La convergenza di Big Data, Artificial Intelligence e Tecnologie 4.0 sta influenzando il modo in cui le aziende utilizzano i dati per creare valore e anticipare il futuro. Dunque, come aiutare le imprese a orientarsi nel mondo dell’offerta tecnologica per calarla nella propria realtà?
La risposta può arrivare dall’esperienza diretta delle aziende che stanno utilizzando tecnologie digitali messa a fattor comune grazie al convegno “Il Manufacturing del Futuro - tra tecnologie 4.0, AI, Big Data”, una tavola rotonda organizzata da Stain - software house specializzata in soluzioni Mes di recente entrata far parte del Gruppo Lutech, per approfondire, grazie a imprenditori ed esperti, il tema della Digital Transformation e dell’impatto che avrà sull’industria manifatturiera e non solo.
Verso l’integrazione di dati e informazioni
La connessione e l’interconnessione dei macchinari grazie alle tecnologie 4.0 stanno producendo una quantità incredibile di dati e oggi le aziende chiedono di poterli gestire, integrandoli e interpretandoli correttamente per ottenere dei benefici, proiettandosi verso un’economia dei dati reale.
Sul fronte dell’offerta il mercato si sta consolidando e si stanno creando gruppi più grossi capaci di offrire non solo prodotti e soluzioni, ma anche competenze verticali che molte imprese, soprattutto le pmi, non hanno al loro interno.
Una di queste è il Gruppo Lutech, tra le principali realtà in Italia nel mondo Ict con 500 milioni di Euro di fatturato e 3mila addetti, che si sta concentrando sulla proposta di soluzioni per il manufacturing e la fabbrica intelligente. Da qui l’importanza strategica di integrare nella propria offerta una soluzione come il Mes di Stain, che permette il flusso di dati e informazioni dalle macchine ai sistemi aziendali.
“L’acquisizione di Stain è il completamento della nostra value proposition per il settore manifatturiero e per la smart factory, ha affermato Lorenzo Greco, Chief Revenue Officer di Lutech. “È la competenza che ci mancava che permette di trasferire e integrare i dati dal mondo della fabbrica ai sistemi aziendali, collegando il mondo delle operation OT con l’IT e creando il flusso di dati e informazioni digitali”.
L’importanza della cultura digitale
“Se il dato è così vitale per i decisori aziendali è altrettanto importante riportare l’accento sulla cultura digitale all’interno delle aziende, ha affermato Claudio Morbi, amministratore delegato di Stain. “Le tecnologie 4.0 consentono di realizzare prodotti personalizzati permettendo alle aziende di essere più competitive sul mercato, ma generano anche molta complessità”.
Oggi, vi è una sovrabbondanza di offerta di tecnologia e diventa perciò importante individuare quella abilitante per le specifiche esigenze della propria realtà industriale.
“La tecnologia è uno strumento e come tutti gli strumenti richiede che l’uomo sappia utilizzarla”, spiega Morbi. “Soprattutto bisogna avere una roadmap chiara che indichi gli obiettivi e un commitment aziendale, quando lavoro e valori coincidono, perché la digital transformation possa avere successo”.
Serve, dunque, un salto culturale, bisogna conoscere i processi, individuare i dati abilitanti e utilizzarli, condividendoli con la propria filiera di riferimento. “Questo fa la differenza tra un’azienda organizzata digitalmente e un’altra che, pur eccellendo da un punto di vista tecnologico come molte Pmi italiane, è carente dul fronte digitale”, precisa Morbi.
Un altro aspetto rilevante riguarda il know-how. Il passaggio generazionale delle figure tecniche all’interno di un’azienda manifatturiera è fondamentale, ma ancora oggi non c’è questa sensibilità.
Ebbene, le conoscenze possono essere digitalizzate attraverso i dati e consentire a un giovane di attingere al patrimonio aziendale anche in mancanza di un esperto. “Questa visione deve portare a un cambio di paradigma: il dato non serve solo ad alimentare l’Erp aziendale, ma deve essere un motore strategico perché non c’è prodotto se non c’è informazione”, conclude Morbi.
Il mondo industriale si racconta
Oggi i dati sono diventati il fondamento su cui basare tutte le strategie di efficientamento e miglioramento anche in ambito industriale e a testimonianza di ciò sono stati presentati - nel corso dell’evento - alcuni interessanti case study di realtà operanti in diversi settori industriali.
DN Automotive è un produttore coreano di parti in gomma antivibranti per il settore automobilistico, che annovera tra i suoi clienti la quasi totalità delle case automobilistiche, Tesla compresa. Mauro Loda, Director dell'azienda, ha spiegato come utilizzano i dati del Mes per aumentare produttività e risparmio energetico e dell’importanza di coinvolgere gli addetti nei nuovi progetti digitali.
Ori Martin produce acciai speciali per applicazione nei campi della meccanica, dell’automotive, dell'energia e delle costruzioni. È riconosciuta in tutto il mondo per l’innovazione dei suoi processi industriali al punto che oggi è definita una Cyberacciaieria, grazie a innovativi modelli di controllo integrato. “È una realtà fortemente integrata, che controlla quasi interamente tutto il processo attraverso 12 aziende”, ha affermato Roberto de Miranda, Membro del Comitato Esecutivo di Ori Martin. “Qualche anno fa, abbiamo avviato il processo di digitalizzazione spinti da una richiesta esterna proveniente dal nostro mercato di riferimento, quello dell’automotive che richiede prodotti e processi certificati, e una interna per costruire un patrimonio aziendale di know-how e conoscenze, acquisite negli anni dalle singole persone”.
Orobix, tech company nata dieci anni fa e oggi partner di Antares Vision Group, ha portato invece alcuni esempi di applicazione di tecniche di intelligenza artificiale al contesto industriale, come vision inspection per il controllo qualità e predictive maintenance per la prevenzione dei fermi macchina. “La nostra missione è costruire un’esperienza che incontra le esigenze del cliente per dare concretezza all’intelligenza artificiale”, ha precisato Pietro Rota, Ceo di Orobix, che ha dunque ribadito l'impegno dell'azienda nel portare l’intelligenza artificiale all’interno delle aziende, mettendo a terra sistemi per sfruttare l’enorme potenziale nascosto nei dati di produzione.
