Industria 4.0: il ruolo centrale dell’ICT

Tutti noi, durante la pandemia, ci siamo resi conto di come la tecnologia possa aiutarci a superare le barriere create dal virus. Le aziende, in particolare, hanno sfruttato appieno le opportunità delle agevolazioni che lo Stato ha messo a disposizione con il piano Industria 4.0.

Negli anni precedenti al 2020 c'è stata un'indubbia accelerazione nel rinnovo degli impianti industriali con nuove macchine tecnologicamente avanzate "I4.0 compliant". UCIMU, l'associazione dei costruttori italiani di macchine utensili, rileva in un comunicato stampa di fine gennaio 2021 come gli ordini di macchine abbiano mantenuto un andamento positivo fino al 2019, per poi evidenziare una flessione nel 2020. Ovviamente non hanno subìto una contrazione di mercato solamente i costruttori di macchine ma anche tutti gli altri settori manufatturieri. In ogni caso, rimane importante sottolineare che, con l'avvento dell'Industria 4.0, la produttività ha registrato un significativo incremento: nel quadriennio 2015-18, la produttività media del lavoro dell'industria manifatturiera è aumentata, nel nostro Paese, complessivamente del 9,3% in termini reali, contro una crescita del 7,5% in Francia, del 7,1% in Germania e del 3,4% in Spagna. (fonte: Il Sole 24 Ore, 7 agosto 2019)

Potremmo aspettarci paradossalmente un ulteriore aumento della produttività nel 2020. L'isolamento imposto dalla pandemia ha introdotto nuove tecnologie e metodologie che, di fatto, hanno aumentato efficienza e risparmio. Tutti noi abbiamo ormai avuto esperienza di "smart working" e molte aziende hanno avuto l'opportunità di ottimizzare le comunicazioni, la reportistica e, non per ultimo, gli spazi lavorativi soddisfacendo spesso anche le esigenze dei collaboratori.

Non solo "smart working": spinte dalle limitazioni legate alla pandemia, le aziende stanno sperimentando anche altre soluzioni quali, ad esempio, la realtà aumentata che permette, tra le altre possibilità, l'assistenza e la riparazione delle macchine da remoto. Questo era già possibile negli anni precedenti attraverso la telemanutenzione, ma la realtà aumentata ha ulteriormente favorito l'assistenza da remoto permettendo l'ottimizzazione dell'utilizzo delle macchine industriali. Esistono altri esempi di efficientamento industriale apportato a seguito della crisi epidemiologica del 2020, ma occorre sottolineare che questa transizione non poteva svilupparsi senza il supporto del mondo dell'ICT, dai Big Data all'Internet of Things.

Un punto fondamentale che è sempre opportuno sottolineare: le macchine, siano esse in officina, in laboratorio o negli uffici, sono al massimo "Industria 3.0" se non sono interconnesse.

Il vero salto di qualità - e ovviamente dell'efficienza aziendale - si ottiene quando le macchine comunicano con l'organizzazione, forniscono dati, sanno reagire automaticamente. Il mercato ICT in questi anni si è espanso ancora più di quanto lo abbia fatto il mercato delle macchine.

I dati lo dimostrano: nel 2019 il mercato dell'ICT in Italia ha raddoppiato la crescita rispetto al 2018, per un valore di oltre 24,2 miliardi di euro corrispondente a un incremento del 3,8% (fonte: Assintel Report, 24 ottobre 2019). Durante la pandemia, secondo IDC Italia il mercato si è contratto di un 2% nei primi 9 mesi del 2020, dimostrando una sostanziale tenuta. Questo fa comprendere come l'Industria 4.0 o, in senso più esteso, come l'innovazione tecnologica non possa più prescindere dall'Information and Communication Technology. Soprattutto perché il punto di svolta è rappresentato dalla gestione del dato che le macchine o gli automatismi generano e che effettivamente permette l'efficientamento industriale e l'incremento della produttività.

Purtroppo, manca tutt'ora una "cultura del dato": i dati arrivano e vengono archiviati, ma il potenziale insito nella loro interpretazione spesso non è colto. L'industria italiana ha bisogno di figure professionali che sappiano leggere e interpretare i dati; questo non è banale: occorre essere formati sul piano teorico e disporre degli strumenti giusti per poter "retroazionare" gli impianti e i processi sulla base degli esiti derivanti dall'analisi dei dati. Se un decennio fa gli imprenditori cercavano spasmodicamente tecnici esecutori e manovratori dei propri torni, oggi le aziende dovrebbero rivolgersi verso una categoria evoluta di collaboratori: persone che possiedano la cultura del dato e che siano dunque capaci di acquisire, interpretare e "retroazionare". Altrimenti, rischiamo che si verifichi la previsione di Heidegger: una macchina moderna sempre più complessa e un uomo sempre più elementare.

La nuova rivoluzione o, detta in termini maggiormente appealing, l'Industria 5.0, avverrà quando effettivamente saremo in grado di gestire e interpretare la mole di dati che ormai abbiamo a disposizione, attraverso la sinergia fra le figure decisionali aziendali e il mondo dell'ICT.

In chiusura al contributo di Enrico Espinosa un commento di Carmelo Fischetti, responsabile area Sviluppo e Innovazione Digi Unit:

Grazie Enrico, sottoscrivo quanto da te esposto e confermo che si apre oggi una nuova frontiera per la sinergia fra E3 Group, Digi Unit e i nostri clienti: il mondo contemporaneo ci appare dominato dal continuo scambio di informazioni digitali e la chiave di volta consiste nel riuscire ad attribuire un senso ai dati di cui disponiamo, per produrre conoscenza e dunque comprensione dei fenomeni. Il ruolo che la comprensione del dato riveste nel contesto dei processi di efficientamento industriale e di incremento della produttività è stato ampiamente messo in luce ed evidenziato nel tuo intervento.

Digi Unit annovera una lunga e consolidata esperienza nell'ambito della definizione e dello sviluppo di soluzioni ICT personalizzate, in particolare di strumenti software dedicati alla gestione, all'elaborazione e all'analisi dei dati:

• definizione dei quesiti: porre domande interessanti nella forma corretta rappresenta sempre il punto di partenza imprescindibile!
• raccolta e gestione dei dati provenienti da qualsivoglia fonte, comprese le fonti analogiche, nel qual caso si procederà alla loro digitalizzazione;
• gestione dei Big Data (in particolare dei cosiddetti high-dimensional data);
• gestione dei flussi provenienti da dispositivi IoT mediante piattaforme cloud;
• preparazione dei dati: "pulizia" e normalizzazione;
• esplorazione dei dati;
• analisi dei dati basata su modelli statistici e probabilistici ovvero su tecniche di Machine Learning (ML) e di Deep Learning (DL) in particolare: correlazione, classificazione, clustering, analisi previsionale, Recommender Systems (Sistemi di Raccomandazione), ecc.
• visualizzazione, comunicazione e presentazione dei risultati: report, dashboard interattive, ecc.

Siamo molto interessati alle vostre osservazioni o domande su questo tema, scriveteci a fischetti@digiunit.it.