Come garantire continuità operativa, capacità decisionale e sostenibilità? Lavoro ibrido, supply chain automatizzate e processi remote-first. Il settore della produzione davanti alla sfida di rimappare l’impatto delle commodity e bilanciare approvvigionamento globale e locale

La metafora sportiva calza a pennello non solo per rappresentare il tipo di azione in campo ma anche per evidenziare la pressione a cui sono sottoposti i CIO della produzione in questo momento. I CIO dell’industria manifatturiera stanno giocando da centravanti per rispondere in maniera proattiva ai cambiamenti della domanda e della supply chain. Ma quale deve essere lo schema di gioco? Il conflitto russo-ucraino sta causando una serie di trasformazioni ad altissimo impatto per le aziende industriali italiane ed europee. Confrontando i dati di Eurostat, mancavano ancora 2,8 punti percentuali per recuperare i livelli pre-pandemia del 2021, con uno scarto non distante da Francia (-2,6%) e Germania (-2,5%), che evidenzia la capacità di recupero del Sistema Italia. Dal quadro macro-economico di partenza e con lo sviluppo della crisi in atto, emerge il ruolo della manifattura come traino della crescita. In questo contesto – come ci spiega Lorenzo Veronesi, associate research director di IDC Manufacturing Insights EMEA – assistiamo alla conferma del fatto che le aziende che in passato hanno compiuto progressi più ampi nella trasformazione digitale e nell’implementazione delle tecnologie, oggi, registrano performance aziendali migliori rispetto alle loro controparti “non digitali”. Questo divario si è particolarmente acuito durante il periodo 2019-2020, dove le aziende che erano già in grado di sostenere processi aziendali più flessibili e integrati hanno beneficiato di migliori risultati aziendali. Il modello di lavoro distribuito è diventato ormai routine. IDC prevede che, entro il 2023, per il 40% delle aziende G2000 la modalità di sviluppo dei nuovi processi sarà completamente remote-first. Secondo i dati della ricerca “Future of Work”, quasi l’80% delle aziende manifatturiere italiane considera il lavoro ibrido come elemento essenziale del proprio modello di business. Se da un lato l’incertezza non deve essere una scusa per rallentare gli investimenti tecnologici, la necessità di rispondere alle sfide esercita un’enorme pressione sui leader tecnologici.

SUPPLY CHAIN INTEGRATE

Prima di tutto, le imprese del settore manufacturing devono agire sulla capacità di previsione della domanda. In un momento di estrema volatilità, le aziende devono aiutare la capacità dei loro planner di gestire la complessità dei segnali deboli provenienti dal mercato. Secondo gli analisti di IDC entro il 2023, il 50% delle previsioni lungo le catene di approvvigionamento globali sarà automatizzato grazie all’utilizzo di soluzioni di intelligenza artificiale, che permetteranno di migliorare la precisione dei forecasting di cinque punti percentuali. Gli investimenti sono la chiave per restare competitivi, pena il rischio di trovarsi con un’infrastruttura tecnologica inadeguata nei prossimi anni. La parola d’ordine è integrazione tra IT e OT. Il sistema produttivo delle imprese manifatturiere ha il duplice ruolo di generatore di valore e innovazione. La pandemia ha messo in luce l’urgenza di eliminare i “colli di bottiglia” nelle catene di approvvigionamento. I processi “fisici”, quali fabbrica e supply chain, sono essenziali per garantire la resilienza operativa di fronte a shock globali dell’offerta e della domanda. Per ottenere resilienza operativa, agilità ed efficienza, le aziende devono sincronizzare il lavoro di uomini e macchine. Ciò significa avere i dati giusti al momento giusto, spostando il processo decisionale dalla copertura degli elementi transazionali (che possono essere automatizzati) alla reinvenzione del business (che può essere raggiunta solo da decisioni umane basate sull’informazione). Per aumentare l’impatto dei dati, è essenziale riunire sistemi di automazione che controllano agendo sui processi fisici.

IDC stima che entro il 2027, il 40% delle organizzazioni utilizzerà vision analysis nelle operations, andando oltre i processi di controllo qualità e i casi d’uso della sicurezza. Ed entro il 2024, il 40% dei produttori condividerà i dati nei propri ecosistemi (partner, clienti, fornitori), migliorando così in media del 10% l’indice complessivo dell’efficienza delle risorse (OEE) anche in ottica di sostenibilità. Più del 30% delle aziende italiane sono pronte ad abbracciare il paradigma di economia circolare con iniziative volte alla sostenibilità e al business “verde”. Questo è un trend chiaramente di rilievo globale. Sotto la spinta della crescente domanda di responsabilità ambientale negli ecosistemi manifatturieri, IDC prevede che il 40% dei produttori delle imprese G2000 utilizzerà entro il 2025 tecnologie di tracciabilità per mitigare i rischi e aumentare la trasparenza. I leader delle direzioni IT del settore manufacturing italiano sono sempre più consapevoli del ruolo dell’innovazione tecnologica per ridisegnare i modelli di business. Ruolo che viene riconosciuto ormai ampiamente dai vertici aziendali. Data strategy, distribuzione delle informazioni operative, lavoro ibrido, potenziamento e riqualificazione dei dipendenti, cyber security e safety sono i punti chiave alla base della trasformazione.

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DECISIONI DATA-DIRVEN

L’integrazione tra dati e processi in tempo reale è molto complessa da realizzare. Come spiega Veronesi, i limiti sono diversi: «Qualità dei dati insufficiente e mancanza di standard universali a causa di sistemi legacy diversi, obsoleti e poco flessibili di più fornitori; proliferazione di silos di dati; poca prontezza organizzativa; mancanza di competenze digitali dei dipendenti». I dati sono una risorsa strategica solo se servono a prendere decisioni informate. Il business guidato dai dati. Facile a dirsi. Soprattutto in tempo di crisi. Quante aziende sono veramente pronte e che cosa bisogna fare per una data strategy di successo? Scegliere e reperire i dati giusti, creare modelli che aiutino non solo a prevedere ma anche a ottimizzare i risultati del business, sono operazioni spesso complesse ma necessarie per permettere che i dati diventino parte integrante della strategia competitiva. Oggi, moltissime aziende hanno a disposizione una miriade di dati, provenienti sia da fonti interne – di solito sparsi su sistemi diversi con formati eterogenei – sia da fonti esterne che permettono di inquadrare la propria realtà nel contesto competitivo di riferimento. Ma non sempre le organizzazioni hanno all’interno del proprio team i mezzi e le capacità per estrarre informazioni e ricavare valore da questa mole di dati. Secondo molti analisti, fino al 40 per cento di tutti i processi strategici fallisce a causa della mancanza di dati. Le aziende devono progettare i loro sistemi in modo che i dati siano accessibili quando si vuole, verificare la frequenza con la quale vengono aggiornati, la loro completezza, la loro coerenza, capire cosa serve per integrarli, individuando i dati duplicati, risolvendo problemi di qualità dei dati e aderendo ai rigidi requisiti normativi e di conformità per la protezione dei dati personali e della privacy. Lavorare su dati incompleti, corrotti, obsoleti, non aggiornati, insomma non affidabili, porta a prendere decisioni sbagliate. La grande domanda che ogni azienda si deve porre è questa: i nostri dati sono pronti a supportare le analisi necessarie al business aziendale? La data-driven economy chiama in causa le nuove frontiere della business intelligence: analytics, intelligenza artificiale, smart app per la mobile BI, fino alle soluzioni che non richiedono nemmeno l’intervento decisionale umano, ma che grazie al machine learning eseguono azioni in base alle analisi inviate direttamente ai macchinari in azienda. Innovazione dei prodotti, determinazione dinamica dei prezzi, espansione del mercato e ottimizzazione della catena di fornitura sono le sfide che riguardano da vicino i CIO del settore manufacturing. Secondo le previsioni degli analisti, le organizzazioni sperimenteranno una crescita dei dati del 30-40% all’anno. Questa crescita porta con sé anche l’aumento della responsabilità nella protezione dei dati e del peso della gestione dei dati.

I “dati oscuri” – i dati che vengono raccolti e archiviati, ma non analizzati o monetizzati – sono il segreto oscuro di molte organizzazioni. Quantità di dati in crescita e mancanza di risorse per l’analisi sono un ostacolo difficile da gestire. In passato, un’opzione era quella di utilizzare piattaforme di analisi di dati open-source utilizzando l’infrastruttura on-premises. Un’altra opzione era quella di sfruttare i servizi di calcolo, archiviazione e analisi offerti dai fornitori di cloud pubblici. La realtà è che i cloud pubblici e i data center on-premises presentano ciascuno pro e contro rispetto alle esigenze specifiche di ogni organizzazione. Molte aziende stanno adottando un approccio di cloud ibrido che permette di posizionare i dati e i carichi di lavoro dove ha più senso. Facendo un ulteriore passo avanti, le organizzazioni manufacturing possono raggiungere il “Sacro Graal” del cloud ibrido con applicazioni e dati che possono essere spostati, gestiti e protetti senza soluzione di continuità tra le sedi. Le piattaforme di analisi dei dati che sfruttano intelligenza artificiale e machine learning possono aiutare le organizzazioni a ricavare insights dai loro dati su larga scala per aiutare a costruire relazioni più profonde con i clienti, eseguire operazioni più efficienti e fare leva su nuove innovazioni.

DIFFERENZIARE IL DIGITAL VALUE

I CIO del settore manufacturing sono sempre più “OT focused”. Molti dei sistemi attivi negli impianti di produzione di tutto il mondo non hanno ancora tratto il massimo vantaggio dalle piattaforme digitali come il cloud in modo da sfruttare pienamente il potere dei dati per ridisegnare i layout di produzione, ottimizzare la supply chain e ripensare la manutenzione in ottica predittiva. Secondo i CIO coinvolti in questo dossier, la trasformazione digitale della produzione è accelerata non solo dallo sviluppo di piattaforme digitali e tecnologie cloud, ma anche da altri fattori, come i sensori a basso costo, le soluzioni Internet of Things, il continuo miglioramento della connettività di rete, la crescita esponenziale della potenza di calcolo e data storage, i sistemi aperti, la crescita delle API e l’arrivo di progetti Edge, AI e machine learning. In ottica di “future of work” soprattutto “a bordo macchina”, il fattore umano rappresenta un aspetto tutt’altro che marginale. Il modello di addetto alla produzione ha infatti raggiunto un punto di inflessione. I lavoratori che hanno trascorso decenni con le attrezzature di produzione, il controllo e i sistemi di processo stanno raggiungendo la fase della pensione e vengono sostituiti da personale più giovane, meno esperto della mansione ma con migliori competenze digitali. Molti dei sistemi legacy di produzione ancora in uso contengono sistemi tradizionali di interfaccia HMI/SCADA, che si basano su una profonda comprensione dei processi. Questi non sono probabilmente adatti alla nuova generazione di lavoratori esperti di tecnologia digitale. I nuovi sistemi HMI/SCADA si concentrano sulla user experience, forniscono una vista centralizzata dell’ambiente di produzione e sono alla base per consentire un’analisi di tipo predittivo.

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In un impianto di produzione, trasformazione digitale significa catturare i dati industriali attraverso i sistemi HMI/SCADA, integrarli ulteriormente con altri dati da altri sistemi per aggiungere informazioni di contesto, collegarli alla piattaforma di dati o allo storico, e poi usare l’analitica per ottenere insights e previsioni di business. Tali soluzioni creano una democratizzazione degli strumenti in tutto l’impianto di produzione, il miglioramento delle prestazioni operative, la riduzione dei costi operativi, la trasformazione della mentalità dei dipendenti e la creazione di una cultura di miglioramento continuo. Per guidare la trasformazione digitale nel settore manifatturiero, i digital leader puntano su un sistema di controllo in grado di coniugare cybersecurity e safety con soluzioni scalabili e basate su standard industriali per supportare tutto il ciclo di vita delle operations dalla progettazione alla produzione, con strumenti di supervisione, analisi, AI/ML, realtà aumentata, MES, prestazioni degli asset, manutenzione e gestione delle condizioni. Un’altra esigenza consegnata all’indirizzo dell’IT è la costruzione di un livello di software che integri i dati e li converta in insights commerciali, specifici per il business.

5G PER ESSERE COMPETITIVI

L’innovazione per migliorare l’efficienza, la qualità e la sicurezza dei lavoratori rappresenta una costante nella storia dell’industria manifatturiera. Basti considerare l’impatto che Henry Ford ha avuto portando la catena di montaggio nella produzione automobilistica, creando efficienze mai viste prima. Oggi, le aziende del settore manifatturiero stanno usando strumenti avanzati come la robotica, l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale per raggiungere obiettivi simili e restare competitivi. Una delle innovazioni più promettenti per i produttori sono i servizi di rete privati 5G. Il driver principale dell’adozione del 5G è quello di migliorare il monitoraggio del controllo qualità in tutto il processo di produzione. Secondo i CIO coinvolti in questo dossier, la velocità di implementazione del 5G avrà un impatto positivo sulla capacità di competere a livello globale, aumentando la produttività, i tempi di assemblaggio, l’ottimizzazione delle risorse e il rilevamento dei difetti. Oltre al 5G, le aziende del settore manufacturing stanno implementando con sempre maggiore frequenza strumenti guidati dall’AI per aumentare l’efficienza e la qualità nelle loro linee di assemblaggio. Per esempio, alcune aziende automobilistiche che utilizzano tecnologie AI nei loro processi di produzione stimano guadagni di efficienza fino al 15 per cento: un miglioramento significativo in un settore in cui i margini sottili dipendono fortemente dall’efficienza. Le funzionalità di intelligenza artificiale collegate a sensori e telecamere permettono risposte quasi in tempo reale. Poiché l’AI è progettata per essere una funzione di apprendimento continuo – basata sui dati provenienti da questi sensori, telecamere e oggetti – una connettività wireless affidabile è di fondamentale importanza per consentire la rapida riconfigurazione delle linee di assemblaggio per i cambiamenti di modello. E questo rende l’AI un caso d’uso convincente per i servizi di rete privati 5G. Sfortunatamente, la maggior parte delle linee di assemblaggio oggi si affidano alla connettività cablata per fornire velocità affidabile e bassa latenza. Di conseguenza, ogni cambiamento di prodotto che richiede la riconfigurazione e il ricablaggio oltre a richiedere molto tempo è anche costoso.

Questa riconfigurazione crea una perdita di produttività, causando tempi di inattività e un aumento dei costi, con un conseguente impatto sulla redditività. Quello che serve è una forma di connettività “fibra wireless”. La quasi totalità dei CIO manufacturing interpellati si aspetta che il 5G wireless porti a un aumento della produttività delle macchine e della forza lavoro con un risparmio sui costi. Questa produttività arriverà da persone e macchine che lavorano meglio insieme, poiché i guadagni di efficienza saranno frutto del modo in cui ci si collega e si comunica. Affinché la convergenza di information technology (IT) e operational technology (OT) abbia successo, il 5G deve confluire con le opzioni di accesso esistenti, integrarsi con le reti IT e OT esistenti e operare con capacità di automazione avanzate. Tuttavia, le macchine non lavorano da sole. Le persone sono necessarie per mantenere tecnologie complesse. L’OT deve essere in grado di connettersi a una rete privata in modo rapido e sicuro da qualsiasi luogo attraverso una serie di dispositivi, alcuni dei quali potrebbero utilizzare il Wi-Fi. La rete privata 5G non deve solo integrarsi con una rete Wi-Fi esistente, ma con tutte le reti dati rilevanti, utilizzate dal business. In altre parole, nessuna isola tecnologica, come emerge dal report Worldwide Private LTE/5G Infrastructure Forecast, 2022-2026di IDC. La domanda di soluzioni wireless in grado di offrire maggiore sicurezza, prestazioni e affidabilità continua a venire alla ribalta poiché le applicazioni attuali e future, in particolare quelle del settore manufacturing, richiedono di più dalle loro infrastrutture di rete e di bordo. Secondo Patrick Filkins, research manager, IoT and Telecom Network Infrastructure di IDC, mentre cresce l’interesse per l’infrastruttura privata LTE/5G, la realtà è che il 5G stesso continua a evolversi. Di conseguenza, ci si aspetta che molte organizzazioni investano nel 5G privato nei prossimi anni, man mano che si fanno progressi negli standard 5G, nella disponibilità generale dello spettro e nella preparazione dei dispositivi. Previsione confermata anche dai CIO interpellati, secondo i quali una rete privata convergente e integrata in grado di supportare l’automazione avanzata può essere il catalizzatore della crescita non solo dell’efficienza e della capacità produttiva ma anche dei profitti.

COME MIGLIORARE I PROCESSI

Fondata nel 1928, Valli Zabban, è oggi leader in Italia e nel mondo nella trasformazione del bitume attraverso i suoi tre settori: tecnologie stradali, sistemi di impermeabilizzazione e tecnologie della gomma. L’IT manager Marco Leonori ha raccontato a Data Manager le problematiche IT vissute dall’azienda fra la sede di Calenzano (Firenze) e gli stabilimenti produttivi di Bologna, Trecastelli (Ancona) e Arezzo. La ricerca tecnologica, l’innovazione di prodotto, l’attenzione alla sostenibilità ambientale e l’espansione dei mercati esteri sono i quattro punti cardinali della leadership di Valli Zabban che fa parte del Gruppo Tonon. «La comunicazione continua tra i vari settori aziendali grazie a nuovi strumenti di comunicazione in sinergia con il sistema ERP, permette di ridurre il time-to-market, offrendo prodotti configurati sulle richieste dei clienti, e la rapida evasione degli ordinativi» – spiega Marco Leonori. «Altro aspetto su cui siamo concentrati è la valorizzazione delle informazioni aziendali, allo scopo di determinare con rapidità l’effettivo costo dei nostri prodotti, in un mercato caratterizzato da forte volatilità dei prezzi sia delle materie prime che del prodotto finito». Valli Zabban persegue da tempo l’innovazione dei suoi processi produttivi investendo in tecnologie 4.0.

«L’obiettivo – continua l’IT manager – è rendere trasparente e continuo il flusso delle informazioni aziendali, trasferendo ai nostri laboratori di ricerca le necessità del cliente e le tendenze di mercato, i quali a loro volta applicano le formulazioni studiate alle linee produttive. A tale scopo, confidiamo nei sistemi MES e nella interconnessione con ogni settore aziendale». L’IT è trasversale a tutti i processi aziendali. Inoltre, il controller o il responsabile del controllo di gestione, grazie alla sua visibilità sui target e sui risultati effettivi è complementare al responsabile IT nella individuazione dei processi da riformare o migliorare secondo le politiche aziendali. «Le tecnologie in cui crediamo sono essenzialmente i sistemi di produzione avanzata e la robotica, proprio per la loro capacità di rendere snello e facilmente configurabile il processo di lavorazione». Secondo Leonori, la chiave per continuare a operare nell’immediato futuro è la conoscenza del mercato, e dei processi interni, allo scopo di monitorare costantemente i costi diretti e indiretti della produzione, per capire quale prodotto offrire e a quale marginalità. «La condivisione continua delle informazioni aziendali offerta dalle tecnologie digitali rende il lavoro più interessante a ogni livello, in quanto aumenta la consapevolezza di tutti nel processo a cui si partecipa, di contro richiede una cultura del cambiamento, che diventa una condizione imprescindibile». Valli Zabban opera in un mercato fortemente caratterizzato da un’attenzione particolare alla sostenibilità che coinvolge prodotto, processo produttivo e materiali impiegati. «La tecnologia – conclude Leonori permette di tracciare la catena di fornitura e di individuare tempestivamente sprechi di materiale e consumi eccessivi di energia. Questo è possibile solo grazie a una chiara organizzazione operativa, che indirettamente migliora costantemente il processo produttivo».