Cosa rende la fabbrica davvero intelligente

Se dobbiamo adeguarci alla definizione canonica, la fabbrica intelligente o smart factory è una fabbrica nella quale i processi produttivi sono combinati con la tecnologia digitale. Usando tecnologie e soluzioni come i Big Data, il machine learning e l’analisi predittiva, è possibile creare un ecosistema più affidabile, efficiente e flessibile. Questo vale in particolare per il settore manifatturiero, dove la possibilità di combinare la concretezza delle linee produttive con i vantaggi del digitale più avanzato è una realtà solo da alcuni anni.

La fabbrica intelligente è uno degli elementi portanti dell’Industria 4.0, dal momento che in una filiera con un elevato tasso di interoperabilità è necessario che anche i macchinari e le linee produttive siano in grado di funzionare sulla base di un flusso di dati sempre più tempestivo ed elaborato.

Questa definizione, tuttavia, genera spesso un errore di metodo quando si pensa alla smart factory in particolare e alla filiera Industria 4.0 in generale. Ovvero, pensare che l’implementazione tecnologica sia condizione sufficiente oltre che necessaria. Invece, la transizione tecnologica verso la fabbrica intelligente richiede, spesso, di ripensare diversi aspetti strategici del business, soprattutto per quanto riguarda le strategie di gestione delle linee produttive, ma non solo.

• Dati connessi: in questa fase tutti i macchinari forniscono i dati necessari e questi vengono raccolti in una sola sorgente. Avere tutti i dati in una posizione unica è il primo e fondamentale passaggio per consentire analisi più fluide e risoluzione dei problemi più immediata.
• Analisi predittiva: nel “secondo livello” i dati raccolti iniziano ad essere utilizzati per una risoluzione proattiva dei problemi sia a livello di linea produttiva (manutenzione predittiva) sia a livello di strategia.
• Analisi prescrittiva: arrivati a questo punto, il focus si sposta sempre di più verso la previsione su base analitica. Invece di prevedere quando si potrebbero verificare guasti, problemi alla linea produttiva o carenze nelle materie prime, il machine learning suggerisce impostazioni ottimizzate, sulla base anche di dati contingenti, per garantire la massima efficienza, il livello produttivo ideale e il migliore ciclo di vita per i macchinari. Un aspetto interessante di questo livello è che, sempre secondo Forbes, è possibile distillare in algoritmi anche l’esperienza del personale veterano, a vantaggio delle generazioni future.
• Automazione basata sull’intelligenza artificiale: al quarto e ultimo livello si utilizza l’intelligenza artificiale per fare in modo che l’intera linea decisionale sia automatizzata. Per esempio, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono identificare un’ottimizzazione della linea produttiva, generare le impostazioni necessarie e trasmetterle in tempo reale ai macchinari dove vengono applicate. Si tratta di una tecnologia ancora futuristica, ed è Forbes stessa a indicare come allo stato attuale delle cose sia raccomandabile la supervisione umana, ma i vantaggi di questa tecnologia sono davvero considerevoli, soprattutto considerando che permettono di demandare interamente alle macchine le operazioni più rischiose per la sicurezza.

Le persone fanno la differenza

Ora che è chiaro come le fabbriche intelligenti cambiano e cambieranno l’industria dal punto di vista tecnologico, è necessario mettere a fuoco quale sia il reale cambio di paradigma. Per semplificare all’estremo potremmo dire che quello che rende una fabbrica davvero intelligente è il livello di fiducia nei confronti dei dati, che deve essere complementare alle soluzioni tecnologiche adottate.

Per questo, è assolutamente necessario che al progresso in termini di implementazione sia affiancato un processo di formazione ed educazione all’uso e all’importanza dei dati. La possibilità di prendere decisioni data driven dovrebbe essere accettata e colta da tutti i livelli decisionali come un’opportunità. In molti casi questo significa creare attrito con una serie di consuetudini, in particolare in un ecosistema come quello italiano in cui c’è una considerevole concentrazione del potere decisionale su un numero limitato di figure aziendali.

Ma, così come nei reparti produttivi è necessario trasmettere le ricadute positive sull’operatività della raccolta e gestione dei dati, è necessario che il cambio di mentalità coinvolga l’intera azienda, seguendo quello che è il principio basilare della trasformazione digitale: i dati e gli strumenti di analisi hanno l’obiettivo di semplificare il lavoro delle persone, migliorare la qualità del loro impegno e farsi carico dei task che assorbono più tempo e impegno senza un reale valore aggiunto. Insomma, per trasformare realmente la nostra realtà produttiva in una fabbrica intelligente è necessario prima di tutto un cambio di mentalità.

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