Costi in aumento, domanda volatile, redditività in calo. Dall’integrazione tra IoT e AI all’adozione di ERP intelligenti, l’industria manifatturiera affronta il futuro con modelli green e smart, puntando su automazione, sostenibilità e competitività globale. I casi di IMM Hydraulics, Lamborghini, Molino Grassi e Iveco Group
In un mercato che diventa sempre più dinamico, esigente e sfidante, le aziende manifatturiere stanno incrementando l’utilizzo delle nuove tecnologie digitali nei propri processi produttivi, rivoluzionando il proprio modo di utilizzare, gestire e monitorare impianti e macchinari: in questo modo sono in grado di ottimizzare l’intero ciclo di vita dei propri prodotti, aumentando efficienza, innovazione e competitività. Il momento è complesso – come ci spiega Lorenzo Veronesi, associate research director di IDC Manufacturing Insights EMEA. Una recente ricerca IDC evidenzia come molte aziende di produzione in Europa stiano attualmente affrontando sfide significative che possono sembrare perfino schiaccianti.
«A causa di pressioni inflazionistiche, i crescenti costi esterni stanno mettendo a dura prova i budget. Inoltre, i costi della manodopera stanno aumentando, con un impatto negativo sulla redditività. L’elevata variabilità della domanda complica la pianificazione aziendale e mina la stabilità operativa». L’industria manifatturiera, tradizionalmente basata su processi meccanici e manuali, è al centro di una trasformazione senza precedenti. I cambiamenti stanno rivoluzionando ogni aspetto del flusso produttivo, dalla progettazione al customer service, dagli acquisti alla programmazione e alla logistica. Si parla sempre più spesso di smart manufacturing o di industria intelligente: un modello che integra tecnologie avanzate, automazione e intelligenza artificiale per rendere i processi produttivi più efficienti, flessibili e interconnessi. Grazie alla digitalizzazione, le imprese oggi possono raccogliere e analizzare dati in tempo reale, prendere decisioni rapide e mirate e trasformare i loro stabilimenti in veri e propri ecosistemi tecnologici. Questa evoluzione non solo consente di rispondere con maggiore velocità ai cambiamenti del mercato, ma permette anche di soddisfare con precisione le esigenze dei clienti.
Al centro della rivoluzione c’è un binomio fondamentale: digitalizzazione e sostenibilità. L’obiettivo non è solo migliorare l’efficienza, ma anche costruire l’industria green del futuro. Non si tratta di un fenomeno riservato alle grandi aziende: anche molte piccole e medie imprese italiane stanno abbracciando questa transizione. Gli incentivi di Industria 4.0 hanno spinto numerose PMI a investire in tecnologie avanzate, ottenendo benefici significativi in termini di produttività e competitività. Quella che stiamo vivendo non è solo una trasformazione tecnologica, ma una vera e propria rivoluzione industriale, che ridefinisce il modo di produrre, consumare e interagire con l’ambiente.
STRATEGIE DI ADOZIONE
Affrontare la trasformazione digitale, soprattutto quando si intreccia con la transizione green, non è un’impresa semplice. Si tratta di un percorso articolato che va oltre la semplice adozione di nuove tecnologie: richiede una strategia chiara, obiettivi definiti e una pianificazione accurata. Tutto inizia con un’analisi dei processi aziendali, indispensabile per capire come si lavora oggi, individuare inefficienze e identificare le aree di miglioramento. Questo primo passo, tuttavia, deve essere calibrato sulle esigenze specifiche dell’azienda e sugli obiettivi da raggiungere, ponendo particolare attenzione ai settori che possono offrire i maggiori benefici.
La partecipazione del personale è determinante in questa fase iniziale. Ogni cambiamento organizzativo comporta un impatto sul modo di lavorare, ed è fondamentale che chi è coinvolto comprenda e condivida le modifiche che verranno introdotte. Solo con un team informato e consapevole si può affrontare con successo un cambiamento così profondo. La pianificazione, poi, deve entrare nel dettaglio: tempi, risorse necessarie e investimenti in tecnologie vanno definiti con precisione, garantendo che i nuovi sistemi siano integrati in modo efficace con quelli già esistenti. Durante tutto il percorso, verifiche continue devono confermare che i risultati siano in linea con quanto prefissato. Una volta concluso il progetto, il lavoro non è finito. Il monitoraggio e l’ottimizzazione sono attività fondamentali per garantire che i benefici si consolidino nel tempo. Grazie agli strumenti intelligenti disponibili oggi, come i sistemi che raccolgono dati in tempo reale dalle macchine, molte aziende possono adottare con facilità i principi del Continuous improvement. Questi strumenti non solo individuano aree di miglioramento, ma offrono suggerimenti concreti per ottimizzare i processi.
La doppia transizione digitale e green, però, non riguarda solo macchine e software: investire nella formazione del personale è essenziale per vincere la sfida culturale che questa rivoluzione comporta. Le tecnologie avanzate supportano l’uomo, ma non lo sostituiscono. Nella fabbrica del futuro, la risorsa umana rimane centrale, valorizzata e potenziata dai nuovi sistemi.
Mentre la trasformazione digitale e green richiede un ripensamento dei processi e un forte investimento nella formazione del personale, emergono sfide specifiche legate alla gestione dei dati, un elemento centrale di questa rivoluzione. Se da un lato le nuove tecnologie intelligenti offrono strumenti avanzati per il monitoraggio e l’ottimizzazione, dall’altro è fondamentale garantire che il personale operativo si senta adeguatamente supportato nell’affrontare aspetti più complessi, come il data engineering – come spiega Veronesi di IDC Manufacturing Insights EMEA. «È importante riconoscere che il personale operativo potrebbe sentirsi meno sicuro nell’affrontare le attività di data engineering rispetto ad altre competenze digitali. Questa realtà suggerisce che i reparti IT devono garantire personale adeguato per gestire le responsabilità di data engineering, in particolare nello sviluppo di un’infrastruttura di dati per la produzione. L’IT deve anche armonizzare la gestione dei master data nell’intera azienda con il panorama della tecnologia operativa. Possono sorgere sfide uniche dovute ai diversi requisiti dei dati di produzione rispetto alle tipiche capacità dell’infrastruttura dati aziendali. Mentre ci si muove tra una pletora di soluzioni dati e iniziative di analisi legacy, è essenziale che l’IT riconsideri e perfezioni la strategia di architettura dei dati operativi. Ciò contribuirà a garantire che queste soluzioni rimangano pertinenti e scalabili per il futuro».
AI E IOT ALLA BASE
La trasformazione digitale nell’industria manifatturiera si basa soprattutto su AI e IoT. L’intelligenza artificiale si traduce in sistemi informatici in grado di comprendere l’ambiente nel quale sono inseriti, apprendere dai dati che elaborano, e quindi migliorare la propria capacità nel tempo, adattandosi dinamicamente alle variazioni delle condizioni di produzione, prendendo (o suggerendo) decisioni, fino a intraprendere autonomamente delle azioni. L’Internet of Things abilita la connettività tra oggetti fisici, dispositivi e macchinari dotati di sensori e sistemi in grado di raccogliere un vasto insieme di dati in tempo reale, direttamente sul campo, consentendo un controllo costante degli impianti produttivi.
È proprio la potenza dell’integrazione tra IoT e AI a rendere possibile l’ottimizzazione dei processi produttivi del mondo industriale. L’AI aggiunge valore all’IoT poiché permette di supervisionare in tempo reale i dati presenti nei sistemi collegati ai macchinari, ed è così in grado di guidare gli operatori, anche non specializzati, nel miglioramento delle performance e nella risoluzione di problematiche. La crescente diffusione di dispositivi IoT, insieme all’aumento della potenza di calcolo, genera volumi di dati enormi. L’Edge computing spesso abbinata al 5G sta guadagnando terreno come soluzione ideale per gestire l’enorme volume di dati generato dalla crescente diffusione dei dispositivi IoT e dalla potenza di calcolo associata. Questa tecnologia supporta efficacemente il connubio tra IoT e intelligenza artificiale, consentendo l’elaborazione dei dati direttamente vicino alla loro origine, con significativi vantaggi in termini di velocità, efficienza e reattività. Inoltre consente ai dispositivi in posizioni remote, nei reparti produttivi, di elaborare i dati ed eseguire azioni in tempo reale, offrendo grandi vantaggi, come insights più rapidi, tempi di risposta migliori e maggiore disponibilità della larghezza di banda sia nei reparti produttivi sia nel resto della rete.
I risultati dell’indagine Worldwide IT/OT Convergence 2024 di IDC, condotta su oltre mille professionisti dei settori IT e OT, evidenziano un significativo avanzamento nelle strategie di gestione dei dati operativi e nell’applicazione dell’intelligenza artificiale. Molte organizzazioni stanno perseguendo un approccio orientato allo sviluppo di una gestione dei dati agnostica, in grado di garantire un’integrazione fluida e senza interruzioni. Rispetto al 2022, quando un numero simile di aziende dichiarava già di aver raggiunto questo livello di maturità, i dati del 2024 mostrano un’evoluzione importante. Sempre più organizzazioni hanno compiuto progressi nella capacità di eseguire analisi complete, sfruttando dati provenienti da diversi siti e sistemi aziendali, superando così i tradizionali silos informativi. Questa trasformazione rappresenta un passo decisivo verso una gestione dei dati più intelligente, scalabile e interconnessa. Stando ai risultati di un’altra ricerca dello scorso dicembre condotta dal Laboratorio RISE dell’Università degli Studi di Brescia (www.rise.it) e focalizzata sulla evoluzione delle imprese manifatturiere verso il paradigma 5.0, nelle aziende manifatturiere italiane gli investimenti prevalenti in questi ambiti sono proprio in IoT, Big Data Analytics, robotica e AI.
La ricerca ha coinvolto 211 aziende manifatturiere italiane, tra grandi imprese (52%) e PMI (48%), in prevalenza geografica del Centro e Nord Italia. I benefici principali dall’adozione delle tecnologie, secondo gli intervistati, sono: l’aumento dell’efficienza e della produttività, seguita dall’aumento del livello di servizio al cliente e l’aumento della qualità del prodotto e dei processi. Le grandi aziende, in particolare, hanno mostrato particolare interesse nella sostenibilità, e questo ha comportato il miglioramento reputazionale dell’immagine aziendale, l’aumento di efficienza e produttività e la soddisfazione delle esigenze dei clienti più sensibili a queste tematiche. Tra i problemi evidenziati dagli intervistati, legati alla trasformazione digitale, vi sono la mancanza di personale qualificato, la chiarezza sui vantaggi economici e la mancanza di un sistema di gestione della conoscenza adeguato. Secondo la ricerca, il 44% delle imprese presenta bassi livelli in digitalizzazione e sostenibilità, mentre solo in 24% degli intervistati mostra ottimi livelli in entrambi gli ambiti: si tratta soprattutto delle aziende di medie-grandi dimensioni. Il digitale appare come una leva, e le tecnologie 4.0 sembrano favorire l’intensificazione dell’adozione di pratiche di sostenibilità, contribuendo al raggiungimento di obiettivi ambientali e sociali più ambiziosi. Secondo il RISE, il futuro delle imprese italiane sembra legato alla capacità di coniugare tecnologia e sostenibilità, mantenendo sempre al centro le persone e valorizzando le conoscenze come patrimonio strategico: solo con una gestione integrata di questi elementi sarà possibile affrontare con successo le sfide e le opportunità del paradigma 5.0.
MODIFICARE I PROCESSI
Secondo le previsioni di IDC, entro il 2026, oltre l’80% delle prime 500 aziende industriali sarà in grado di creare infrastrutture dati dedicate alla produzione, favorendo l’adozione di casi d’uso basati sull’intelligenza artificiale, che richiedono l’integrazione e l’analisi di più set di dati.
«Più ampia e completa è l’infrastruttura dati, come i data lake aziendali integrati, più efficacemente si può sfruttare l’AI per supportare il processo decisionale» – spiega Veronesi. Tuttavia, questa evoluzione comporta anche una maggiore dipendenza da tali tecnologie. «L’obiettivo chiave è ottimizzare i processi interni utilizzando informazioni generate dall’AI, provenienti da flussi di dati eterogenei. Tra i vantaggi principali spiccano l’aumento della produttività, reso possibile dall’automazione di attività come il risequenziamento delle linee di produzione, che consente alle aziende di rispondere in tempo reale ai cambiamenti operativi. Inoltre, l’implementazione di ispezioni di qualità basate sull’AI garantisce un controllo accurato e immediato, riducendo al minimo difetti e anomalie».
Un ulteriore beneficio è rappresentato dalla capacità di analizzare le cause profonde di eventuali problemi in modo rapido ed efficiente, facilitando interventi tempestivi e mirati che migliorano l’agilità e la competitività delle imprese. Grazie a queste innovazioni, l’industria si prepara a un futuro in cui i processi produttivi saranno sempre più intelligenti, automatizzati e orientati al miglioramento continuo.
La combinazione tra IoT e AI ottimizza le risorse e consente una riduzione degli sprechi, ma può anche aiutare a ridisegnare i processi produttivi. Un’azienda che ha operato in questo contesto è Automobili Lamborghini, icona della produzione di vetture supersportive di lusso: fondata nel 1963 a Sant’Agata Bolognese (Bo), ha circa 2400 dipendenti e una rete di 184 concessionari in 54 paesi. Utilizzando un mix di nuove tecnologie composto da AI, computer vision e machine learning, Lamborghini ha digitalizzato e ottimizzato il processo di verifica delle etichette omologative sui veicoli, indispensabile per rispettare regolamentazioni in materia di omologazione e scambi commerciali, che variano da nazione a nazione: una Lamborghini venduta in Cina può avere requisiti diversi rispetto a una destinata agli Stati Uniti. Le etichette omologative, applicate in punti strategici della vettura, come il motore o la scocca, certificano parametri fondamentali tra cui il peso della vettura o i dati inerenti alla tracciabilità del componenti del veicolo. In passato, il controllo delle etichette era svolto manualmente dagli operatori nelle aree di assemblaggio, utilizzando documenti cartacei per verificare le opzioni specifiche del mercato di destinazione.
Con l’aumento della complessità normativa, l’incremento del numero di mercati e del numero di etichette richieste, questo metodo non era più né sostenibile, né conveniente e soprattutto non era più ritenuto affidabile, quindi si è avviato un processo di digitalizzazione per supportare gli operatori nelle diverse operazioni legate al corretto posizionamento delle etichette sui veicoli. Il nuovo sistema verifica automaticamente sia la correttezza dell’etichetta, rispetto alla configurazione del veicolo, sia il suo posizionamento. Questo processo, che ora è completamente paperless, ha ridotto drasticamente gli errori e i tempi di esecuzione, garantendo maggiore affidabilità. L’acquisizione delle immagini, con tempi di elaborazione di soli due-tre secondi, permette il monitoraggio costante delle prestazioni e interventi immediati in caso di errori. Le immagini, archiviate nel sistema MES, consentono verifiche approfondite e la totale tracciabilità. Il successo del progetto ha portato a richieste di scalabilità in altre aree produttive di Lamborghini, come la meccanica di precisione e la carrozzeria.
MANUTENZIONE PREDITTIVA
Uno dei vantaggi dell’implementazione di tecnologie AI e IoT nei processi produttivi è la possibilità di attuare strategie di manutenzione predittiva. Grazie al monitoraggio di macchinari e impianti in tempo reale, infatti, è possibile individuare rapidamente eventuali anomalie o guasti nei macchinari. Oltre a permettere di intervenire tempestivamente su eventuali problemi, questi sistemi consentono anche di prevenirli: infatti, gli allarmi generati da algoritmi di machine learning, analizzando i dati raccolti in continuo dai sensori IoT, avvisano in anticipo gli operatori in caso di condizioni di lavoro critiche, prevedendo i guasti e riducendo i fermi macchina non pianificati. In questo modo, è possibile pianificare interventi di manutenzione solo quando realmente necessari, anticipando le criticità prima che si manifestino. Grazie all’intelligenza artificiale, si possono identificare le azioni più appropriate per ripristinare rapidamente le condizioni operative standard. Il principale vantaggio è il prolungamento del ciclo di vita delle attrezzature, accompagnato da una significativa riduzione degli interventi per la sostituzione delle componenti usurate. Questo approccio consente alle aziende di ottimizzare le risorse e ottenere una consistente riduzione dei costi operativi, migliorando al contempo l’efficienza e la sostenibilità delle operazioni.
AI e IoT permettono anche un uso più sostenibile dell’energia, migliorando l’efficienza energetica e quindi riducendo l’impatto ambientale delle operazioni industriali. Gli algoritmi di machine learning, analizzando i dati in tempo reale, possono valutare i diversi modelli di consumo energetico, ottimizzando i cicli di lavoro e minimizzando il consumo di energia per ogni fase di lavorazione: si può ridurre il consumo di energia senza compromettere le prestazioni produttive, integrando pratiche sostenibili senza compromettere la competitività o aumentare i costi in modo significativo.
In questo contesto si distingue il progetto di IMM Hydraulics, parte del gruppo Interpump, azienda specializzata nella produzione di tubi flessibili e raccordi oleodinamici di alta qualità. Con una forza lavoro di circa 700 dipendenti distribuiti tra diverse sedi produttive, IMM Hydraulics ha il proprio quartier generale ad Atessa, in provincia di Chieti. Questa realtà rappresenta un esempio di eccellenza italiana nel settore oleodinamico, che unisce innovazione tecnologica e standard qualitativi elevati per affrontare le sfide di un mercato sempre più competitivo. Per IMM Hydraulics l’innovazione è il motore che alimenta la crescita grazie a investimenti costanti in ricerca e sviluppo, con l’obiettivo di creare prodotti e processi sempre più efficienti e sostenibili. L’azienda si impegna a perseguire una produzione ottimale caratterizzata da un basso impatto ambientale, coniugando efficienza operativa e sostenibilità. Grazie a questa innovazione, l’azienda può prevenire i costosi fermi macchina causati da guasti improvvisi, migliorando la continuità operativa e riducendo le inefficienze. Questo approccio non solo incrementa la produttività, ma rappresenta anche un passo concreto verso la gestione più intelligente e sostenibile delle risorse. Per supportare questo obiettivo, è stato creato un database dedicato, progettato per ottimizzare progressivamente l’intero processo produttivo.
Il progetto è composto di due fasi: la prima di costituzione dell’architettura per il machine learning e la seconda di interazione uomo-macchina attraverso algoritmi di AI per efficientare le attività di manutenzione, semplificare la capacità di intervento degli operatori, monitorare la linea di produzione, definire piani di manutenzione preventiva e predittiva. La prima fase infrastrutturale è stata completata, ora il progetto si trova nella fase di implementazione dell’algoritmo per l’interazione uomo-macchina. L’infrastruttura intelligente creata grazie ai sensori e all’implementazione degli algoritmi porterà all’azienda un aumento della produttività del 10%, riducendo i fermi macchina per guasti straordinari del 15%. Il sistema, infatti, non si limita a monitorare i processi ma prevede anche interventi in ottica di manutenzione predittiva e preventiva, suggerendo al personale le azioni risolutive per evitare fermi macchina prima che si verifichino.
La piattaforma è gestita dagli operatori tramite app ed è integrata a tutti i sistemi informatici dell’azienda. I dati raccolti dai sensori vengono analizzati e presentati in tempo reale così da permettere interventi tempestivi e guidati. A regime, la produzione risulterà più efficiente e porterà anche a un risparmio energetico del 5-10%.
LA POTENZA DELL’AI
L’utilizzo di algoritmi di machine learning consente di analizzare grandi volumi di dati, individuare pattern significativi e formulare previsioni utili per ottimizzare sia i processi produttivi che i flussi di lavoro interni. I benefici sono trasversali e tangibili: dalla gestione della catena di approvvigionamento alla pianificazione della forza lavoro, fino al miglioramento delle relazioni con i clienti. Queste applicazioni trasformano l’ERP in una piattaforma intelligente e proattiva, capace di supportare decisioni strategiche e operazioni quotidiane, rendendo le aziende più agili ed efficienti. L’integrazione dell’intelligenza artificiale all’interno delle soluzioni ERP non si limita all’ottimizzazione dei processi esistenti, ma apre la strada a capacità avanzate che rivoluzionano la gestione aziendale. Grazie all’AI, le aziende possono prevedere con maggiore precisione la domanda, adattandosi rapidamente ai cambiamenti del mercato e modellando nuovi prodotti ottimizzati in base alle esigenze emergenti.
L’AI consente inoltre di anticipare possibili ritardi nei programmi di produzione, migliorando la pianificazione e il controllo dei costi. Molino Grassi, azienda italiana leader nella produzione di farine biologiche e semole di alta qualità, ha integrato con successo le informazioni raccolte dai dispositivi IoT all’interno del proprio sistema ERP. Questa sinergia consente all’azienda di gestire in modo centralizzato e coordinato tutte le fasi del processo produttivo e logistico. Grazie a questa piattaforma, l’azienda può raccogliere e analizzare i dati provenienti dai dispositivi IoT e dai sistemi di movimentazione automatica, migliorando la visibilità e il controllo su tutte le operazioni. L’integrazione dell’ERP con i sistemi IoT consente di monitorare in tempo reale le prestazioni delle macchine e prevedere eventuali guasti, minimizzando i tempi di inattività. Questo sistema avanzato raccoglie dati preziosi che vengono utilizzati anche per ottimizzare le operazioni e garantire standard elevati di qualità e sicurezza alimentare. Inoltre, l’ERP è strettamente collegato ai sistemi di magazzino automatico e ai processi di allestimento merce automatici in fase di spedizione. Questo permette una gestione efficiente dello stoccaggio e del prelievo delle merci, riducendo i tempi di attesa e migliorando la precisione nella gestione delle scorte. I processi di allestimento merce automatici assicurano che i prodotti siano preparati e inviati ai clienti in modo rapido e accurato. L’adozione di macchinari automatizzati e l’integrazione con l’ERP hanno permesso a Molino Grassi di migliorare la precisione e la velocità delle operazioni, riducendo al contempo gli sprechi. Questo approccio proattivo all’automazione e alla manifattura intelligente non solo aumenta la competitività dell’azienda, ma contribuisce anche alla sostenibilità ambientale, riducendo l’impatto ecologico della produzione.
PROGETTARE CON L’AI
L’intelligenza artificiale e il machine learning stanno trasformando il modo in cui vengono sviluppati nuovi prodotti e servizi, rendendo il processo più rapido e sostenibile. Grazie ai sistemi CAE (Computer Aided Engineering) potenziati dall’AI, è possibile analizzare in profondità i dati raccolti lungo l’intero ciclo di vita di un prodotto – dall’ideazione alla produzione, fino all’utilizzo finale – consentendo di progettare soluzioni migliori e correggere eventuali difetti in fase preliminare. I sistemi di AI partono dai requisiti definiti dai progettisti e – tenendo conto di vincoli e funzionalità desiderate – affrontano e risolvono anche problemi di progettazione complessi. Questo approccio accelera i processi creativi e migliora la produttività dei team multidisciplinari, offrendo la possibilità di esplorare soluzioni progettuali innovative che sarebbero difficilmente individuabili con metodi tradizionali.
È quanto ha messo in pratica Iveco Group multinazionale automobilistica che opera nel settore dei veicoli commerciali e speciali, con otto marchi, 20 siti industriali, di cui 16 in Europa, e oltre 36mila dipendenti. L’azienda aveva l’esigenza di creare una piattaforma condivisa, accessibile e intuitiva per raccogliere e analizzare grandi quantità di dati provenienti da fonti diverse, inclusi i sensori IoT installati sui veicoli. L’obiettivo era rendere tali informazioni disponibili in tempo reale a tutti i livelli aziendali, semplificando l’accesso e migliorando i processi decisionali.
L’evoluzione verso i veicoli connessi ha posto nuove sfide, in particolare nella gestione e nell’interpretazione dei dati generati. I sensori dei veicoli producono un’enorme quantità di informazioni che, se analizzate correttamente, rivelano schemi di utilizzo e comportamenti inusuali, sia a livello di singolo veicolo che di intere flotte, anche se distribuite a livello globale. Grazie all’integrazione di IoT, advanced analytics e tecniche di intelligenza artificiale, Iveco Group è in grado di monitorare e comprendere eventi e comportamenti specifici, individuando anomalie e migliorando la reattività operativa. Questo sistema di analisi avanzato consente all’azienda di adottare un approccio proattivo, trasformando i dati in insights utili per ottimizzare la progettazione dei veicoli e rivedere le strategie di business. L’altro vantaggio del nuovo sistema è la sua accessibilità: anche i membri del team privi di competenze avanzate in data analysis possono utilizzare lo strumento per interpretare i dati e individuare soluzioni. Questo democratizza l’uso delle informazioni e accelera notevolmente i tempi di reazione, rendendo Iveco Group un esempio virtuoso di come tecnologia e dati possano guidare innovazione e competitività.
