Industry 4.0: competenze, produttività e tecnologia

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Fare le cose per bene

La digitalizzazione attraverso Industry 4.0 richiede pazienza e la certezza che le basi siano saldamente in atto. Può non sembrare una strategia particolarmente attraente e potrebbe essere difficile da vendere ai dirigenti senior, ma la sua importanza non può essere sottovalutata.

Le basi si riferiscono all'istituzione di processi, governance, organizzazione e abilitazione delle persone intorno alle funzioni da digitalizzare. Digitalizzare processi e funzioni senza un adeguato supporto da parte dell'organizzazione può dare risultati, ma potrebbe sbloccare molto più potenziale se pensato in modo completo.

Abbiamo lavorato con un'azienda chimica che aveva implementato una soluzione di pianificazione della produzione, che voleva rendere abilitata all'IA. Aveva gli strumenti implementati e aveva persino ottenuto finanziamenti da un fondo di ricerca e sviluppo. Tuttavia, l'azienda non era riuscita a collegare la sua soluzione al segnale della domanda, il che significava che mancavano le routine, i processi, le vie di comunicazione e le responsabilità necessarie per supportare il sistema. Di conseguenza, ha finito per costare molto in termini di tempo e denaro, ottenendo qualche ottimizzazione dei costi nella produzione, ma l'azienda non è stata in grado di garantire la fornitura ai suoi clienti.

Processi e produzione sono fondamentali per la qualità dei dati

A prima vista, è facile presumere che la digitalizzazione sia un problema puramente tecnologico. Ma in realtà è anche una questione organizzativa e di processo. Ad esempio, molte aziende presumono che la qualità dei dati sia semplicemente una questione di creazione di un sistema e di inserimento dei dati principali, quando in realtà dipende maggiormente dall'avere in atto una produzione e dei flussi di lavoro. Non si tratta solo di avere dati, ma di definire qual è l'uso dei dati, come devono essere archiviati e come mantenerli in uno stato pulito in modo sostenibile.

Con uno dei nostri clienti industriali austriaci stavamo discutendo di soluzioni di pianificazione avanzata che includevano numerose applicazioni digitali, analisi dei dati e intelligenza artificiale. Alla fine, però, la conversazione è tornata più volte sulla qualità dei dati, che non era adeguata. Abbiamo finito per avviare una fase pre-progetto per la pulizia e la configurazione dei processi di governance dei dati, ritardando gli obiettivi del progetto originale. Questo dimostra l'importanza di avere processi adeguati prima di implementare sistemi così sofisticati in tutti i settori.

Abbiate il coraggio di ideare

Come tutte le nuove tecnologie, il successo della digitalizzazione in Industry 4.0 dipenderà dalla capacità delle aziende di assumere un ruolo di primo piano nell'implementazione dei casi d'uso. Inizialmente, questo comporterà probabilmente l'adozione di applicazioni isolate.

Piuttosto che aspettare la prossima killer application fornita come prodotti commerciali pronti all'uso, ci vuole coraggio per iniziare a ideare e sviluppare casi d'uso che portino valore. Le aziende che spingono sull'innovazione, creano le soluzioni e le integrano nei loro processi e nella loro tecnologia ne raccoglieranno i frutti.

Un buon esempio è un'azienda con cui abbiamo collaborato che utilizzava l'analisi dei dati per la raccolta dei dati dell'impianto. Inizialmente si limitava a raccogliere i dati, ma poi ha coinvolto gli operatori nel progetto e li ha innestati nel progetto. È stato così in grado di sfruttare l'intero ecosistema di tecnologie, processi e persone, con una conseguente significativa riduzione dei tempi di fermo non pianificati per la linea che stava ottimizzando.

L'analisi dei dati prospera mentre la blockchain mostra il suo potenziale

Alcuni casi d'uso di Industry 4.0 stanno trovando più applicazioni nel mondo reale rispetto ad altri. Gli esempi di analisi dei dati sono numerosi, poiché consentono alle aziende, in particolare dal lato della domanda, di comprendere meglio i loro clienti.

Ad esempio, le aziende di eCommerce che riescono a gestire la stagionalità e a comprendere i modelli di domanda dai loro dati sono in grado di aumentare l'accuratezza delle previsioni del 20 – 30 percento, il che consente loro di servire meglio i clienti con esattamente i prodotti di cui hanno bisogno quando ne hanno bisogno.

L'analisi dei dati e l'intelligenza artificiale offrono casi d'uso già ben compresi. Possono ancora incontrare un limite per quanto riguarda la fattibilità tecnica, ma molte aziende vanno avanti perché si sentono a loro agio con queste tecnologie.

Non vediamo ancora questo fenomeno nelle soluzioni blockchain, ma stiamo esplorando il potenziale della tecnologia. Molte aziende sono alla ricerca di prodotti commerciali pronti all'uso, ma le soluzioni blockchain attuali raramente le offrono in modo evidente.

Questi casi d'uso richiedono generalmente il coinvolgimento di più parti e tendono a contribuire a obiettivi di trasparenza, sicurezza e automazione di processo e, pertanto, richiedono più pazienza e perseveranza, piuttosto che un impatto rapido sul risultato economico.

Detto questo, stiamo assistendo a qualche movimento incoraggiante in questo senso. Attualmente stiamo lavorando con un gruppo di aziende austriache per creare un consorzio blockchain per il settore dei trasporti. Il progetto mira a collegare le aziende di trasporto con le aziende industriali per sfruttare la fiducia e l'unica fonte di verità che la blockchain può generare per i documenti che condividono.

Assumete il comando della digitalizzazione

La quarta rivoluzione industriale è ormai alle porte e le aziende che avranno il coraggio di assumere un ruolo di leadership nell'implementazione di processi e casi d'uso ne trarranno i benefici. La collaborazione tra EY e Rockwell Automation contribuisce a fornire le competenze, la produttività e la tecnologia di cui le aziende hanno bisogno per affermarsi in prima linea in Industry 4.0.