Tecnologia & Innovazione - #1

TECNOLOGIA & INNOVAZIONE | MARZO 2020
Parlando di processi di digitalizzazione,
è una convinzione abbastanza comune
che per trasformarsi in smart factory siano
necessarie macchine che nascono
4.0 e per questa ragione molti pensano
che il paradigma 4.0 sia costoso e difficilmente
accessibile alle PMI.
Qual è la sua idea al riguardo?
Parlando con il “cappello” dell’imprenditore,
devo dire la verità: la maggior parte
delle piccole e medie imprese vede il 4.0
come un mezzo per poter accedere alle
agevolazioni fiscali offerte dalle istituzioni,
mentre ottenere dati, da cui successivamente
ricavare informazioni, è secondario.
Quando l’analisi del dato è l’ultima delle
necessità, non viene fatto un lavoro di
progettazione adeguato che consenta alle
imprese di beneficiare realmente dei dati
raccolti. Partendo da questo presupposto,
quindi, molti imprenditori credono ancora
che adottare il paradigma 4.0 sia costoso
e hanno difficoltà nel valorizzare concretamente
le tecnologie acquisite sfruttando
gli incentivi governativi.
D’altra parte, se un imprenditore contatta
un produttore per cambiare una pressa,
difficilmente il produttore proporrà
il modello base con il piccolo add-on che
permette di collegarsi ai sistemi gestionali
aziendali. Al contrario, visto che oggi sono
disponibili una grandissima varietà di macchine
progettate per integrare sistemi 4.0
molto sofisticati, la soluzione offerta sarà
spesso sovradimensionata rispetto alle
reali esigenze dell’imprenditore e dunque
eccessivamente costosa.
Esiste una strada alternativa?
Diversi studi ci dicono che l’implementazione
di progetti di Industrial
IoT spesso genera delle criticità per le
imprese, che consigli darebbe agli imprenditori
per incrementare le possibilità
di successo di queste iniziative?
Il problema principale dei progetti di Industrial
IoT è che spesso non se ne definisce
in modo chiaro l’obiettivo. Prendiamo ad
esempio l’edge computing, ossia l’elaborazione
preliminare dei dati.
La rielaborazione del dato comporta sempre
una perdita di informazioni e se non
si ha in mente cosa si vuole ottenere, si rischia
di perdere informazioni preziose.
Per estrarre valore dai dati serve un modello
ben definito, altrimenti potremmo
prendere grossi abbagli guardando falsi
insights e correlazioni non vere.
Acquisire tutti i dati per un anno e poi
analizzarli potrebbe rivelarsi uno spreco
irrecuperabile: potremmo accorgerci troppo
tardi di non avere a disposizione i dati
necessari.
Per soddisfare le aspettative di un progetto
di Industrial IoT, si dovrebbe utilizzare
la tecnologia per lo scopo per cui è nata,
ossia la misurazione e il monitoraggio, tenendo
conto delle specificità del processo.
Per quanto si tratti di questioni molto
tecniche, le sue riflessioni fanno intendere
che la variabile umana incide
notevolmente sulla corretta implementazione
dei processi di digitalizzazione
delle imprese.
È chiaro che l’introduzione delle tecnologie
digitali all’interno di sistemi che spesso non
sono stati progettati con lo scopo di raccogliere
dati in maniera automatizzata, crea
nuove sfide per imprenditori e manager.
La capacità di creare un ponte concettuale
tra le performance economico-finanziarie
e i dati di processo ottenuti con tecnologie
digitali rappresenta la chiave di volta per il
successo di questo tipo di azioni. A questo
scopo sono necessarie figure professionali
che integrino competenze molto diverse
tra loro, quelle tecnologiche da un lato e
quelle manageriali dall’altro.
Queste figure, chiamate Digitalization Manager
saranno chiamate a progettare e
implementare i processi di digitalizzazione
individuando le aree aziendali su cui intervenire
in funzione degli obiettivi prefissati
andando così ad ottimizzare il percorso di
investimento. In questo modo sarà possibile
valorizzare davvero le agevolazioni offerte
dalle istituzioni per ottenere dei risultati
concreti, senza dover snaturare quello
che l’azienda ha fatto finora.
In realtà, esistono molte soluzioni che consentono
di dare nuova vita a macchine già
presenti in azienda grazie all’integrazione
di sistemi digitali di ultima generazione. Ad
esempio, grazie all’integrazione di sistemi
IoT di acquisizione dei dati, è possibile trasformare
il 90% del parco macchine presenti
in azienda in macchine 4.0. Torniamo
all’esempio della pressa: poniamo che all’azienda
serve sapere quanti colpi ha dato la
pressa per contare i pezzi prodotti. Tutto
questo è possibile con un investimento di
qualche centinaio di Euro. Pertanto, se si
vogliono digitalizzare i processi aziendali
traendone benefici concreti e puntuali, è
possibile individuare soluzioni che valorizzano
i macchinari già presenti.
Daniele Mazzei
Assistant Professor at Computer Science
Department of University of Pisa.
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