performance rispondenti a precisi obiettivi, in linea con la strategia dell’azienda.
Quanti e quali KPI individuare e monitorare dipenderà, dunque, da molti fattori, in parte legati all’impresa stessa, in parte legati al settore nel quale l’azienda opera.

Nell’ambito del manufacturing, ad esempio, possiamo individuare 4 categorie principali di KPI:

• indicatori di quantità
• indicatori di costo
• indicatori di qualità
• indicatori di tempo.

I dati raccolti possono essere relativi sia all’azienda nel suo complesso, sia a singole fasi della produzione, e possono essere di due tipi: consuntivi, ovvero basato su informazioni relative al passato, oppure predittivi, per fare analisi sulla base di variabili future (ad es aumenti dei costi).

Alcuni dei KPI più importanti nel manufacturing sono:

• l’OEE, o Overall Equipment Effectiveness, che misura l’efficienza di un impianto produttivo nella sua globalità

• la quantità di scarto produttivo, per ottimizzare la produzione riducendo sprechi di materie prime e semilavorati

• l’efficienza produttiva, ovvero la relazione tra numero di pezzi attesi e numero di pezzi effettivamente prodotti

• la qualità, ovvero il rapporto tra pezzi realizzati e pezzi effettivamente conformi

• il tempo di set up, ovvero il tempo necessario per preparare una macchina o una linea prima di iniziare un ciclo produttivo.

Per quanto riguarda la produzione, nello specifico, spesso si sceglie di misurare anche:

• Numero di pezzi lavorati per turno
• Numero di rilavorazioni al giorno
• Tempo tra il rilascio dell'ordine e l'emissione della merce
• Scostamento tra tempi pianificati ed effettivi
• Numero totale di allarmi per centro di lavoro.

Altri KPI possono essere invece associati ai processi di manutenzione, soprattutto all’interno di un TPM, o Total Productive Maintenance, un approccio focalizzato sulla riduzione dei problemi legati alla diminuzione del rendimento di macchine e impianti.

Come si rilevano e monitorano i KPI di produzione

Affinché il monitoraggio dei KPI di produzione risulti efficace, è necessario che la raccolta dati sia rapida e la loro restituzione sia semplice da analizzare.

Solitamente, per ottenere questi risultati, all’interno dell’azienda si implementa un software MES, Manufactoring Execution System che, grazie al cloud, consente di accedere alle dashboard informative da qualsiasi dispositivo, anche a distanza dalla sede di produzione.

Il software MES si integra con qualsiasi ERP o gestionale aziendale, permettendo di ottimizzare la produttività: in questo modo, infatti, è possibile effettuare nuovi ordini di materiali o prodotti prima che le scorte si esauriscano, avendo le disponibilità sempre sott’occhio.

La raccolta dati avviene invece tramite l’uso di strumenti IoT connessi ai macchinari, che consentono di automatizzare questo processo.

Nell’implementazione di un sistema di monitoraggio di produzione, probabilmente la definizione dei KPI risulterà quindi uno degli sforzi principali di compiere. Ma, una volta effettuata nel modo corretto, l’analisi dei dati così ottenuti si tradurrà in un importante veicolo di crescita aziendale.

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Ogni inefficienza, all’interno di una attività produttiva, si traduce in problematiche concrete: mancato rispetto dei tempi di consegna, malfunzionamenti, costi di produzione elevati e scarsa capacità produttiva, con una conseguente riduzione della marginalità.

Le conseguenze di tali inefficienze aumentano con l’aumentare del tempo necessario a individuarle e risolverle.

Un controllo puntuale della produzione consente di individuare imprevisti e malfunzionamenti, raccogliere dati e ottimizzare i processi, per un costante miglioramento dei cicli di produzione.

Cos’è un sistema di monitoraggio della produzione

Un sistema di monitoraggio della produzione è uno strumento che consente di sviluppare una visione completa e precisa dell’attività produttiva. I sistemi di monitoraggio consentono l’individuazione, da una parte, di tutto ciò che può essere ottimizzato e, dall’altra, di eventuali danni o imprevisti che, se non rilevati rapidamente, possono costare tempo e soldi all’azienda.

Un sistema di controllo produzione è basato sui principi dell’Industria 4.0 e dell’IoT (Internet of Things), ovvero che implica l’uso di macchinari connessi a internet per rendere possibile la gestione aziendale attraverso un approccio agile e flessibile. 

Tra gli obiettivi di un buon sistema di monitoraggio, ci devono essere:

• l’andamento della produzione
• il calcolo del carico produttivo, al fine di ottimizzare la pianificazione delle commesse
• il monitoraggio delle scorte e della forza lavoro
• l’analisi e il bilanciamento dei carichi di lavoro tra i vari reparti
• l’identificazione di fonte di sprechi di forza lavoro, di energia, di materie prime o di scarto
• la definizione di benchmark di riferimento interni sui quali sviluppare successive analisi e confronti.

Strumenti e software per il monitoraggio della produzione

Il monitoraggio dei dati di produzione prevede un doveroso processo di digitalizzazione, per effettuare la raccolta, l’elaborazione e l’analisi degli input prodotti. Affinché l’accesso a tali informazioni sia possibile, dunque, è necessario utilizzare un sistema informatico adeguato.

I software più utilizzati nell’Industria 4.0 per il monitoraggio della produzione sono i MES, ovvero Manufacturing Execution System: questi strumenti possono comunicare con SCADA – Supervisory Control and Data Acquisition, il PLM – Product Lifecycle Management e con l’ERP - Enterprise Resource Planning, permettendo così di avere sempre sotto controllo tutte le informazioni rilevanti circa il ciclo produttivo, in ogni fase.

Grazie ai software MES e, più in generale, ai sistemi di controllo della produzione, non si hanno più informazioni precise soltanto relativamente a input e output: ogni momento del ciclo produttivo diventa dettagliatamente analizzabile.

Un secondo aspetto fondamentale è la capacità del sistema di gestione e controllo di fornire una efficace sintesi dei dati ai responsabili di produzione, in modo tale da restituire informazioni pronte all’uso e di consentire interventi immediati laddove se ne verifichi la necessità.

Come si esegue il monitoraggio della produzione?

Definizione dei KPI

Per risultare efficaci, i sistemi di monitoraggio della produzione devono essere guidati da una pianificazione strategica che rifletta gli obiettivi e le necessità aziendali. È dunque fondamentale individuare i KPI, ovvero le informazioni chiave e i parametri attraverso i quali valutare ogni aspetto della produzione. 

Una volta definite le informazioni più rilevanti e i loro valori di riferimento, è possibile procedere con la realizzazione di un sistema di monitoraggio che consenta un facile accesso e un facile uso di tali informazioni.

Automatizzazione della raccolta dati

Si passa dunque alla realizzazione dell’infrastruttura che permetterà di effettuare la raccolta dati in maniera automatizzata, attraverso strumenti IoT connessi con i macchinari. In questo modo, i sensori di misura consentono di mettere in atto strategie di manutenzione predittiva, anticipando eventuali casi di usura ed evitando costosi fermi macchina.

Tramite il sistema di monitoraggio della produzione si possono inoltre raccogliere e analizzare dati relativi alla distribuzione dei carichi di lavoro, all’efficienza dei singoli reparti produttivi, allo stato di avanzamento di ogni commessa.

Per rendere la produzione agile e smart, ecco dunque un secondo requisito indispensabile: una connessione ad alta velocità e a banda larga, che colleghi i vari centri di produzione garantendo continuità e stabilità nella raccolta delle informazioni.

Restituzione tramite dashboard interattive

Tramite dashboard che compiono una sintesi dei dati e una restituzione strutturata delle informazioni più rilevanti, è possibile avere una conoscenza praticamente immediata dello stato della produzione e di ogni aspetto che possa rivelarsi critico.

Accorpamento dei dati in serie storiche

Una volta raccolti i dati e resi disponibili, il sistema sarà sempre più prezioso quanto più verrà sfruttato per la creazione di serie storiche di dati, che costituiranno benchmark di riferimento sempre più precisi in merito alla produzione e che offriranno una serie di procedure standardizzate utilizzate per risolvere anomalie e per ottimizzare la produzione.

I vantaggi aziendali di un monitoraggio costante e strutturato

Come visto, un monitoraggio strutturato e puntuale offre innumerevoli vantaggi a un’impresa.

Conoscere potenzialità, punti di forza e di debolezza dell’azienda è fondamentale per poter sviluppare strategie e prendere decisioni con ricadute a breve e lungo termine.

Tutto ciò si traduce in vantaggi concreti, come:

• l’accesso a preziose informazioni in tempo reale, per un intervento tempestivo
• aumento della competitività
• aumento dei ricavi
• migliore gestione dei budget e degli investimenti.

Inoltre, i software e gli strumenti impiegati per il monitoraggio di gestione consentono di effettuare controlli e di accedere a dati in real time ovunque ci si trovi: questo significa che l’imprenditore può sempre essere a conoscenza di eventuali problematiche e imprevisti e, in caso di anomalie, può immediatamente intervenire, riducendo al minimo tutti quei fattori che potrebbero impattare negativamente sulla produzione, anche quando si trova fisicamente lontano dall’azienda.

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L'intelligenza artificiale (IA) sta diventando sempre più importante per l'industria a causa dei suoi molteplici vantaggi e delle applicazioni sempre più pervasive che vanno dall'automazione dei processi all'analisi dei dati.

In questo articolo esploreremo alcune delle principali applicazioni dell'IA nell'industria e i benefici che essa può apportare.

Cos’è l’intelligenza artificiale e come interviene nell’industria

In base alla definizione data dall’Unione Europea, l’intelligenza artificiale (IA) è “l’abilità di una macchina di mostrare capacità umane quali il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività”.
In sostanza, è un insieme di tecnologie sofisticate che permette ai sistemi di “leggere” il proprio ambiente attraverso i dati, mettersi in relazione con quello che percepisce, risolvere problemi e agire verso un obiettivo specifico basandosi su specifici algoritmi.

I sistemi di IA sono capaci di adattare il proprio comportamento analizzando gli effetti delle azioni precedenti, imparando in base alle risposte e alle conseguenze prodotte e lavorando in autonomia (senza l’uomo).

In generale, l'IA sta diventando sempre più importante sia nell’uso quotidiano (si pensi ad esempio ad assistenti virtuali come Alexa o Siri) sia nell'industria perché offre vantaggi significativi in termini di efficienza, personalizzazione e possibilità di prendere decisioni informate. Con l'aumento della disponibilità dei dati e la crescita delle tecnologie, ci si aspetta che l'utilizzo dell'Intelligenza artificiale diventi sempre più diffuso nell'industria in futuro.

Processi e tecnologie basate sull’intelligenza artificiale nell’industria

Se ci riferiamo all’ambito industriale, l’AI può trasformare macchine, robot o software rendendoli “intelligenti” grazie all’uso di algoritmi di apprendimento o machine learning.
Con il termine machine learning si indicano in particolare tutti quei meccanismi che permettono a una macchina “intelligente” di migliorare le proprie capacità e prestazioni nel tempo attraverso un processo di auto-apprendimento.
Il tutto si basa naturalmente sulla rilevazione e l’analisi dei dati, unitamente a modelli matematici e statistici.

Accanto al Machine Learning ci sono modelli di Deep Learning in cui l’apprendimento si ispira ed emula il funzionamento del nostro cervello. In questo caso, oltre a modelli matematici si utilizzano delle reti neurali artificiali progettate con una forte capacità computazionale.

L’industria 4.0 è uno degli ambiti in cui i processi di machine learning giocano un ruolo cruciale per migliorare i livelli di produttività, efficienza e ottimizzazione.

Automazione di processi

Una delle sue applicazioni più comuni nell'industria è l'automazione dei processi. Con l'aiuto dell'IA, le aziende possono automatizzare una vasta gamma di attività, tra cui la produzione, la logistica e la manutenzione. Ad esempio, un'azienda di produzione può utilizzare un sistema di IA per controllare la qualità dei prodotti in tempo reale, riducendo così gli errori umani e aumentando l'efficienza. Inoltre, l'IA può essere utilizzata per ottimizzare il funzionamento di un impianto di produzione, adattando automaticamente i processi in base alle condizioni esterne in tempo reale.
Questo può aiutare a ridurre i costi operativi e migliorare l'utilizzo delle risorse.

Manutenzione predittiva

L’intelligenza artificiale viene adottata come tecnologia chiave insieme all’IoT (o meglio all’IIoT) anche nell’ambito della manutenzione predittiva, un tipo di manutenzione che viene effettuata su macchinari, impianti o apparecchi utilizzando precisi modelli matematici. Lo scopo è di analizzare lo stato degli impianti e prevenire eventuali guasti, stimando la probabilità con cui potrebbero avvenire.

Personalizzazione prodotti

L’intelligenza artificiale si rivela particolarmente utile e interessante per personalizzare i prodotti in base alle preferenze dei clienti. Ad esempio, un'azienda di abbigliamento può utilizzare l'IA per analizzare per ogni target di cliente (giovani, famiglie ecc.) e creare prodotti su misura per soddisfare le loro esigenze specifiche.

Pianificazione della produzione

Inoltre, l'IA può essere utilizzata per creare modelli di previsione della domanda - ad esempio, per identificare i modelli di acquisto e le tendenze del mercato - in modo da aiutare le aziende a pianificare la produzione ed evitare gli sprechi. L'IA può anche essere utilizzata per l'analisi dei dati, aiutando le aziende a prendere decisioni più informate. Ad esempio, un'azienda di trasporti può utilizzare l'IA per analizzare i dati sui veicoli e prevedere eventuali problemi meccanici prima che si verifichino.

I vantaggi dell’AI per aziende e industrie

Trattandosi di una delle tecnologie chiave per la transizione digitale dell’industria, molti dei vantaggi si riconducono a quelli legati al passaggio all’industry 4.0.
Parliamo quindi di:

• Maggiore Efficienza, legata alla riduzione dei tempi dei vari processi, alla riduzione di errori umani e alla ottimizzazione dei ricavi.
• Business Continuity, legato all’uso ad esempio di logiche predittive, nella manutenzione come nella produzione, che automaticamente riduce i costi, riduce problemi di guasti e interruzioni e migliora la produttività.
• Controllo, connesso alla possibilità di monitorare l’intero ciclo di produzione da remoto attraverso dati in real time, riducendo l’errore umano e migliorando la qualità. Si parla anche di controllo predittivo, proprio per la capacità di prevedere problemi o guasti.
• Sicurezza, con automazione e manutenzione predittiva diminuiscono i pericoli a cui sono esposti i lavoratori.

In generale, l'IA sta diventando sempre più importante per l'industria perché offre vantaggi significativi in termini di efficienza, personalizzazione e prendere decisioni informate.

Le prospettive dell’Intelligenza artificiale con l’industria 4.0 e 5.0

Con l'aumento della disponibilità dei dati e la crescita delle tecnologie, ci si aspetta che l'utilizzo dell'IA diventi sempre più diffuso in ambito manifatturiero sposando i principi dell’industria 4.0 e dell’industria 5.0.

Dati sull'IA in Italia

Alcuni dati dell'Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano mostrano quanto il ricorso all’intelligenza artificiale sia un fenomeno in aumento in moltissimi ambiti applicativi.

Secondo gli ultimi studi pubblicati, il mercato dell’IA in Italia è cresciuto a tassi del 20/25% l’anno, un valore raddoppiato negli ultimi due anni. E si stima che la crescita proseguirà con lo stesso rapido trend anche per i prossimi 3-4 anni. Sono però soprattutto le grandi imprese (6 su 10) ad aver avviato un progetto AI, mentre tra le PMI restano ancora molte criticità legate alle competenze specializzate richieste e alla mancanza di risorsi per effettuare investimenti su digitalizzazione, robotica e ammodernamento dei processi produttivi.

AI e Datacenter

Una delle conseguenze dell’adozione dell’intelligenza artificiale – di pari passo all’uso massiccio di altre tecnologie come 5G e cloud – sarà la creazione e il ricorso a data center e supercomputer sempre più performanti e intelligenti. Questo perché, specialmente in tema di machine learning, è necessario effettuare una fase di addestramento dei modelli che è una funzione di tempo e potenza applicate.

AI Act

L’AI Act è il regolamento europeo sull'intelligenza artificiale e rappresenta una delle principali iniziative dell'Unione Europea per regolamentare l'utilizzo dell'IA. Il regolamento mira a garantire che questa tecnologia sia utilizzata in modo sicuro ed etico, proteggendo i diritti fondamentali dei cittadini e promuovendo la fiducia nella tecnologia.

Il regolamento prevede una serie di requisiti per le aziende e i fornitori di questa tecnologia, tra cui la trasparenza, la responsabilità e la sicurezza. Ad esempio, le aziende sono tenute a fornire informazioni chiare su come utilizzano l'IA e come essa può influenzare gli utenti. Inoltre, le aziende devono essere in grado di dimostrare che l'IA è stata progettata e utilizzata in modo sicuro, e devono essere preparate ad assumersi la responsabilità per eventuali danni o rischi.

Il regolamento stabilisce anche una serie di restrizioni per l'utilizzo dell'IA in alcune aree sensibili, come la sorveglianza di massa e la decisione automatizzata che incide sui diritti fondamentali dei cittadini. Infine, prevede la creazione di un'autorità europea che avrà il compito di monitorare l'applicazione del regolamento e di fornire orientamenti e raccomandazioni per l'utilizzo sicuro ed etico della tecnologia.

L'attuazione del regolamento rappresenta un compito complesso e richiederà un impegno costante da parte delle aziende e delle autorità per garantire che esso venga applicato in modo efficace.

Di fronte a questo Atto europeo in fase di approvazione, anche l’Italia ha compiuto un importante passo in avanti, avviando il Programma Strategico per l’Intelligenza Artificiale, che identifica 24 politiche da implementare nel prossimo triennio per potenziare il sistema IA in Italia.

Rischi e sfide dell’intelligenza artificiale

L’uso crescente di sistemi di IA comporta anche dei rischi ed è uno degli aspetti da tenere maggiormente in considerazione per il futuro sviluppo della tecnologia.
Di seguito, alcuni dei punti che vengono evidenziati dalla Commissione Europea e che rappresentano le principali criticità correlate all’uso dell’AI:

• Abuso e sottoutilizzo dell’intelligenza artificiale (in tema di competitività, crescita e sviluppo)
• Responsabilità civile e intelligenza artificiale (pensiamo a problemi legati ad esempio a veicoli a guida autonoma. Di chi è la colpa se investe un pedone? Del proprietario, del costruttore o del programmatore?)
• Minacce dell’intelligenza artificiale ai diritti fondamentali e alla democrazia (di qui dipende la criticità rispetto alla protezione dei dati personali e il diritto alla vita privata di ciascuno di noi per non parlare di problemi legati a falsi, i cosiddetti deepfake)
• L’effetto dell’intelligenza artificiale sul mondo del lavoro (ovvero la possibile scomparsa di molti posti di lavoro)
• I rischi per la sicurezza (per via di hacker o malprogettazione)
• I problemi per la trasparenza (riferite alle disuguaglianze nell’accesso alle informazioni).

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Il Plant Asset Manager è una figura professionale che ha oggi un ruolo cruciale nel settore produttivo, poiché consente di gestire con successo i processi che vogliono implementare automazioni e tecnologie all’avanguardia.
Se dotato delle giuste competenze può aiutare un business a risparmiare addirittura fino al 30% dei costi associati ai processi manutentivi e a ridurre nettamente i periodi di fermo delle macchine. Ha quindi un ruolo chiave nella transizione verso l'Industrial IoT e la digitalizzazione del controllo di produzione in chiave 4.0.

Scopriamo quindi in questo articolo di cosa si occupa nello specifico e quali competenze deve avere per potere svolgere al meglio le proprie attività.

Cosa sono gli asset aziendali

Per comprendere al meglio il ruolo del Plant Asset Manager, è utile partire dalla definizione di asset aziendali.
Cosa sono?
Gli asset aziendali sono tutti quegli elementi - materiali e intangibili - che hanno un valore reale o potenziale per un’azienda o un’organizzazione.

Questi asset possono essere divisi in quattro macro categorie:

• utenti: dipendenti e figure professionali satellite
• macchine: attrezzature, client e server in dotazione di un business
• software: i prodotti usati in azienda dietro licenza. Sono asset indipendenti
• documenti: i contratti legati agli altri asset relativi principalmente ad assunzioni, privacy e sicurezza

Poter contare su una panoramica completa e dettagliata degli asset presenti in azienda è molto importante per ottimizzare i processi produttivi e migliorare le prestazioni del business.
È inoltre fondamentale per delineare una strategia di manutenzione proattiva finalizzata a potenziare il livello generale di sicurezza.

Implementando un sistema di Asset Management (ossia gestione degli asset) è possibile disporre di informazioni sempre aggiornate in maniera automatica relative ai diversi asset, permettendo un totale monitoraggio delle attività.
Abbinando questi dati a quelli derivanti dai processi produttivi, è inoltre facile definire le misure da adottare per ridurre i costi degli impianti, migliorane la sicurezza e aumentarne la disponibilità.

Perché un piano di Plant Asset Management funzioni al meglio, le prestazioni che devono essere garantite sono:

• configurazione e backup di tutti i dispositivi
• report automatico delle attività svolte
• gestione documentale di ogni singolo impianto
• gestione della tipologia di rete
• costante controllo online dello stato diagnostico

Il ruolo del Plant Asset Manager

Arriviamo quindi alla figura del Plant Asset Manager, chi è?
È il professionista incaricato di gestire attivamente tutte le attività e i processi relativi alla gestione degli asset aziendali, ponendo le basi per definire degli standard idonei alle esigenze specifiche dell’azienda.

Nel concreto identifica le migliori politiche di allocazione, definisce le più vantaggiose strategie di investimento e coordina le diverse risorse per ottimizzare i flussi di produzione.
Si basa su un’analisi costante dei dati e tiene sempre in considerazione tutti i fattori di rischio che potrebbero insorgere.
Pianifica gli interventi di manutenzione, monitora lo stato di salute degli impianti, supervisiona il livello di sicurezza e coordina il team tecnico preposto alle diverse mansioni correlate.

L’obiettivo è soddisfare e superare i requisiti di efficienza, creando una rete di asset che sia funzionale e adatta a raggiungere con successo gli obiettivi di business.
Un Plant Asset Manager può aiutare una nuova azienda a predisporre un’infrastruttura adeguata per la propria attività o inserirsi in un’azienda già avviata per migliorare le condizioni generali.

I vantaggi

Gestire con competenza gli asset aziendali significa godere di diversi importanti benefici. Vediamo i principali:

• Migliore precisione: è possibile integrare tutte le attività nei sistemi gestionali basati sul Cloud, rendendo i dati accurati e accessibili a tutto il personale autorizzato in qualsiasi momento e da qualsiasi luogo nel mondo. Agevolando così anche l’analisi.
• Previsioni sugli impianti: monitorando in maniera continuativa le risorse, è possibile delineare delle previsioni relative alla produttività e ottenere una visione di insieme utile per stabilire strategie mirate.
• Aumenta il livello di produzione: accedendo da remoto e in ogni momento ai dati, si favorisce la collaborazione e la comunicazione tra le risorse umane dell’azienda senza dover pianificare confronti in loco. In questo modo si guadagna tempo prezioso che può essere reinvestito per ottimizzare i processi produttivi.

Le competenze richieste

Cosa bisogna studiare per diventare un buon Plant Asset Manager?
Non esiste un vero e proprio percorso formativo, ma è consigliabile partire da una laurea in Economia oppure in Manufacturing Engineering Technology.

Da qui è utile accumulare esperienza di settore approfondendo, grazie a corsi specifici, il mondo dell’analisi dei dati e della manutenzione degli impianti, apprendendo gli aspetti tecnici, economici e finanziari.
Un’alternativa è maturare esperienza diretta nelle gestione di determinate strutture, apprendendo le esigenze e le logiche interne di un determinato campo produttivo.

Parlando di soft skill, invece, è importante dimostrare di:

• avere buone capacità interpersonali sapendo comunicare a tutti i livelli, dai dirigenti all’utente finale
• conoscere in maniera approfondita le norme vigenti in materia di salute e sicurezza in relazione alle gestione degli impianti
• avere maturato consapevolezza commerciale, competenze amministrative e informatiche
• essere dotati di spirito di iniziativa e capacità di gestire le attività in autonomia.

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Il controllo della produzione è uno strumento che consente alle imprese di monitorare costantemente i parametri di funzionamento delle macchine, individuare in anticipo i guasti e reagire agli imprevisti con tempestività senza rallentare o danneggiare i processi produttivi.
Un piano strategico fondamentale che si rivela prezioso per un’azienda che vuole garantire Business Continuity ottimizzando l’intero ecosistema della Supply Chain.

Di cosa si tratta? Quali step prevede per essere programmato ed eseguito nel migliore dei modi?
Vediamo ogni dettaglio in questo articolo.

Cos’è il controllo di produzione

Il controllo della produzione è l’insieme delle attività di monitoraggio e gestione dell’intera catena produttiva.
Nello specifico si occupa di supervisionare i processi che coinvolgono i macchinari, gli operatori, le materie prime e tutte le risorse che hanno un ruolo attivo all’interno della Supply Chain.
Non si limita però a programmare e implementare attività di controllo, ma prevede anche un’ottimizzazione generale dell’ecosistema produttivo grazie a decisioni e azioni che hanno come obiettivi migliorare la gestione e snellire i processi.

Questo piano strategico, se seguito correttamente, consente inoltre di intervenire tempestivamente in caso di emergenze, incidenti e anomalie che potrebbero minare la Business Continuity aziendale e allontanare il flusso produttivo dagli obiettivi che l’impresa si è posta.
Problemi e interruzioni che sono spesso causati da accumuli di cariche elettrostatiche: un grossa minaccia per la qualità nella lavorazione dei materiali individuabile proprio grazie al controllo di produzione.

I sistemi di controllo di produzione, basati su soluzioni informatiche gestionali specifiche che consentono di eseguire una gestione centralizzata sfruttando dati certi e oggettivi, sono particolarmente adatti alle aziende manifatturiere.
Queste imprese possono infatti trarre grossi benefici tracciando per intero la produzione e i controlli qualità, raccogliendo dati e fornendo informazioni tempestive sugli andamenti e sugli interventi da apportare per ottimizzare i processi risparmiando tempo e denaro.

Gli obiettivi generali rimangono il mantenimento degli standard di sicurezza e il miglioramento continuo di ogni operazione e processo.

La differenza tra controllo di produzione e controllo di qualità

Il controllo di produzione potrebbe essere erroneamente confuso con il controllo di qualità, che è l’insieme delle azioni necessarie a definire e monitorare gli standard qualitativi dei prodotti realizzati.
Per garantire la conformità ai requisiti prefissati, infatti, il reparto tecnico prepostoesegue dei test e delle ispezioni sistematiche sulle materie prime, sui diversi processi produttivi e sui prodotti in uscita, sfruttando specifici strumenti e macchinari.

Il controllo di qualità è un processo che si divide in tre passaggi:

1. Verifiche finalizzate a individuare prodotti guasti e difettosi impedendone la messa in commercio. In questo modo si tutela il cliente finale dagli effetti del problema.
2. Analisi eseguite per individuare e segnalare gli errori che rendono un prodotto non idoneo. È quindi la fase di ricerca delle cause del problema.
3. Strategie e azioni di correzione messe in atto per prevenire che il problema si ripresenti nuovamente. Si giunge così alla risoluzione del problema.

L’insieme di tutte le risorse, le azioni e le attività impiegate per assicurare il raggiungimento degli standard qualitativi prefissati costituisce il Sistema di Gestione della Qualità.
È possibile affidarsi a un Sistema di Gestione della Qualità certificato (chiamato ISO 9000) e sono sempre più numerose le aziende che optano per questa scelta.

L’ISO 9000 può infatti attestare la reale efficienza dei vari processi interni e rappresentare una vera e propria garanzia di soddisfazione per i clienti.
Perché tutto funzioni per il meglio è però fondamentale investire in un confronto costante tra management e produzione che consenta tra i diversi reparti dell’azienda un flusso di informazioni agile e in tempo reale.

Le 4 fasi del controllo di produzione

Il controllo di produzione è un piano strategico estremamente articolato che coinvolge numerosi reparti aziendali, risorse e processi produttivi.
Perché sia completo ed efficiente deve tenere conto di innumerevoli fattori e assicurarsi che venga eseguita tutta una serie di passaggi.

Nello specifico si possono individuare 4 macro aree di competenza che insieme costituisco le fasi del controllo di produzione.
Vediamole nel dettaglio.

Fase 1: ottenere i dati

Per ottenere un miglioramento generale della produzione, è assolutamente necessario disporre di una grossa quantità di dati di valore.
Sono i dati, accessibili e costanti, a rendere infatti possibile le attività di monitoraggio e oggi costituiscono il cuore delle dinamiche dell’Industria 4.0.

Una volta che i dati sono stati raccolti è importante organizzarli e interpretarli, sfruttando tecniche di Intelligenza Artificiale (AI) e strumenti di analisi.
Questi dati possono così fornire informazioni essenziali come gli indici di produttività delle risorse, la resa del processo produttivo, i tempi di produzione, i costi totali rispetto ai materiali usati, i piani di manutenzione, le attrezzature coinvolte e altro ancora.

Maggiori sono i dati a disposizione e migliori saranno il controllo e le performance.

Fase 2: scegliere gli strumenti giusti

Per estrarre il massimo valore dei dati, è fondamentale disporre dei migliori strumenti possibili.
Un ruolo chiave lo ricopre il MES (Manufacturing Execution System), un sistema software informatizzato che gestisce e controlla il processo produttivo di un’azienda.
Per farlo sfrutta le informazioni raccolte in tempo reale grazie a dei collegamenti diretti alle macchine (sistema PLC, che gestisce il ciclo di vita del prodotto, e sistema SCADA, che acquisisce i dati tramite i sensori) o alle dichiarazioni manuali del personale al lavoro.

Il MES contribuisce a ottimizzare la produzione pianificando e monitorando l’avanzamento dei lavori, riducendo i tempi di attrezzaggio, riprogrammando i processi in base alle risorse disponibili e intervenendo su tutti i fattori che influenzano la produzione per massimizzare l’efficienza in funzione degli obiettivi prefissati.

Fase 3: controllo e reportistica

Per meglio valutare e migliorare l’intero ecosistema produttivo, è utile disporre di interfacce e dashboard analitiche che siano chiare e facilmente comprensibili.
Questi strumenti possono infatti fornire con tempestività le informazioni e l’azienda può reagire sulla base dei dati in maniera strategica.

Si ottimizzano le attività di controllo e monitoraggio ed è più semplice svolgere analisi e simulazioni dettagliate che rendano più efficienti le risorse e le tempistiche.

Fase 4: monitorare i costi

Un buon piano di controllo di produzione, infine, tiene sotto controllo i costi, prestando attenzione che tutto rientri nel budget prefissato.
Si devono valutare i costi effettivi di produzione di articoli e lotti e per stilare report accurati sono indispensabili i dati.

È importante tenere conto di quali sono gli scarti, a quanto ammontano i consumi, in che condizioni si trovano le macchine, quali attività di monitoraggio bisogna svolgere e molto altro: tutto va calcolato e monitorato costantemente.
Per farlo si convergono i dati verso un’unica piattaforma informativa in grado di fornire ai responsabili della produzione delle indicazioni sintetiche e intuitive, rendendo possibili gli interventi tempestivi quando necessario.
Molto utile è uno strumento come il Material Requirements Planning (MRP).

Sistemi di automatizzazione per monitorare e pianificare la produzione

Il controllo di produzione si caratterizza per l’altissimo livello di automazione che esiste alla base.
Sarebbe impossibile, infatti, supportare tali quantità di dati e gestire le innumerevoli attività che compongono il ciclo produttivo di un’azienda senza tecnologie innovative e un forte sistema informativo.

Per controllare una struttura così sofisticata e assicurarsi che si inserisca con successo nelle logiche della logistica, è quindi importante scegliere i software corretti che orchestrino al meglio la Supply Chain venendo incontro a ogni specifica esigenza del business.
Un software valido deve:

1. Quantificare e disporre in ordine di priorità i dati che bisogna gestire.
2. Conoscere le tempistiche con cui i dati devono vanno registrati, schematizzati e usati.
3. Gestirne l’aggregazione e la diffusione sia interna che esterna.
4. Archiviare le informazioni in ordine di importanza e tenendo conto del tempo di giacenza.

Ad aiutare l’automazione generale c’è la costante e progressiva introduzione di tecnologie avanzate che si intrecciano perfettamente con i modelli 4.0 basati sulla sinergia tra macchinari, sensori, dispositivi IoT e piattaforme di analisi.
Le Smart Factory sono infatti intelligenti e interconnesse e per ottenere un buon livello di organizzazione e pianificazione è necessario ricorrere a una piattaforma dedicata: i soli sistemi di business (ERP), presentano una visione limitata delle attività produttive e non ne consentono l’ottimizzazione e l’automazione.

Per assicurare visibilità, tracciabilità, produttività e redditività l’ideale è quindi scegliere un software come il MES, capace di fare davvero la differenza all’interno di un piano di controllo di produzione.

La figura responsabile del controllo di produzione

La figura professionale a capo del controllo di produzione è il responsabile di produzione, incaricato di pianificare, coordinare e dirigere le attività di produzione nelle fabbriche, negli stabilimenti e negli impianti produttivi.

La mansione principale è assicurarsi che la produzione raggiunga la quantità concordata soddisfacendo gli obiettivi prefissati e mantenendo un determinato livello qualitativo.
Deve inoltre gestire il budget e stilare una stima dei costi relativi alle risorse, ai processi e agli investimenti.
Il responsabile di produzione individua poi i KPI, ossia gli indicatori e i parametri di valutazione necessari per monitorare i flussi produttivi, e definisce gli interventi utili per migliorare la Supply Chain e ottimizzare le operazioni.

È in costante contatto con i dirigenti aziendali e comunica tempestivamente aggiornamenti e urgenze.
Gestisce il team tecnico e supervisiona tutti gli aspetti legati alla sicurezza.

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La robotica collaborativa è una risorsa che ha fortemente ottimizzato il rapporto tra uomo e macchina, ottenendo importanti risultati in svariati settori e applicazioni.
Si fonda sull’automazione e rappresenta un ponte verso un modello produttivo totalmente innovativo e all’avanguardia.

Ma non solo: grazie alla stretta connessione con le tecniche di Intelligenza Artificiale e alla capacità di ridisegnare i paradigmi industriali, è considerata a tutti gli effetti un primo passo verso l’Industria 5.0, impattando notevolmente non solo i settori produttivi, ma anche la società nel suo insieme.
In cosa consiste questa tecnologia? Come agisce concretamente in un’industria?

Analizziamo ogni dettaglio in questo articolo.

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Prosegue la volontà di internazionalizzazione di Melchioni Electronics, azienda italiana specializzata nella fornitura di componenti e sistemi elettronici, che punta a una presenza quanto più diffusa in tutta Europa. Dopo Francia e Spagna (mercati che oggi garantiscono più del 25% del fatturato) è giunto il momento di consolidare la propria presenza anche in DACH (Germania, Austria e Svizzera).

A dirigere i lavori in qualità di General Manager della neonata realtà, avviata lo scorso luglio, è Tuccio Loria. Una scelta mirata e di grande valore dato il curriculum dello stesso: General Manager italo-tedesco lavora in Germania da 30 anni, avendo maturato una consolidata esperienza nel settore elettronico (ha lavorato per aziende prestigiose come ST Microelectronics, Texas Instruments, Analog Devices), svolgendo attività di marketing e di vendita per società europee e statunitensi, conseguendo una visione ad ampio spettro sul mercato internazionale.

La nuova realtà in area DACH è una vera società (si presenta infatti come GmbH), più che una business unit, che sta cominciando a strutturarsi, potendo contare su una forza vendita «che ci permette di supportare in lingua locale i nostri clienti, sia dal punto di vista vendite che customer service», afferma lo stesso General Manager. Le sfide e le opportunità sono molteplici per un mercato dinamico e dalle interessanti prospettive.

Per comprendere meglio quali siano le caratteristiche e le prospettive di questa nuova società abbiamo incontrato lo stesso direttore generale. Con lui andiamo a evidenziare anche come affronterà le nuove sfide dell’innovazione tecnologica, anche in termini di Industry 4.0 e di contesti smart.

Da dove nasce la volontà di aprire la filiale DACH di Melchioni Electronics?

È una precisa strategia che parte da un percorso di crescita globale corporate iniziato sei anni fa con l’apertura degli uffici in Francia e poi in Spagna. Era giunto il momento giusto di investire in Germania e coprire il perimetro DACH che comprende anche Svizzera e Austria. La finalità è indirizzare il mercato che sempre più necessita di distributori locali. Per locale s’intende una realtà in grado di fornire un supporto sul posto in grado di aiutare i clienti non solo dal punto di vista commerciale, ma anche di design. Un ulteriore, importante tassello di tutta questa strategia comprende anche il nuovo servizio di e-commerce, che si avvierà da ottobre. Il suo obiettivo sarà supportare i clienti in modo rapido, mirato ed efficace, potendo trasferire le capacità tecnologiche consolidate di Melchioni, così da gestire e proporre tecnologie diverse. Si partirà con un catalogo di 8000 articoli a supporto della forza vendita. Il nostro non sarà un semplice ruolo sales, ma vorrà essere sempre più sinergico nei confronti del cliente.

Quali sono le caratteristiche del mercato DACH e le opportunità che offre?

È un mercato abbastanza consolidato dal punto di vista della distribuzione, ma si è notato un crescente bisogno di fornire ai clienti un supporto locale. La necessità di aprire qui in Germania è stata dettata anche dalla richiesta di supporto giunta anche dai grandi clienti che sanno che li possiamo supportare sia localmente che nello sviluppo del proprio supply chain a livello globale.

Quali sono le sfide da affrontare e le criticità che vive il settore?  

Le criticità da superare in questo momento riguardano la necessità di farci identificare non solo come distributore in grado di supportare il purchasing e superare le difficoltà legate al chip shortage. Vogliamo farci inquadrare in modo chiaro per ciò che siamo: un distributore in grado di supportare i clienti soprattutto dal punto di vista tecnico. Possiamo contare su profili altamente competenti in grado di dialogare con i settori di ricerca e sviluppo dei nostri clienti per risolvere i problemi specifici.

Che ruolo svolgerà DACH di Melchioni Electronics negli ambiti business automation e Industry 4.0?

Sono ambiti estremamente interessanti, cui mi sono dedicato negli ultimi cinque anni, specie nel mondo Internet of Things. Ciò mi ha permesso di spaziare sulle offerte del mondo delle start-up innovative in grado di proporre soluzioni disruptive. Continuerò a portare avanti questa attività anche perché Melchioni Electronics ha stretto già da anni con i propri fornitori dei contatti in ambito IoT. Questo ci aiuterà a supportare diversi ambiti, compresi quelli Industry 4.0 e business automation, a partire dalla componentistica, seguendo poi la naturale evoluzione che vede sempre più forte il legame tra IoT e intelligenza artificiale e che spazia dalle applicazioni di realtà aumentata fino alla cyber security.

IoT, AI e altre soluzioni innovative entrano anche nelle smart city. La sua attività va anche in questa direzione?

La mia attività nel mondo IoT che ho svolto negli ultimi anni mi ha portato a collaborare con realtà particolarmente esigenti, in termini di connettività e di “intelligenza”. Erano i cosiddetti clienti non tradizionali, che possono essere città (ho collaborato con diverse città europee) ma anche utility. Le applicazioni dedicate hanno spaziato dai tombini intelligenti all’applicazione sensoristica per il controllo del livello dell’acqua nei sottopassi.

Questi e altri esempi testimoniano la possibilità di rendere le città sempre più smart e resilienti.
Di sicuro l’intenzione è di proseguire su questa strada, arricchendo il mondo dei fornitori allargando la nostra offerta, già ricca nel segmento IoT e contemplando anche l’ambito smart che comprende smart city, ma anche smart building e smart home.

Come si evolve il ruolo del distributore? In che direzione andrà la realtà DACH di Melchioni Electronics?

L’industry 4.0 e, nel complesso, l’ambito “smart” non è un mondo costituito soltanto dalla componentistica e dalla tecnologia intelligente. Una componente vitale è costituita dai system integrator, senza i quali non è possibile gestire installazioni e neppure la manutenzione. Per lavorare nel mondo della smartness bisogna contare e stabilire contatti e collaborazioni con i system integrator e con le aziende in grado di supportare il cliente dal punto di vista dell’integrazione.

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Il PLM (Product Lifecycle Management) è un concetto di cui si è molto parlato negli ultimi anni, grazie soprattutto all’avvento e alla diffusione dell’Industria 4.0.
È riuscito a imporsi grazie alle opportunità che può offrire alle piccole e medie imprese, proponendo un modello di gestione dei dati strutturata e intelligente che introduce grossi vantaggi con cui le aziende possono distinguersi dai competitor.

Di cosa si tratta? Come funziona nello specifico?
Vediamo ogni dettaglio in questo articolo.

Cos’è il Product Lifecycle Management (PLM)

Il PLM - Product Lifecycle Management, che letteralmente significa gestione del ciclo di vita del prodotto, è un processo che segue attivamente un prodotto in tutte le fasi di gestione, partendo dalla progettazione fino ad arrivare alle vendite, l'assistenza e il ritiro.

Ottimizza l’attività di un’azienda e di tutti gli attori coinvolti nella Supply Chain fornendo tutti gli strumenti per realizzare un prodotto superiore alla concorrenza capace di soddisfare le esigenze dei clienti, generare dei profitti e portare innovazione.
È strettamente connesso a tecnologie come il MES (Manufacturing Execution System), il CRM e l’ERP e si inserisce perfettamente nelle logiche e dinamiche dell’Industria 4.0.
Gioca infatti un ruolo chiave per la digitalizzazione delle imprese e rappresenta una risorsa per raggiungere maggiore efficienza, acquisire un miglior controllo e dotarsi di tecnologie all’avanguardia.

Inoltre permette di monitorare in tempo reale lo stato delle risorse, consente di supervisionare con costanza l’andamento della produzione e organizza nel miglior modo possibile la raccolta automatica dei dati.

Grazie al PLM, quindi, le aziende e la Supply Chain godono di maggiore apertura, diventando una realtà sempre più globale e cambiando radicalmente il proprio modello operativo.
Vengono inseriti software integrati come product-as-a-service (PaaS) per vendere nuovi prodotti e servizi e si punta a unificare la value chain dei prodotti con un piano di business integrato e condiviso.

In questo modo diventa più facile prendere delle decisioni consapevoli, delineare delle strategie basate su informazioni concrete e proporre sul mercato ciò che è più probabile che abbia un effettivo successo.

Come funziona il PLM

La funzione principale del PLM è connettere le informazioni e i dati acquisiti durante il ciclo di vita del prodotto per predisporre le condizioni necessarie perché fluiscano in una vera e propria catena del valore.
Gli obiettivi sono assicurare all’azienda una visione completa del prodotto e condividere i dati su diverse piattaforme tra tutti gli attori coinvolti nella Supply Chain.

Nello specifico il Product Lifecycle Management offre l’accesso in tempo reale a qualsiasi tipo di dato, anche i più critici, semplificando la gestione dei progetti e integrando tra loro informazioni provenienti da fonti diverse.

Le 5 fasi del ciclo di vita del prodotto

Per meglio comprendere il Product Lifecycle Management, è necessario avere ben chiari il ciclo di vita di un prodotto e le fasi che lo compongono.
Il principale modello di riferimento include cinque fasi ed è stato teorizzato per la prima volta nel 1965 da Theodore Levitt tramite un grafico cartesiano che pone sull’asse delle ascisse il tempo e su quelle delle ordinate la domanda, dando così origine alla parabola delle vendite.

Le fasi sono:

1. Sviluppo: prende il via la ricerca di mercato e si delinea il concept. Si pianificano le attività di test e si creare una strategia di lancio. In questa fase sono fondamentali i feedback dei clienti, necessari per apportare utili modifiche già sul progetto embrionale.
2. Introduzione: grazie a delle campagne di marketing si promuove il prodotto e lo si lancia sul mercato.
3. Crescita: se le campagne di promozione hanno successo, allora il prodotto attraversa una fase di crescita diffondendosi con successo tra i consumatori. La concorrenza diventa più agguerrita e le strategie di marketing si concentrano sul rafforzare la brand identity. Si studiano funzionalità aggiuntive per il prodotto, si aprono nuovi canali di comunicazione e si potenzia il servizio di assistenza.
4. Maturità: le vendite si stabilizzano e si capisce come mantenersi competitivi, ricorrendo anche a una riduzione dei prezzi. Si tenta di differenziarsi dai competitor individuando l’USP (Unique Selling Point) e si tiene conto di un’eventuale saturazione del mercato.
5. Declino: se il prodotto non spicca sulla concorrenza o risulta obsoleto, inizia la fase di declino, che può dipendere anche da un’insoddisfazione del cliente o da un danno all’immagine del brand.

Il ruolo dei dati nel PLM

Grazie al Product Lifecycle Management la gestione dei dati diventa un vero e proprio processo di utilizzo in tempo reale di tutte le informazioni digitali e di tutti i dati provenienti dai nuovi device di interazione uomo-macchina.

Il fine ultimo è dare vita a dei processi produttivi virtuosiche generino beni - sia materiali che immateriali - che riescano a soddisfare nel migliore modo possibile le richieste dei clienti e del mercato.

Per gestire questi dati è fondamentale il coinvolgimento di professionisti del settore come Data Analyst e Data Scientist, che sfruttano le giuste tecnologie e competenze per ricavarne valore e trasformarli nella base di partenza di una strategia di business vincente.

I vantaggi del PLM per le aziende

Quali sono i principali vantaggi che il Product Lifecycle Management può portare in azienda?
Analizziamo i più importanti:

• Si automatizza la produzione permettendo così di risparmiare in termini di tempo e costi e di velocizzare i processi decisionali.
• È possibile accedere alle informazioni da remoto da qualsiasi luogo nel mondo. Grazie alle tecnologie di condivisione dei dati si rivoluziona infatti il concetto di manutenzione e supporto migliorando sensibilmente la produzione.
• Viene introdotta la manutenzione predittiva, prevedendo con anticipo guasti ai macchinari e programmando ogni attività di manutenzione e controllo per risparmiare sulla manutenzione straordinaria.
• Si centralizzano i processi per migliorare quelli esistenti ed eliminare quelli inefficaci o non necessari.
  Si evitano ripetizioni e ridondanze nelle fasi di lavorazione, ottimizzando le lavorazioni
• stesse seguendo delle BOM (bill of materials) ben definite.
• Si riducono i costi di lavorazione e di immobilizzo grazie a una supervisione di ogni fase della Supply Chain.
• Il monitoraggio costante consente di accedere a qualsiasi tipo di dato, avendo piena consapevolezza di ciò che accade durante la produzione sia all’interno dell’azienda che in relazione agli attori esterni.
• Consente di avviare piani di produzione in outsourcing e di eseguire attività per terze parti mettendo a disposizione di altre aziende il proprio ciclo di produzione.
• È un’ottima risorsa per risolvere eventuali problematiche sfruttando tecnologie avanzate.
• Il time-to-market diventa più veloce ed è possibile offrire un prodotto di qualità superiore allo standard.
• Diminuiscono gli sprechi e si riduce il margine di errore.
• Collabora con le tecniche di Intelligenza Artificiale per creare un Digital Twin, ossia un prototipo digitale del prodotto con cui testare eventuali modifiche e farsi un’idea dell’impatto che può avere sul cliente.
• Consente di mantenersi competitivi su breve, medio e lungo termine.

Ambiti di applicazione del PLM

In quali campi il Product Lifecycle Management si è diffuso con maggiore successo?

Negli ultimi anni ha cominciato ad affermarsi nel settore industriale manifatturiero, anche se ci vorrà ancora del tempo perché raggiunga l’apice dello sviluppo.
Inoltre sta apportando un notevole contributo nel mondo delle telecomunicazioni, dell’energia e dei servizi, offrendo la possibilità di focalizzarsi sul ciclo di vita del prodotto e sullo sviluppo di nuovi prodotti e servizi.

In generale il PLM sta riscontrando una crescita annua pari a circa il 10%, inserendosi sempre di più nei piani di business delle piccole e medie imprese.

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