Cos'è l'Industria 4.0?

Al pari delle rivoluzioni industriali che l'hanno preceduta, l'Industria 4.0 rappresenta una nuova rivoluzione industriale. Il suo impatto sarà pari, se non superiore, a quello delle rivoluzioni precedenti.

La prima rivoluzione industriale vide l'avvento della meccanizzazione, della macchina a vapore e del telaio meccanico. Ebbe inizio nel XVIII secolo e trasformò radicalmente i trasporti e il commercio. L'Industria 4.0 si concentra sull'integrazione di tecnologie diverse affinché possano operare in sinergia.

La seconda rivoluzione avvenne nel XX secolo. Essa introdusse la produzione di massa, l'energia elettrica e le catene di montaggio. L'Industria 2.0 apportò profondi cambiamenti ai processi produttivi, incrementando notevolmente i volumi di produzione.

L'avvento dell'elettronica e dei computer diede vita all'automazione, dando così origine alla terza rivoluzione industriale: l'Industria 3.0.

Siamo ormai entrati nella quarta rivoluzione industriale.

L'Industria 4.0 porta con sé l'evoluzione delle tecnologie digitali e di soluzioni informatiche avanzate.

Tutte le precedenti rivoluzioni industriali hanno preso il via dall'invenzione di tecnologie fisiche, principalmente macchinari. L'Industria 4.0 è invece trainata dalle modalità di utilizzo dei dati per un processo decisionale efficiente. Essa è caratterizzata dallo sviluppo di sistemi ciber-fisici, dall'Internet delle cose (IoT) e dalle reti; anche il cloud computing, l'intelligenza artificiale e il machine learning sono elementi chiave dell'Industria 4.0.

Nelle rivoluzioni precedenti, vi era una specifica innovazione che fungeva da motore trainante: si pensi alla macchina a vapore, all'elettricità, alle catene di montaggio o all'avvento dell'elettronica e dei computer. Nell'Industria 4.0, invece, le diverse piattaforme digitali sono interconnesse tra loro; si tratta di un approccio collettivo, anche quando le tecnologie vengono implementate separatamente.

L'Industria 4.0 in sintesi

Secondo la definizione di Klaus Schwab, fondatore del World Economic Forum (WEF), l'Industria 4.0 è "una fusione di tecnologie che sta sfumando i confini tra le sfere fisica, digitale e biologica".

La digitalizzazione su larga scala, i big data, il cloud computing, l'Internet of Things (IoT), l'Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML) rappresentano gli aspetti fondamentali dell'Industria 4.0.

Poiché questa fase è trainata da iperconnettività, dati e automazione, il semplice investimento in nuove tecnologie e strumenti non è sufficiente a migliorare l'efficienza aziendale; è necessario rivoluzionare ogni aspetto dell'impresa, dalle sue operazioni alla sua crescita.

Oggi disponiamo di una mole considerevole di dati. È fondamentale ricavarne informazioni strategiche in tempo reale per generare valore per l'organizzazione. Tutte le aziende si trovano ad affrontare la sfida di valorizzare al meglio il proprio patrimonio informativo: l'Industria 4.0 consente loro di massimizzare il valore dei dati, acquisendo flessibilità, agilità e capacità di rispondere prontamente alle esigenze dei clienti.

Le 5 tecnologie chiave dell'Industria 4.0

• Internet of Things (IoT): La comunicazione tra tutti gli oggetti e i dispositivi.
• Cloud computing: Offre un accesso semplice e sicuro a informazioni e servizi.
• Robotica e automazione: Aumentano la produttività e riducono i costi, conferendo al processo una struttura più standardizzata.
• Big data: Una vasta mole di dati raccolti nel tempo da diversi sistemi.
• Analytics: Supportano le aziende nell'ottimizzazione dei processi decisionali, operando a ogni livello dell'organizzazione.

La combinazione di IoT e Cloud abilita la connettività delle apparecchiature e la raccolta di big data; questi ultimi possono poi essere utilizzati per analisi avanzate. Nel loro insieme, queste cinque tecnologie rendono possibili il lavoro da remoto, lo Smart Manufacturing, gli Smart Products e una Smart Supply Chain.

Quali sono i primi passi da compiere per preparare la nostra azienda all'Industria 4.0?

Normalizzare l'adozione dei dati

A un livello fondamentale, i dati devono essere compresi da tutti all'interno di un'organizzazione. Chiunque dovrebbe possedere le conoscenze di base per interpretare i dati, dalle fasi di raccolta, inserimento e gestione fino all'analisi e alla presentazione. La capacità di interpretare i dati favorisce l'adozione delle decisioni corrette.

Dare un contesto ai dati

I dati non avrebbero alcun significato senza un contesto. Devono essere strutturati in modo da poter essere reperiti e compresi; privi di contesto, perdono di significato. Strutturare i dati ne facilita la ricerca e la comprensione. I dati contestualizzati riducono il livello di conoscenza specifica del settore necessario per comprendere le informazioni in proprio possesso. Mantenere i dati provenienti da diverse fonti in modo strutturato ne consente la successiva interconnessione.

Sfruttare fornitori terzi per l'elaborazione e la sicurezza dei dati

Spesso le aziende non dispongono delle competenze necessarie per ricavare informazioni strategiche (insight) dai propri dati. Diversi vendor e fornitori di soluzioni di integrazione possiedono le conoscenze, l'esperienza e l'infrastruttura necessarie per generare insight di qualità superiore rispetto a quanto potrebbe fare l'utente finale. Con l'evolversi del contesto, il ruolo dei fornitori terzi sta diventando sempre più rilevante, includendo ormai anche servizi di monitoraggio operativo in tempo reale e di analisi dati.
Sfruttando la competenza di fornitori di servizi esterni, l'azienda può concentrarsi sull'ampliamento della propria base di clienti, avvalendosi di dati nuovi e ben compresi.
Per fornire insight, il fornitore terzo necessita dell'accesso ai dati interni. L'azienda dovrà quindi pianificare e definire linee guida in materia di sicurezza informatica, accesso e proprietà dei dati. Definire un accordo sul livello di servizio (SLA) su basi solide richiede tempo, ma tale pianificazione è indispensabile per mantenere il controllo sui propri dati.

Potenziare le competenze del personale esistente

Assumere e formare nuovi dipendenti è un processo molto più complesso e dispendioso, in termini di tempo e risorse, rispetto alla riqualificazione del personale attuale. Inoltre, i nuovi assunti richiederebbero tempo per comprendere appieno l'azienda e il settore di riferimento. Le organizzazioni dovrebbero invece potenziare le competenze degli specialisti di dominio già presenti in organico.
L'analisi dei dati può essere un compito complesso, ma la diffusione di numerosi strumenti analitici ha reso più semplice muovere i primi passi in questo ambito. I software specializzati nell'analisi dei dati di processo aiutano il personale tecnico a creare modelli semplici e a confrontarli con le situazioni operative reali; per acquisire queste capacità è sufficiente una settimana di formazione.
Sono sempre più numerosi i corsi di laurea e le specializzazioni online in analisi dei dati, caratterizzati da orari di studio flessibili. Ciò consente ai professionisti già inseriti nel mondo del lavoro e dotati di solide competenze di settore di conseguire un titolo di studio più rapidamente e con maggiore flessibilità.

Liberare il vero potenziale dei dati

Dodici anni fa, Clive Humby affermò: "I dati sono il nuovo petrolio". Un'affermazione che oggi risulta più attuale e significativa che mai.
I dati grezzi, di per sé, non offrono alcuna utilità. Le aziende capaci di raccogliere, raffinare e valorizzare i dati saranno quelle destinate a rivoluzionare l'Industria 4.0; in questo contesto, un ruolo cruciale sarà svolto dalla pianificazione e dall'acquisizione di professionisti qualificati in ambito dati.
Oltre a colmare questo divario di competenze, è necessario sviluppare un'organizzazione orientata ai dati (data-driven). A tutti i livelli aziendali, infatti, occorre acquisire dati, contestualizzarli, analizzarli e potenziare le competenze dei dipendenti specializzati in questo settore.

Conclusione

L'Industria 4.0 ha reso necessario potenziare le competenze dei dipendenti e dell'organizzazione nel suo complesso. La raccolta e l'affinamento dei dati sono diventati indispensabili e richiedono competenze specifiche per la loro gestione. Poiché la maggior parte delle attività si basa ormai sui dati, l'aggiornamento delle competenze è diventato fondamentale affinché un'organizzazione possa sopravvivere nell'attuale contesto di business.