Per le aziende che operano nel settore industriale, è un fatto indiscusso che oggi l’automazione sia un percorso obbligato per essere competitivi. Tuttavia, il “Rapporto sulla maturità dell’automazione manifatturiera 2024” di The Manufacturer rivela come questo percorso sia tutt’altro che uniforme. Se da un lato i dati indicano un’accelerazione significativa nella raccolta e nell’uso delle informazioni di produzione, dall’altro emerge una chiara difficoltà nel passaggio da un utilizzo descrittivo dei dati a uno realmente predittivo e automatizzato. E questo aspetto può creare molteplici opportunità per i partner in ambiti differenti. Vediamo come analizzando i principali dati emersi dal predetto rapporto.
Dati come fondamento, ma scarseggia la maturità analitica
Il 96% dei produttori analizza i dati per individuare tendenze di base e il 49% li utilizza per estrarre informazioni utili al processo decisionale. Tuttavia, solo il 10% ha raggiunto un livello avanzato, in cui l’analisi predittiva guida scelte automatizzate. Questo dato segnala un’evidente frattura tra il potenziale teorico offerto dai dati e la sua reale applicazione operativa.
Le aziende più avanzate stanno abbandonando progressivamente un modello decisionale basato su intuizioni, a favore di scelte fondate su analisi accurate. Questo approccio consente miglioramenti tangibili in termini di efficienza, produttività e qualità. Tuttavia, la maggior parte dei produttori non ha ancora compiuto il salto necessario per ottenere tali benefici in modo sistematico.
Qualità e OEE in cima alla lista delle priorità
Il desiderio di comprensione profonda dei dati è forte: l’88% degli intervistati desidera ottenere insight sulle tendenze della qualità. L’Overall Equipment Effectiveness (OEE) e l’analisi dei tempi di inattività seguono con il 73%, mentre altri ambiti come rifiuti (63%), opportunità di formazione (46%), consegne (46%) e relazioni con clienti e fornitori (44%) completano il quadro. Questo interesse rivela come la raccolta dati sia vista non solo come un mezzo per monitorare la produzione, ma come leva strategica per il miglioramento continuo.
Le sfide: fiducia nei dati e sovraccarico informativo
Una delle sfide principali segnalate dai produttori è la qualità dei dati. La difficoltà di ottenere dati accurati e affidabili, specie da macchinari più datati, compromette la possibilità di prendere decisioni informate, sia da parte umana che tramite AI. Inoltre, la mole di informazioni generate porta spesso a un sovraccarico, che ostacola l’analisi efficace e la focalizzazione sugli aspetti davvero critici.
Molte aziende riconoscono di non possedere le competenze per trarre pieno vantaggio dai dati raccolti (50%). Mentre alcune utilizzano visibilità in tempo reale (44%) o stanno pianificando la sua adozione (35%), solo una minoranza è passata a soluzioni più avanzate come l’automazione robotica dei processi (RPA, già implementata dal 37% delle aziende, con un ulteriore 18% in programma) o tecnologie come AI/ML (21%) e process mining (21%).
Chiari i benefici dell’automazione, ma ancora poco sfruttati
I vantaggi dell’automazione digitale sono indiscutibili: aumento dell’efficienza (65%), maggiore produttività (56%) e risparmio sui costi (48%). Tuttavia, l’adozione di tecnologie come AI e machine learning è ancora relativamente contenuta. Il 35% degli intervistati prevede di introdurle nei prossimi 12 mesi, evidenziando una crescente consapevolezza del potenziale, ma anche un ritardo nella messa in opera.
Gli ambiti principali in cui l’AI è vista come promettente includono la manutenzione predittiva degli asset (71%), il controllo qualità tramite image recognition (67%) e il miglioramento della capacità di previsione (54%). Questi dati segnalano una progressiva maturazione dell’ecosistema industriale, che sta cercando di allinearsi a un paradigma data-driven, pur faticando a colmare il gap tra intenzione e implementazione.
ERP e ostacoli infrastrutturali
Un terzo delle aziende dichiara che il proprio sistema ERP non supporta adeguatamente gli obiettivi di automazione digitale. Eppure, il 44% di queste si affiderebbe comunque al proprio fornitore ERP per colmare il gap. Questo dato suggerisce un forte ancoraggio a infrastrutture legacy, spesso non progettate per sostenere le attuali esigenze in termini di integrazione, flessibilità e cloud computing.
Le soluzioni moderne di ERP devono infatti supportare funzionalità come business intelligence, intelligenza artificiale, RPA e process mining, tutte tecnologie che richiedono capacità di elaborazione avanzata, tipicamente disponibili solo tramite infrastrutture cloud. L’adozione di un ERP cloud-native sta diventando quindi una condizione imprescindibile per chi vuole intraprendere un’automazione avanzata.
Per il successo, prima la strategia poi la tecnologia
Un aspetto fondamentale emerso dalle interviste è che il semplice entusiasmo per le tecnologie digitali non è sufficiente. È necessario un approccio strategico, che parta da un’analisi chiara dei benefici attesi. La digitalizzazione fine a sé stessa non è una soluzione: prima di investire in strumenti complessi come AI e ML, le aziende devono comprendere a fondo cosa intendono ottenere, con quali risorse e in quali tempi.
In molti casi, soluzioni digitali più semplici possono già generare valore immediato. Automatizzare il flusso di lavoro, integrare sensori per ottenere visibilità in tempo reale, o sfruttare l’RPA per attività ripetitive può rappresentare un primo passo concreto, senza dover affrontare subito le complessità dell’AI.
Un accessibile futuro data-driven
L’automazione manifatturiera descritta nel “rapporto sull’automazione 2024” si trova quindi a un bivio. I benefici sono comprovati, ma il ritmo dell’adozione è disomogeneo. Mentre una parte dei produttori si sta già muovendo verso una piena integrazione digitale, un’altra lotta ancora con barriere infrastrutturali, culturali e formative.
Il futuro è però promettente. La crescente disponibilità di tecnologie cloud-native, l’accesso facilitato a strumenti di analytics e la diffusione delle competenze digitali tra le nuove generazioni creano le condizioni per un’accelerazione diffusa.
Nasce perciò un’opportunità per i partner: aiutare le aziende a tradurre i propri obiettivi in roadmap praticabili, in cui l’automazione non sia un fine, ma uno strumento per ottenere maggiore qualità, efficienza e resilienza.