Autore: Francesco Cartei

In sintesi, l’Industria 4.0 rappresenta una trasformazione significativa nell’ambito dell’automazione industriale, con l’introduzione di tecnologie abilitanti innovative che stanno cambiando radicalmente il modo in cui le aziende operano e creano valore. Le quattro rivoluzioni industriali precedenti hanno segnato importanti cambiamenti nella storia dell’industria, ma l’Industria 4.0 si distingue per la sua capacità di integrare in modo sinergico tecnologie digitali, connettività e automazione per migliorare l’efficienza, la produttività e la competitività delle aziende.

Le tecnologie abilitanti dell’Industria 4.0, come la stampa 3D, la realtà aumentata e virtuale, L’IoT, l’analisi dei big data, ecc., offrono un’enorme opportunità per migliorare le diverse attività aziendali:  lo studio condotto sull’impatto di queste tecnologie all’interno della Porter Value Chain ha dimostrato come esse possano essere impiegate per migliorare la logistica, le operazioni, il marketing e le vendite, i servizi, l’infrastruttura, la gestione della supply chain, la gestione delle risorse umane e la ricerca e sviluppo.

Tuttavia, è importante sottolineare che l’implementazione di queste tecnologie non è priva di ostacoli. Innanzi tutto, bisogna individuare quali tecnologie possono effettivamente trovare applicazione nei vari contesti industriali e successivamente riuscire ad integrare queste tecnologie con quelle già esistenti in azienda.

Nonostante ciò, il caso studio sulla Buonafede S.r.l. ha mostrato un esempio concreto di come una PMI possa intraprendere un percorso di crescita per sfruttare questi vantaggi e posizionarsi in modo proattivo nell’era dell’Industria 4.0.

La matrice che integra la Porter Value Chain con le tecnologie abilitanti, infatti, ha evidenziato come l’adozione di una singola tecnologia come il MES possa apportare miglioramenti significativi in diverse attività aziendali (Logistica, Operations, gestione dell’infrastruttura e della Supply Chain).

I dati aziendali presi in analisi, hanno poi mostrato come tale tecnologia offra diversi vantaggi, come l’aumento dell’efficienza di impianti e macchinari e una migliore performance finanziaria, dimostrando, così, che l’implementazione di tali tecnologie può essere un investimento proficuo per le aziende che vogliono migliorare la propria competitività sul mercato.

L’impatto del MES

Nell’attuale scenario economico, le imprese devono essere in grado di competere efficacemente. Ciò richiede l’adozione di strategie che promuovano uno sviluppo sostenibile e che consentano alle aziende di raggiungere i propri obiettivi. Tra le principali leve disponibili, vi sono l’aumento del livello di qualità dei prodotti e dei servizi offerti, nonché l’efficientamento della linea produttiva. Nel 2019 la Buonafede ha individuato come strumento fondamentale per conseguire tali obiettivi il MES, un sistema che consente di monitorare e controllare l’intero processo produttivo, favorendo una gestione ottimale delle risorse e una maggiore efficienza aziendale. [38]

Il MES

Il MES è un sistema informatico che ha lo scopo di monitorare e controllare la produzione di un’azienda in tempo reale, raccogliendo e gestendo le informazioni relative ai processi produttivi.

All’interno della Buonafede il MES permette di:

• Monitorare e controllare la produzione in termini di OEE (Overall Equipment Efficiency), ovvero l’efficienza globale delle macchine e degli impianti produttivi.
• Registrare l’avanzamento dei semilavorati in tutto il flusso produttivo, dalle fasi di lavorazione alle fasi di finitura e collaudo.
• Inserire piani di controllo in accettazione per gli estrusi in arrivo e sul prodotto finito, al fine di garantire la massima qualità.
• Avere una tracciabilità completa dei componenti che vanno a comporre il pezzo finito, tra cui lotto di colata, operatori coinvolti nel processo, data di inizio e fine produzione.
• Aumentare il livello di digitalizzazione di fabbrica attraverso l’interconnessione delle macchine in modalità 4.0.

Per analizzare nello specifico come il MES supporta le attività dell’azienda viene riportato il flusso dei materiali durante la lavorazione di un sottogruppo-tipo del settore ferroviario:

1. Ricezione della materia prima (estrusi in alluminio): gli estrusi in arrivo vengono controllati, registrati e immagazzinati provvisoriamente, per poi essere caricati nel gestionale con registrazione delle colate e del controllo visivo effettuato.

2. Creazione degli ordini di produzione: dopo un coordinamento con l’ufficio commerciale, vengono generati gli ordini di produzione del sottogruppo. Partendo dal prodotto finito, il software MES genera a cascata gli ordini di produzione per tutti i semilavorati della distinta base.

3. Attività in produzione: il monitoraggio del flusso produttivo è l’attività più importante per il software MES. Grazie ad un’interfaccia user-friendly gli operatori hanno la possibilità di dichiarare inizio e fine utilizzo di una macchina, inizio e fine attività su un prodotto, e di dichiarare su quale HU (handling unit/unità di movimentazione) specifica si sta lavorando. Il riconoscimento della HU avviene tramite etichettatura

• Saldatura: l’attività di saldatura prevede la preparazione degli estrusi e l’assemblaggio in dima, nel rispetto della WPS (Welding Procedure Specification) approvata in sede di FAI (First Article Inspection). Ai fini della tracciabilità puntuale, diventa fondamentale conoscere gli operatori coinvolti nel processo, la colata degli estrusi utilizzati e la data e l’ora delle attività.

• Lavorazione Meccanica: le macchine CNC (Computer Numerical Control) sono connesse al MES con i protocolli MQTT [a] e OPC UA [b] (Industria 4.0), questo permette di conoscere in tempo reale l’efficienza delle macchine, il prodotto in lavorazione e l’operatore in turno. Il monitoraggio delle performance dei centri di lavoro permette di analizzare i tempi di set-up e lavorazione per ottimizzarli e ridurli, registrare i guasti per capirne le cause e prevenirli e consuntivare con precisione i costi di commessa.

• Finitura e Lavaggio/Sgrassaggio: i controlli in produzione consentono di individuare con tempestività qualsiasi difetto si presenti. La fase di finitura diventa fondamentale in questa attività di controllo, in quanto rappresenta l’ultima fase a valore aggiunto del ciclo produttivo. Il software MES permette agli operatori di inserire delle note su ogni HU; in caso di non-conformità da parte del cliente, l’ufficio qualità può identificare, la causa del difetto, chi ha effettuato il controllo e cosa ha impedito che si individuasse il difetto.

• Documentazione finale: con l’ausilio dei report generati dal software MES, infine, è possibile mappare facilmente tutto il flusso di produzione di un componente, ottenendo una tracciabilità completa del lotto di produzione, degli operatori coinvolti nel processo, della data di inizio e fine produzione e dei controlli di qualità effettuati. In questa maniera è possibile redigere i piani di fabbricazione e controllo in maniera accurata.

Vantaggi competitivi del MES

La Buonafede si è posta come obiettivo principale quello di aumentare la sua competitività sul mercato, aumentando l’efficienza produttiva e la redditività dell’azienda. In questo contesto, l’adozione del Manufacturing Execution System (MES) si è rivelata una scelta strategica vincente.

Grazie all’utilizzo del MES, l’azienda è riuscita a raccogliere numerosi dati sul processo produttivo, che hanno permesso di individuare le aree di miglioramento e di adottare le giuste strategie per aumentare la produttività e l’efficienza dell’organizzazione.

Aumento dell’efficienza di impianti e macchinari:

Attraverso il monitoraggio del processo produttivo e la disponibilità dei dati relativi all’utilizzo delle macchine, l’azienda ha acquisito una visione più chiara e approfondita delle prestazioni dei propri macchinari, permettendole di individuare i punti critici in cui intervenire per migliorare il rendimento del sistema produttivo.

A tal proposito è stata effettuata un’analisi sui dati raccolti relativi all’utilizzo di due macchinari, (impianto A e impianto B): da ottobre 2021, grazie all’implementazione del MES, l’azienda, infatti, è stata in grado di raccogliere per la prima volta dati dettagliati relativi all’utilizzo dei propri impianti e macchinari.

Questi dati hanno fornito informazioni preziose sulla performance operative, consentendo alla Buonafede di identificare eventuali inefficienze e di individuare le cause degli errori che potevano influenzare negativamente l’intero sistema produttivo.

Per analizzare l’efficienza produttiva, è stato utilizzato l’OEE (Overall Equipment Effectiveness), un indicatore di performance usato per valutare l’efficienza produttiva di un impianto o di una macchina. L’OEE è composto da tre componenti principali: disponibilità, produttività e qualità. Attraverso il monitoraggio del processo produttivo e l’analisi dei dati raccolti relativi all’utilizzo degli impianti A e B, sono stati individuati durante la ricerca dei driver per ognuno di questi indicatori.

Analisi della Disponibilità (A):

Un indicatore significativo che è stato scelto per analizzare il “tasso di disponibilità” (A) è il rapporto tra il “tempo di utilizzo netto” (TUN) [c] e il “tempo produttivo lordo” (TPL) [d].

Il calcolo del TPL è stato possibile proprio grazie al MES, che ha registrato in automatico le ore effettive di utilizzo dei macchinari A e B attraverso sensori e dispositivi di monitoraggio installati sui macchinari stessi.

Per il calcolo del TUN, invece, sono stati utilizzati i diagrammi di Gantt [e] relativi alle lavorazioni avvenute sulle due macchine; questi grafici hanno consentito di tener traccia di tutti i giorni nei quali i macchinari non sono stati utilizzati a causa di diversi fattori, come festività, chiusura dell’azienda, cause organizzative, formazione, mancanza di ordini e altre cause.

I risultati di questa analisi sono riassunti all’interno della tabella 3.

Tabella 3: Analisi Disponibilità

Come previsto, Il tasso di disponibilità segna un incremento non trascurabile per entrambi i macchinari. Questo perché grazie all’analisi dei dati raccolti, sono state attuate azioni preventive mirate ad affrontare le inefficienze e migliorare le prestazioni dei due dispositivi. La mappatura dei fermi dovuti a guasto ha permesso, infatti, di implementare un piano di manutenzione preventiva sugli impianti. Queste iniziative hanno consentito di evitare fermi prolungati dei macchinari nel corso del 2022, migliorando così la l’efficienza complessiva dell’azienda.

Analisi della Produttività:

Per comprendere come il MES abbia influenzato la produttività, è stata effettuata un’analisi sulla quantità di alluminio lavorato dalla Buonafede, basata sull’osservazione dei prodotti finiti spediti ai clienti nel biennio 2021/2022.

Per stimare la quantità di alluminio lavorato, è stata esplosa la distinta base dei prodotti al fine di individuare le materie prime utilizzate. Successivamente, è stato possibile risalire al peso dei vari materiali utilizzati ed è stato effettuato un confronto tra i due anni considerati.

Al fine di analizzare una situazione comparabile, sono stati esaminati solo gli articoli che l’azienda ha lavorato in entrambi gli anni considerati. In questo modo è stato escluso l’effetto di eventuali progetti eccezionali che avrebbero potuto influenzare i dati.

A fronte di questo studio si è registrato un incremento della quantità di alluminio lavorato dall’azienda nel 2022, rispetto all’anno precedente, pari all’8%. Anche questo significativo miglioramento della produttività dell’azienda è dovuto all’implementazione del MES.

Il sistema ha infatti permesso una maggior precisione nell’elaborazione degli ordini, evitando sprechi di tempo e risorse nella loro gestione e contribuendo ad un uso più efficiente delle ore macchina.

Inoltre, il MES, ha reso possibile la riduzione dei tempi morti e il miglioramento le varie fasi dei processi produttivi grazie a un migliore monitoraggio e controllo di quest’ultime. Ciò ha consentito di sfruttare al massimo le risorse disponibili come le ore uomo e le ore macchina.

A conferma di questi miglioramenti, è stata condotta un’analisi specifica relativa alla quantità oraria di alluminio lavorato sui macchinari A e B impiegati nella lavorazione di 4 tipologie di prodotti (A1, A2, B1, B2).

I risultati di questa analisi, riportati nella tabella 4, hanno mostrato come, tra il 2021 e il 2022, oltre ad essere aumentata la quantità assoluta (8%), è aumentata anche la quantità oraria di alluminio lavorato in ogni tipologia di lavorazione avvenuta sulle due macchine.

Tabella 4: Analisi della produttività

Analisi della qualità:

L’implementazione del MES ha consentito anche di migliorare in modo sostanziale la qualità dei prodotti lavorati. Grazie ad una gestione più efficiente e precisa dei processi di produzione, tra il 2021 e il 2022, la Buonafede Srl è riuscita a ridurre il numero di non conformità ricevute, migliorando così la soddisfazione dei propri clienti.

Prima dell’implementazione del MES, il processo di produzione era soggetto a diverse sfide, come la mancanza di visibilità in tempo reale sullo stato della produzione, l’assenza di un sistema integrato per la gestione delle operazioni di produzione e la difficoltà nel gestire il controllo qualità sui prodotti finiti.

Il MES ha invece permesso di ottenere un sistema centralizzato che ha supportato le fasi di pianificazione, esecuzione e monitoraggio di tutte le attività di produzione in tempo reale. Questo ha consentito di ottimizzare i processi, migliorare la tracciabilità dei prodotti e rafforzare il controllo sulla qualità. Le funzionalità avanzate offerte dal MES, come la registrazione elettronica dei dati, la gestione dei lotti e il monitoraggio delle prestazioni delle macchine, hanno permesso di identificare e risolvere rapidamente eventuali problemi di produzione, riducendo al minimo le non conformità da parte del cliente.

Per valutare l’efficacia dell’implementazione del MES, sono state analizzate le non conformità ricevute dai clienti della Buonafede nel corso del 2022; successivamente sono stati confrontati i risultati con quelli del 2021. I dati hanno mostrato un miglioramento significativo, con una riduzione del numero di non conformità del 75%.

Questa riduzione ha avuto un impatto positivo sulla soddisfazione del cliente, poiché i prodotti consegnati sono risultati conformi alle specifiche richieste. Ciò ha contribuito a migliorare la reputazione dell’azienda sul mercato e ad aumentare la fiducia dei clienti nella qualità dei prodotti.

Analisi di Bilancio

Per analizzare i dati finanziari e operativi dell’azienda prima e dopo l’implementazione del MES, è stata condotta anche un’analisi di bilancio per i periodi 2021 e 2022 che ha evidenziato un significativo miglioramento di diversi indici finanziari e operativi.

Durante l’analisi, sono state prese in considerazione diverse misure finanziarie, tra cui l’EBITDA, l’EBITDA margin, il ROI e diversi indicatori di costo.

Inoltre, per garantire una valutazione accurata dell’effetto del MES, è stata condotta un’analisi di sensitività per depurare i dati finanziari dai costi non controllabili, come ad esempio le spese legate all’aumento del costo dell’energia elettrica. Questo approccio ha consentito di isolare l’effetto diretto dell’implementazione del MES sull’andamento finanziario dell’azienda e valutare in modo più accurato l’efficacia delle misure adottate.

L’EBITDA, che rappresenta l’utile operativo lordo prima delle imposte, degli interessi, del deprezzamento e dell’ammortamento, è stato il primo indicatore finanziario preso in considerazione durante l’analisi. Dai risultati è emerso che l’EBITDA è aumentato in modo significativo dopo l’implementazione del MES con un aumento, tra il 2021 e il 2022, del 29,4%.

Tuttavia, attribuire l’aumento di questo valore all’implementazione del MES, oltre ad essere riduttivo, risulterebbe fuorviante perché ci sono molte altre variabili da considerare all’interno di un’azienda che potrebbero aver contribuito all’aumento di questo dato.

A tal proposito si è scelto di calcolare un secondo indicatore, l’EBITDA margin, che permette di monitorare la redditività operativa di un’impresa in rapporto alle vendite, mettendo in relazione l’EBITDA con il fatturato totale; in altre parole, rappresenta la porzione di utile operativo lordo generato dall’azienda rispetto al suo fatturato. Dai risultati dell’analisi, è emerso che l’EBITDA margin è migliorato dopo l’implementazione del MES. Nel 2022, l’EBITDA margine è infatti aumentato di quasi il 10%, passando dall’11,27% del 2021 al 12,42% del 2022.

Tra gli indicatori finanziari si è analizzato anche il ROI, che rappresenta il ritorno sull’investimento complessivo effettuato dall’azienda ed è un indicatore importante della redditività degli investimenti effettuati. Anche questo valore è aumentato passando da un valore di 0,34% del 2021 al 2,96% nel 2022.

Il ROI può essere calcolato in diversi modi, ma uno dei metodi più comuni è quello di scomporlo in ROS (Return on Sales) e ROT (Return on turnover). In questo studio si è posta maggiore attenzione al ROS, un indicatore che mette in relazione l’utile operativo (EBIT) rispetto ai ricavi totali dell’azienda, grazie al quale è possibile misurare la capacità dell’azienda di generare profitti dalla sua attività operativa principale. Il valore del ROS è passato da un valore dello 0,55% del 2021 al 2,32% del 2022.

Come accaduto nell’analisi dell’EBITDA anche in questo caso non si può affermare il risultato sia stato frutto dell’ottimizzazione dei processi ottenuta grazie all’implementazione del MES, senza effettuare un’ulteriore indagine che consenta di valutare l’incidenza percentuale sui ricavi di diversi fattori produttivi.

Attraverso un’analisi accurata e dettagliata del bilancio aziendale, è stato possibile scomporre il ROS (Return on Sales) in una somma di diversi contributi, partendo dalla scomposizione del valore dell’EBIT.

La scomposizione del ROS è stata condotta in modo approfondito, considerando diversi componenti dell’EBIT, quali ricavi, costi operativi, costi del personale, e altri costi legati ai servizi. Ogni componente è stato analizzato separatamente per determinare la sua incidenza percentuale sui ricavi totali dell’azienda e comprenderne l’effetto sul ROS complessivo.

Nello specifico si è tenuto conto dell’incidenza, sul valore del fatturato, di:

• valore aggiunto lordo (VAL)
• costo del personale (LAV)
• ammortamenti e variazione del valore delle attività non correnti (AMM)
• altri costi operativi (ACP)

Sebbene il MES non abbia nessun impatto sul valore di AMM, e non abbia influito in maniera significativa sul VAL, lo stesso non si può dire riguardo al costo del personale.

All’interno della Buonafede il MES ha permesso di migliorare l’efficienza delle operazioni di produzione, ad esempio attraverso la programmazione della produzione, la gestione degli ordini di lavoro, l’ottimizzazione delle risorse, il monitoraggio dei tempi di produzione e la riduzione degli scarti e dei tempi di inattività.

Questo si è tradotto in una riduzione significativa del LAV, tra il 2022 e il 2021, pari al 15,5%. L’importanza di questa riduzione è ancora più evidente considerando il fatto che la Buonafede si occupa di gestire progetti su specifiche fornite dai clienti. La lavorazione dei prodotti che le vengono forniti risulta dunque l’attività principale, in quanto crea il valore aggiunto che permette all’azienda di generare ricavi. In questo contesto il costo del personale (LAV) rappresenta circa il 30% del valore del fatturato dell’azienda ed è quindi un valore non trascurabile nei costi complessivi sostenuti dalla Buonafede.

Infine, dall’analisi dell’ultimo indicatore, ACP, è stato possibile risalire al valore relativo all’incidenza, sul fatturato, dei costi sostenuti per le spese di manutenzione e riparazione (RIP). Sebbene questi costi non siano particolarmente elevati, tra il 2021 e il 2022, c’è stata comunque una significativa riduzione di questo parametro pari al 14,5%.

[a] MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) è un protocollo di messaggistica basato su standard, o un insieme di regole, che viene utilizzato per abilitare la comunicazione tra macchine. MQTT offre un’implementazione semplice ed efficiente per la trasmissione dei dati IoT, supportando la messaggistica tra dispositivi e il cloud.

[b] OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) è un protocollo di comunicazione machine-to-machine utilizzato per l’automazione industriale e sviluppato dalla OPC Foundation. La piattaforma OPC UA è basata su un’architettura orientata ai servizi indipendente dalla piattaforma che integra le specifiche OPC Classic in un framework estensibile. OPC UA semplifica la connettività industriale, consentendo di integrare tutti i dispositivi, i sistemi di automazione e le applicazioni software utilizzando uno standard sicuro e indipendente dalla piattaforma.

[c] TUN (tempo di utilizzo netto): Tempo di utilizzo del macchinario al netto dei fermi dovuti a: giorni di non apertura, mancanza ordini, mancanza materiali, mancanza manodopera, prove tecniche, cause organizzative

[d] TPL (tempo produttivo lordo): Tempo di utilizzo dell’impianto al netto dei fermi dovuti a: giorni di non apertura, mancanza ordini, mancanza materiali, mancanza manodopera, prove tecniche, cause organizzative, guasti e manutenzioni varie.

[e] Diagramma di Gantt: è uno strumento che, attraverso un grafico a barre, mostra la pianificazione delle attività previste durante un progetto.

[38] F. Buonafede, Fabbrica 4.0: MES, 2022.

La Buonafede S.r.l.

Buonafede progetta e realizza soluzioni nel settore civile, industriale e dei beni culturali. Specializzata anche in componenti per il trasporto ferroviario e strutture per depositi nucleari. Con un’esperienza che risale agli anni ‘50, l’azienda è oggi una moderna realtà, impegnata in una costante ricerca e sviluppo di nuove tecnologie, formazione del personale per garantire rapidità e qualità nelle richieste dei grandi e piccoli committenti. [37]

Per gestire l’ampia gamma di prodotti e servizi offerti ai propri clienti, l’organizzazione aziendale della Buonafede si articola in Business Unit organizzata in tre divisioni.

• Buonafede Building: realizza e installa strutture metalliche speciali di alto livello tecnologico dando corpo alle esigenze dei committenti più esigenti pubblici e privati.
• Buonafede Industry: è direttamente coinvolta nei programmi industriali dei partner nei settori ferroviario, energia, difesa e navale. Innovazione, ricerca continua, industria digitale e sostenibilità sono i pilastri della sua strategia.
• Buonafede Engineering: è la divisione di progettazione. L’architettura di qualsiasi struttura nasce dalle esigenze del cliente. E qui inizia la sfida che si pone all’esperto. L’obiettivo della Buonafede Engineering è quello di offrire una soluzione integrata chiavi in mano: consulenza, sviluppo, prototipazione, creazione di progetti, produzione, montaggio fino ad arrivare a collaudo, messa in funzione, manutenzione, revamping e assistenza.

Verso l’Industria 4.0

Da sempre all’avanguardia nell’utilizzo di tecnologie avanzate, nell’era dell’Industria 4.0, l’azienda ha intrapreso un piano di investimenti per realizzare la fabbrica del futuro, decidendo di investire nelle nuove tecnologie al fine di aumentare la produttività, la qualità degli impianti, migliorare le condizioni di lavoro del personale impiegato e per offrire soluzioni sempre più innovative e personalizzate per le esigenze dei propri clienti.

Per comprendere l’impatto delle tecnologie implementate dall’azienda sulla propria catena del valore, è stata utilizzato la matrice esposta precedentemente (Tabella 1), che mette in relazione le attività della Porter Value Chain con le tecnologie che l’azienda sta utilizzando oppure è in procinto di utilizzare (Tabella 2) [a].

La Tabella 2 permette, dunque, di osservare se l’azienda ha già implementato le tecnologie abilitanti nelle varie attività della Porter Value Chain, se sta lavorando per implementarla oppure se sta valutando l’opportunità di farlo in futuro. In questo modo, è stato possibile valutare in modo chiaro e completo la maturità attuale della Buonafede Srl rispetto all’adozione delle tecnologie dell’Industria 4.0 e identificare eventuali aree di miglioramento e opportunità di crescita.

Come si può vedere dalla tabella, la Buonafede ha implementato diverse tecnologie per supportare la gestione di diverse attività.

In particolare, oltre i software CAD, che supportano già da tempo Operations e R&D, e la realtà virtuale per la formazione degli operatori attraverso un simulatore di saldatura, una delle tecnologie di recente implementazione (2020) è il Manufacturing Execution System (MES), interconnesso all’ Enterprise Resource Planning (ERP [c]).

Il MES è una soluzione software che permette di monitorare e gestire i processi produttivi in tempo reale, integrando informazioni e dati provenienti da macchine e operatori.

L’interfacciamento con l’ERP consente al MES di comunicare con le altre funzioni dell’azienda, come la gestione della supply chain e della produzione. Questa integrazione permette di avere una visione completa e in tempo reale dei processi aziendali, migliorando la capacità di pianificazione e di gestione delle attività. Inoltre, l’estensione Sicop [d] del MES permette di monitorare e gestire in modo più efficace il flusso di merci e materie prime in entrata, consentendo una migliore tracciabilità e controllo di queste risorse all’interno del processo produttivo.

L’analisi condotta ha mostrato che l’adozione del MES con le relative estensioni ha permesso di ottenere benefici significativi in diverse attività della catena del valore. In particolare, l’utilizzo del MES ha migliorato la gestione della logistica, delle operations, dell’infrastruttura e dell’approvvigionamento. Questi benefici si traducono in una maggiore efficienza, riduzione dei costi e miglioramento della qualità dei prodotti; all’interno del paragrafo 3.2 verrà mostrata un’analisi di diversi Key Performance Indicator (KPI) per monitorare l’aumento dell’efficienza produttiva e della redditività della Buonafede dal 2021 al 2022, e che hanno permesso di aumentare la competitività dell’azienda sul mercato.

Sempre dalla tabella 2 è possibile notare che ci sono altre tecnologie che la Buonafede Srl ha intenzione di implementare. Particolare attenzione sarà rivolta all’advanced manufacturing; l’azienda sta infatti pensando di introdurre robot antropomorfo di saldatura per processo MIG-MAG-PULSATO.

Osservando la matrice si può osservare, però, che ci sono anche tecnologie che non sono applicabili all’interno di un’azienda di carpenteria metallica come la Buonafede Srl. Ad esempio, l’additive manufacturing, incontrerebbe diversi ostacoli nella sua implementazione all’interno di un contesto aziendale simile.

Uno dei principali problemi è legato alla natura dei materiali utilizzati. L’additive manufacturing, infatti, è una tecnologia di produzione che si basa sulla deposizione di strati di materiale per creare un oggetto tridimensionale. Tuttavia, molti dei materiali utilizzati all’interno di una carpenteria metallica, come l’acciaio o l’alluminio, richiedono processi di fusione e saldatura per essere lavorati, che li rendono inadatti all’additive manufacturing.

Un altro ostacolo è rappresentato dalla dimensione dei pezzi prodotti. La maggior parte delle stampanti 3D utilizzate per l’additive manufacturing ha limitazioni in termini di dimensioni e complessità degli oggetti che possono essere prodotti. Al contrario, la maggior parte dei pezzi prodotti in un’azienda come la Buonafede Srl sono, spesso, di grandi dimensioni.

Anche la realtà virtuale (VR) e la realtà aumentata (AR) risultano inefficaci e di difficile implementazione nelle attività di marketing e vendite svolte da un’azienda come la Buonafede. In questo caso gli ostacoli riguardano principalmente la tipologia di prodotti e il mercato in cui opera l’azienda (B2B [e]).

AR e VR, infatti, sono spesso utilizzate per interazioni su scala ridotta, come l’arredamento di interni o la visualizzazione di prodotti di consumo in contesti virtuali e interattivi, e potrebbero non essere altrettanto adatti per prodotti di grandi dimensioni.

I clienti con cui opera la Buonafede, inoltre, sono principalmente aziende o professionisti dell’industria: in questi contesti si preferiscono usare metodi di vendita più tradizionali, come visite sul campo, documenti dettagliati o presentazioni per comprendere meglio le specifiche tecniche e qualitative dei prodotti.

Oltretutto, lavorando principalmente su commessa, la Buonafede non ha una linea di produzione standardizzata o una vasta gamma di prodotti da mostrare attraverso tali tecnologie. In questo caso, conviene concentrarsi, invece, su altre forme di marketing e vendita, come la creazione di relazioni di fiducia con i clienti, la fornitura di servizi personalizzati e la presentazione di progetti precedenti per dimostrare l’esperienza maturata nel settore.

[37] Buonafede s.r.l., [Online]. Available: https://www.buonafede.it/.

[38] F. Buonafede, Fabbrica 4.0: MES, 2022.

[c] L’ERP è una tipologia di sistema software che consente alle organizzazioni di automatizzare e gestire in modo integrato i processi aziendali principali al fine di migliorarne le prestazioni. Questo software coordina il flusso di dati tra i vari processi aziendali, fornendo una fonte unica di informazioni e semplificando le operazioni all’interno dell’azienda. L’ERP è in grado di collegare le attività finanziarie, della catena di approvvigionamento, delle operazioni, del commercio, dei report, della produzione e delle risorse umane di un’azienda in una singola piattaforma. [50]

[d] Sicop è un estensione software del MES per il controllo delle merci e delle materie prime in ingresso

[e] Marketing B2B: si fa riferimento a un ambiente business-to-business, ovvero lo spazio commerciale in cui le aziende scambiano prodotti, servizi o informazioni con altre aziende.

[50] Microsoft, «Che cos’è ERP?,» [Online]. Available: https://dynamics.microsoft.com/it-it/erp/what-is-erp/.

La Porter Value Chain analizza i vari processi di un’impresa sulla base della distinzione delle varie attività in due tipologie: primarie e di supporto.

Industria 4.0 nelle attività primarie

Le attività primarie sono le attività che creano visibilmente valore per il cliente e che sono coinvolte nella creazione fisica del prodotto e nel suo processo di vendita e trasferimento all’acquirente, nonché nell’assistenza post-vendita. [17]

Logistica:

• Advanced manufacturing Solution: viene utilizzata sempre di più nella logistica per automatizzare le operazioni ripetitive come il picking e il packing, la pallettizzazione, o la movimentazione dei materiali, riducendo così la fatica degli operatori. [18] Inoltre, la facilità di programmazione garantisce una flessibilità maggiore nel processo così da poter eseguire diverse attività in base alle esigenze della logistica migliorando la produttività e riducendo i costi. [8] [19] La robotica collaborativa trova un’ampia applicazione in ambienti pericolosi o insalubri, per ridurre il rischio di incidenti per gli operatori. Infine, l’uso di robot può ridurre la necessità di spazio per lo stoccaggio dei prodotti, aumentando l’efficienza logistica e riducendo i costi complessivi. [18]

• Big data Analytics: L’analisi dei dati storici e in tempo reale permette di identificare tendenze e pattern che possono aiutare nella previsione della domanda futura e nella pianificazione della produzione e della distribuzione, ottimizzando la gestione degli inventari e dei magazzini. Inoltre, l’analisi dei dati può aiutare a individuare inefficienze nella catena di approvvigionamento e a proporre soluzioni per migliorare la gestione dei fornitori, la pianificazione della produzione e la logistica di trasporto, portando alla riduzione dei costi di gestione complessivi della catena di approvvigionamento. Infine, l’utilizzo di Big Data Analytics può anche contribuire a ridurre i tempi e migliorare la precisione della consegna, ottimizzando le rotte di consegna e individuando eventuali problemi per correggerli tempestivamente. [19]

• IoT: Grazie alla tracciabilità fornita dall’IoT, è possibile monitorare in tempo reale la posizione dei prodotti durante il trasporto e individuare eventuali anomalie che si verificano durante il viaggio. L’IoT consente poi di monitorare la temperatura, l’umidità e altri fattori ambientali delle merci durante il trasporto, garantendo che siano conservati nelle condizioni ottimali e prevenendo eventuali danni. [19]  L’automazione della gestione dei magazzini è un’altra area in cui l’IoT può essere utile, consentendo di tenere traccia dell’inventario in tempo reale e migliorando l’efficienza delle operazioni di stoccaggio e prelievo. Infine, l’IoT può fornire informazioni in tempo reale sul traffico e sulle condizioni stradali, che possono essere utilizzate per pianificare percorsi più efficienti e migliorare i tempi di consegna, migliorando complessivamente l’efficienza della catena di approvvigionamento. [20]

• Simulation: Può essere utilizzata per ottimizzare la movimentazione delle merci, l’allocazione di risorse e la gestione del magazzino, identificando le aree in cui le operazioni possono essere migliorate, riducendo i costi e aumentando l’efficienza. La simulazione può anche aiutare a identificare i rischi nelle operazioni logistiche e mettere in atto piani di contingenza per minimizzarne l’impatto. Infine, può essere utilizzata per pianificare in modo più efficiente il trasporto, riducendo i tempi di transito e migliorando la consegna dei prodotti, aumentando così la soddisfazione del cliente.  [21]

Operations:

• Additive manufacturing: grazie a questa tecnologia, è possibile produrre parti personalizzate con facilità e rapidità, offrendo un’ampia gamma di opzioni di progettazione e personalizzazione. Inoltre, l’additive manufacturing può ridurre i costi di produzione poiché non richiede attrezzature, utensili o investimenti specifici costosi, soprattutto nella realizzazione di prototipi. Anche i tempi di produzione possono essere ridotti, poiché non è necessario assemblare parti multiple o creare strumenti di produzione per ogni singolo pezzo. Grazie a questa tipologia di lavorazione non sono richieste ulteriori asportazioni di materiale dai prodotti realizzati, riducendo così gli sfridi di produzione. Infine, grazie all’additive manufacturing, è possibile ridurre la complessità della logistica, poiché consente la produzione di parti e componenti vicino al punto di utilizzo, riducendo i tempi di consegna e la necessità di magazzini di stoccaggio costosi. [22]

• Advanced manufacturing Solution: permettono l’automazione dei processi ripetitivi e la riduzione degli errori umani aumentando l’efficienza produttiva. Sono in grado di offrire anche un maggior livello di precisione e uniformità nei vari processi di produzione, aumentando così la qualità del prodotto finale. Queste tecnologie consentono anche di aumentare la flessibilità produttiva dell’azienda permettendo di personalizzare la produzione in base alle esigenze del cliente e di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato. Inoltre, grazie alla riduzione della necessità di interventi umani in attività potenzialmente pericolose, è possibile ottenere anche un miglioramento della sicurezza sul posto di lavoro. Queste tecnologie favoriscono poi la condivisione dei dati e delle informazioni in tempo reale migliorando così la comunicazione e la collaborazione tra i dipartimenti dell’azienda. [11]

• Big data Analytics: Grazie alla raccolta e all’analisi dei dati, è possibile ottimizzare la produzione, individuando i processi che richiedono miglioramenti e apportando modifiche per migliorare l’efficienza produttiva. Inoltre, l’analisi dei dati dei sensori delle macchine consente di pianificare la manutenzione preventiva e di intervenire in modo tempestivo per evitare eventuali guasti, riducendo i tempi di fermo. L’analisi dei dati consente anche di ottenere un miglioramento della qualità del prodotto, poiché può aiutare a individuare i problemi di qualità in tempo reale, consentendo di intervenire rapidamente per correggere eventuali difetti.  [23]

• IoT: permette l’implementazione di vari tipi di sensori in grado di raccogliere dati in tempo reale lungo tutto il processo produttivo. Grazie al monitoraggio continuo di questi dati, è possibile identificare eventuali inefficienze e apportare miglioramenti per massimizzare l’efficienza e ridurre i costi. Allo stesso modo, facilita anche il controllo e la tracciabilità dei singoli prodotti durante l’attraversamento delle varie fasi produttive. Altro vantaggio è la prevenzione delle interruzioni di produzione e la riduzione dei costi di manutenzione, grazie al monitoraggio in tempo reale dello stato dei macchinari e degli impianti, permettendo di identificare eventuali problemi in anticipo. [22]

• Horizontal and Vertical System Integration: l’automazione e la condivisione di informazioni tra i diversi reparti dell’azienda, garantiscono una maggiore efficienza produttiva attraverso il miglioramento del coordinamento tra le diverse fasi del processo e una migliore comunicazione interna; questo porta ad ottenere anche dei vantaggi in termini di gestione più efficace delle risorse e maggior controllo sul processo produttivo, permettendo di intervenire tempestivamente in caso di necessità. Un altro beneficio è la maggiore flessibilità produttiva, offerta dalla possibilità di adattare rapidamente la produzione a nuove richieste del mercato o a cambiamenti nella domanda. La coordinazione più stretta tra i diversi reparti dell’azienda consente inoltre di ridurre i tempi di produzione, aumentando la velocità di risposta alle richieste dei clienti. [24]

• Simulation: Può aiutare a identificare i processi inefficaci e a testare diverse soluzioni per ottimizzarli, portando a una maggiore efficienza e riduzione dei costi; consente anche di prevedere potenziali problemi operativi e trovare soluzioni prima che si verifichino, riducendo i tempi di fermo e migliorando la produttività. Grazie alla simulazione, è possibile anche testare diverse opzioni di pianificazione e trovare la migliore soluzione in base alle risorse disponibili, portando a una maggiore efficienza nella pianificazione delle attività operative. Infine, la simulazione può aiutare a valutare l’impatto di eventuali cambiamenti nella catena di approvvigionamento o nei processi produttivi, consentendo di adeguarsi rapidamente alle esigenze del mercato e migliorare la flessibilità dell’organizzazione. [25]

Marketing e vendite:

• Augmented and Virtual Reality: Consente di offrire ai clienti un’esperienza immersiva del prodotto, permettendo loro di visualizzarlo in modo realistico e virtuale prima dell’acquisto, facilitandone anche la personalizzazione.  Ciò può essere fatto, ad esempio, attraverso eventi di marketing interattivi e coinvolgenti, dove i partecipanti possono sperimentare il prodotto e interagire con l’azienda in modo più coinvolgente e memorabile. Gli esperti di vendita possono poi utilizzare queste tecnologie per fornire consulenza tecnica virtuale ai clienti, guidandoli nella scoperta delle funzionalità e dei vantaggi del prodotto in modo più efficace. Infine, i contenuti AR/VR possono essere utilizzati per creare filtri, giochi e altre attività interattive sui social media, coinvolgendo maggiormente i clienti e aumentando la fidelizzazione. [26]

• Big data Analytics: Grazie all’analisi dei dati sui clienti e sul loro comportamento di acquisto, è possibile creare campagne di marketing mirate e personalizzate, migliorando l’efficacia delle strategie di marketing e aumentando le probabilità di successo delle attività di vendita. L’analisi sui dati storici delle campagne pubblicitarie effettuate, permette invece di identificare gli annunci e le strategie più efficaci, migliorando l’efficacia delle campagne future. È poi possibile analizzare i dati sui clienti e sul loro comportamento: grazie a questo si possono capire meglio le loro esigenze, creando esperienze di acquisto personalizzate e coinvolgenti, e cogliendo nuove opportunità di vendita attraverso la creazione di nuovi prodotti o servizi in grado di soddisfare queste esigenze. Infine, l’analisi dei dati riguardanti le attività di vendita consente di identificare le aree in cui migliorare e adottare le giuste strategie per ottimizzare il processo. [27]

Servizi:

• Cybersecurity: innanzitutto supporta la protezione dei dati sensibili dei clienti, come le informazioni di pagamento e le informazioni personali, offrendo loro maggiore sicurezza e tranquillità. Ciò può contribuire a mantenere la fiducia dei clienti e a garantire che continueranno ad utilizzare i servizi offerti dall’azienda. Inoltre, garantendo la sicurezza e l’affidabilità dei servizi offerti, si contribuisce a migliorare la reputazione aziendale, attirando così nuovi clienti e mantenendo la fedeltà dei clienti esistenti. Infine, la cybersecurity può aiutare a ridurre il rischio di interruzioni dei servizi causate da attacchi informatici, assicurando che i clienti possano accedervi in modo affidabile e continuo.  [28]

• Augmented and Virtual Reality: Può migliorare la customer experience, consentendo ai clienti di visualizzare i prodotti e i servizi in modo interattivo e coinvolgente, e offrendo un supporto guidato durante l’installazione. L’implementazione di AR/VR può poi migliorare l’efficienza e la flessibilità del personale addetto ai servizi di manutenzione e riparazione, che può fornire supporto e assistenza ai clienti da remoto, riducendo la necessità di inviare personale sul posto.  [29]

Industria 4.0 nelle attività secondarie

Le attività di supporto sono quelle che permettono lo svolgimento in modo continuativo delle attività primarie e che non contribuiscono a creare visibilmente valore per il cliente. [17]

Infrastruttura:

• IoT: grazie all’utilizzo di sensori intelligenti permette il monitoraggio del consumo di acqua, energia o altre risorse naturali; di conseguenza è possibile identificare le aree in cui ridurre i consumi, riducendo così gli sprechi e migliorando l’efficienza energetica la sostenibilità dell’infrastruttura. L’IoT offre un grande sostegno anche alle attività di manutenzione dell’infrastruttura, prevenendo guasti o problemi e garantendo una manutenzione più efficiente e tempestiva. Infine, L’IoT può contribuire a migliorare anche la sicurezza aziendale, monitorando l’accesso alle infrastrutture e garantendolo solo alle persone autorizzate. [30]

• Cloud: consente alle aziende di ridurre i costi, eliminando la necessità di acquistare server e altri hardware costosi. Ciò significa che le aziende possono ridurre anche i costi di gestione e manutenzione, oltre che i costi di spazio fisico e di energia. La scalabilità del cloud computing consente poi di aumentare o ridurre rapidamente le risorse di infrastruttura in base alle esigenze dell’azienda, adattandosi rapidamente alle fluttuazioni della domanda di mercato e gestendo picchi di traffico, senza rischiare di rimanere con risorse sottoutilizzate o di dover affrontare problemi di sovraccarico. Il cloud computing consente anche di accedere alle risorse dell’infrastruttura da qualsiasi luogo e da qualsiasi dispositivo connesso a Internet, offrendo maggiore flessibilità e collaborazione tra colleghi e partner.

• Cybersecurity: protegge l’infrastruttura contro le minacce informatiche come virus, malware, attacchi di phishing e altri tipi di attacchi informatici, preservando i dati e le risorse dell’infrastruttura da potenziali danni o furto, tutelando così la reputazione dell’azienda. La conformità alla normativa è un altro vantaggio offerto dalla cybersecurity: i servizi di cybersecurity offerti da terze parti aiutano le aziende a rispettare le normative sulla protezione dei dati e della privacy, evitando sanzioni e multe. In linea generale, i servizi di cybersecurity offrono una maggiore resilienza e continuità alle attività dell’azienda, consentendole di risolvere rapidamente eventuali incidenti di sicurezza e minimizzando il loro impatto sulle varie attività. [28]

Supply Chain (SC):

• Advanced manufacturing Solution: l’uso di robot collaborativi può migliorare l’efficienza del processo logistico, riducendo il tempo necessario per rifornire il magazzino e garantendo una maggiore precisione nell’acquisizione dei dati sui prodotti ottenendo una riduzione dei tempi e una maggiore accuratezza nello svolgimento di queste operazioni. Inoltre, l’automazione dei processi di approvvigionamento può ridurre gli errori umani e migliorare la qualità del lavoro svolto. Infine, l’utilizzo di robot collaborativi consente una maggiore flessibilità nei processi di approvvigionamento, garantendo una maggiore adattabilità a eventuali cambiamenti nelle richieste dei clienti o nelle esigenze di produzione. [19]

• Big data Analytics: l’analisi dei dati storici e in tempo reale può aiutare a identificare i fornitori più affidabili e i prezzi più competitivi, migliorando la gestione degli acquisti e riducendo i costi. L’utilizzo di Big Data Analytics consente poi di monitorare le prestazioni dei fornitori e prevedere i rischi di interruzioni della catena di approvvigionamento, consentendo alle aziende di adottare misure preventive. L’analisi dei dati può anche aiutare a ottimizzare il livello di inventario e prevedere la domanda futura, migliorando la pianificazione della produzione e riducendo gli sprechi. I dati in tempo reale possono, inoltre, aiutare a monitorare lo stato delle spedizioni, identificare eventuali ritardi e prendere provvedimenti tempestivi per garantire che le consegne arrivino in tempo. [19] Infine, l’analisi dei dati può aiutare a identificare i fornitori che adottano pratiche sostenibili e a monitorare l’impatto ambientale della catena di approvvigionamento, consentendo alle aziende di adottare politiche più sostenibili e migliorare la propria reputazione. [31]

• IoT: consente di monitorare in tempo reale i livelli di inventario, ottimizzandone la gestione e riducendo i rischi di esaurimento delle scorte. Inoltre, i dati raccolti dagli oggetti IoT lungo la catena di approvvigionamento migliorano la visibilità e la trasparenza della supply chain, favorendo una gestione più efficiente dei flussi di materia prima e di prodotti finiti. Infine, l’IoT consente di automatizzare i processi di approvvigionamento, migliorando l’efficienza operativa e riducendone i costi di gestione. [20]

• Horizontal and Vertical System Integration: La condivisione crescente delle informazioni e la sincronizzazione delle operazioni tra i partner della supply chain aiutano a ridurne i costi totali e ad aumentarne l’efficienza e l’agilità nel suo complesso. Inoltre, la maggiore trasparenza e collaborazione lungo la rete portano ad aumentare la fiducia e la solidità delle relazioni tra i membri della supply chain. [32].

Gestione HR:

• AR e VR: può essere utilizzato per la formazione dei dipendenti, consentendo loro di acquisire competenze e conoscenze in modo più rapido, coinvolgente e interattivo, migliorando quindi l’efficacia e l’efficienza dell’attività di formazione stessa, che può essere personalizzata in base alle esigenze specifiche del lavoratore. Anche la sicurezza sul lavoro può essere migliorata utilizzando l’AR/VR, ad esempio consentendo ai dipendenti di eseguire attività pericolose in un ambiente virtuale prima di farlo in un ambiente reale, riducendo così il rischio di incidenti sul lavoro. [33]

• Cybersecurity: è diventata sempre più importante nella gestione delle risorse umane (HR) all’interno delle aziende. Può infatti aiutare a determinare e far rispettare le autorizzazioni dei dati dei dipendenti, a formare e far rispettare le politiche e le procedure di sicurezza informatica e ad aiutare a rispondere agli attacchi informatici che coinvolgono i dipendenti. L’importanza della cybersecurity all’interno del HR è aumentata a causa di una combinazione di fattori, tra cui un ambiente regolamentare più attivo, l’uso diffuso di tecnologie e dispositivi da parte dei dipendenti e il riconoscimento dell’importanza di una forte cultura organizzativa di sicurezza informatica. Ciò ha portato a una maggiore responsabilità dell’HR nella gestione dei rischi derivanti dalla combinazione tra dati e tecnologie, specialmente in un ambiente di lavoro remoto. In particolare, la cybersecurity svolge un ruolo cruciale nella conformità regolamentare, nel controllo e nell’accesso dei dati dei dipendenti, nella gestione delle divulgazioni dei dati e nella creazione e nel mantenimento di una cultura di sicurezza informatica solida all’interno dell’organizzazione. [34]

Ricerca e sviluppo (R&D):

• Additive manufacturing: permette di ridurre i costi di produzione, poiché è possibile creare prototipi e parti personalizzate complesse con meno materiali e senza l’uso di attrezzature speciali, nonché di migliorare la qualità grazie alla possibilità di produrre parti con geometrie complesse e tolleranze strette, garantendone una maggiore resistenza, durata e affidabilità. Inoltre, l’additive manufacturing accelera il tempo di produzione dei prototipi e delle parti personalizzate, fornendo la flessibilità di produrre parti in modo rapido e senza la necessità di creare attrezzature di produzione specifiche, agevolando così anche l’esplorazione e la validazione di nuove idee. [35]

• Big data Analytics: l’analisi dei dati consente di identificare tendenze e modelli in modo preciso e veloce, migliorando l’efficacia e l’innovazione dei prodotti sviluppati dai team di R&D. Inoltre, i dati possono aiutare le aziende a identificare nuovi trend di mercato e opportunità, permettendo lo sviluppo di prodotti che rispondano meglio alle esigenze dei clienti. La gestione dei processi di R&D può essere migliorata attraverso l’identificazione delle eventuali inefficienze e l’adozione di misure correttive in tempo reale. Infine, l’utilizzo di strumenti di analisi dei dati consente di individuare i fattori critici di successo dei prodotti, riducendo i tempi di sviluppo complessivi. [25]

• Horizontal and Vertical System Integration: consentono di integrare in modo più fluido le attività di ricerca e sviluppo tra i vari partner, rendendo possibile una collaborazione più efficiente e mirata. Inoltre, la condivisione di dati in tempo reale attraverso le piattaforme digitali consente di monitorare il processo di R&D in modo più preciso e tempestivo, favorendo una maggiore trasparenza e collaborazione tra i diversi attori coinvolti. Infine, grazie alla possibilità di accedere a conoscenze e competenze esterne, è possibile arricchire l’innovazione e sviluppare prodotti ancora più competitivi. [35]

• Simulation: consente di ridurre i costi di R&D, poiché permette di eseguire test virtuali sui prodotti e sui processi, riducendo la necessità di prototipi fisici; in questo modo l’esplorazione di nuove idee i test di nuovi prodotti, possono essere svolti in modo rapido e flessibile. Inoltre, la simulazione può migliorare la precisione dei test e delle analisi, poiché consente di eseguire simulazioni in condizioni controllate, riproducibili e ripetibili garantendo una maggiore affidabilità delle analisi. [25] Infine, la simulazione può migliorare la sicurezza dei prodotti, poiché consente di eseguire test virtuali su condizioni estreme o pericolose, senza rischi per le persone o per l’ambiente.

• IoT: permette di raccogliere una grande quantità di dati in modo preciso e rapido, fornendo una visione più completa del processo di R&D. Grazie alla raccolta di dati in tempo reale, l’IoT consente di apportare rapidamente modifiche e miglioramenti al prodotto, riducendone i tempi di sviluppo e migliorando la qualità finale. [35] L’IoT, inoltre, aiuta a identificare i punti critici nei processi di produzione e migliorare l’efficienza, riducendo i costi e accelerando il tempo di commercializzazione. Infine, l’IoT favorisce la collaborazione tra i team di R&D, fornendo, attraverso l’integrazione con le tecnologie Cloud, a una piattaforma comune per la condivisione di informazioni e dati. [36]

[8] M. M. A. B. I. F. Sherwani, «Collaborative Robots and Industrial Revolution 4.0,» in International Conference on Emerging Trends in Smart Technologies (ICETST), 2020.

[11] X. X. E. K. S. T. N. Ray Y. Zhong, «Intelligent Manufacturing in the Context of Industry 4.0: A Review,» Engineering, 2017.

[17] D. Barnes, Understanding Business: Process, 1998.

[18] SICK AG, «Safe robotics – Safety in collaborative robot systems,» 2017.

[19] pwc, «How digitization makes the supply chain more efficient, agile, and customer-focused,» 2017.

[20] E. Z. B. Mohamed Ben-Dayaa, «Internet of things and supply chain management: a literature review,» International Journal of Production Research, 2019.

[21] G. N. S. S. O. O. Taofeeq D. Moshood, «Digital Twins Driven Supply Chain Visibility within Logistics: A New Paradigm for Future Logistics,» Applied System Innovation, 2021.

[22] B. T. Tava Lennon Olsen, «Industry 4.0: Opportunities and Challenges for Operations Management,» MANUFACTURING & SERVICE OPERATIONS MANAGEMENT, 2020.

[23] H.-A. K. S. Y. Jay Lee, «Service innovation and smart analytics for Industry 4.0 and big data,» in Product Services Systems and Value Creation. Proceedings of the 6th CIRP Conference on Industrial, 2014.

[24] J. E. O. T. M. M. M. C. C. W. J. A. L. B. a. J. L. G.-A. Rubén Jesús Pérez-López, «Information Sharing with ICT in Production Systems and Operational Performance,» Sustainability , 2019.

[25] F. T. Qinglin Qi, «Digital Twin and Big Data Towards Smart Manufacturing and Industry 4.0: 360 Degree Comparison,» 2017.

[26] J. L. a. T. W. Zhao Du, «Augmented Reality Marketing: A Systematic Literature Review and an Agenda for Future Inquiry,» Frontiers in Psychology, 2022.

[27] N. F. L. S. Sunil Erevelles un, «Big Data consumer analytics and the transformation of marketing,» Journal of Business Research, 2016.

[28] McKinesy & Company, «Perspectives on transforming cybersecurity,» Digital McKinsey and Global Risk Practice, 2019.

[29] V. Z. E. V. D. Mourtzis, «Augmented reality application to support remote maintenance as a service in the Robotics industry,» in The 50th CIRP Conference on Manufacturing Systems, 2017.

[30] M. R. H. Z. M. A. l. K. W.Z. Khan, «Industrial internet of things: Recent advances, enabling technologies and open challenges,» Computers and Electrical Engineering, 2020.

[31] R. R. T. A. S. C. C.-F. C. T. C. K. Ming-Lang Tseng, «Circular economy meets industry 4.0: Can big data drive industrial symbiosis?,» Resources, Conservation & Recycling, 2018.

La “Porter Value Chain” è un modello proposto da Michael Porter nel suo libro “Competitive Advantage: Creating and Sustaining Superior Performance” utile per mappare le attività, svolte da un’impresa, che contribuiscono a creare valore per il cliente. [5]

Sebbene non sia un modello recente, la Porter Value Chain è tuttora utilizzata perché offre alle imprese un quadro utile per la gestione delle loro attività che allo stesso tempo è intuitivo e semplice da utilizzare.

Questo modello è risultato particolarmente utile nell’analisi condotta sull’implementazione dell’Industria 4.0, poiché ha permesso di identificare le fasi della catena del valore in cui l’adozione di particolari tecnologie può portare a vantaggi significativi.

L’Industria 4.0 consente infatti di creare una rete integrata di processi produttivi, dalla progettazione alla produzione, alla distribuzione e alla gestione del servizio post-vendita. Questo approccio olistico alla produzione consente alle imprese di migliorare l’efficienza dei processi, ridurre i tempi di produzione e migliorare la qualità dei prodotti, generando vantaggi competitivi. [16]

Sebbene ogni tecnologia dell’Industria 4.0 possa essere implementata in ognuna di queste attività, sono state messe in evidenzia solo quella combinazione, di tecnologia e attività, laddove vi siano significativi ed evidenti vantaggi.

L’analisi condotta, è stata effettuata consultando diverse fonti come articoli scientifici, libri e siti web che hanno permesso di ampliare la conoscenza delle tecnologie abilitanti dell’Industria 4.0, ottenendo così una visione completa e approfondita sull’argomento.

Successivamente, questa analisi è stata sintetizzata all’interno di una matrice, (Tabella 1), che ha permesso di visualizzarne in modo chiaro, efficace e sintetico i risultati.

Nel paragrafo successivo, verranno riportati i risultati di questo studio attraverso una descrizione dei vantaggi potenziali derivanti dall’implementazione delle varie tecnologie all’interno delle singole attività della Porter Value chain.

Tabella 1: Matrice Porter Value Chain e Industria 4.0 [1]

[1] Legenda:

SI: Indica che l’implementazione della tecnologia corrispondente offre vantaggi significativi nell’attività specifica della catena del valore.

NO: Indica che l’implementazione della tecnologia corrispondente non offre vantaggi significativi nell’attività specifica della catena del valore.

[5] Z. M. P. M. Bacchetti Andrea, «IMPRESA 4.0 – La trasformazione digitale della manifattura,» 2017.

[16] W. W. e. J. H. Kagermann, «Recommendations for implementing the strategic initiative INDUSTRIE 4.0,» 2013.

Il Piano Nazionale Industria 4.0 identifica alcune tecnologie abilitanti fondamentali per la trasformazione digitale dell’industria manifatturiera italiana. Tra queste tecnologie, troviamo:

Additive Manufacturing

Nella manifattura tradizionale la realizzazione di un prodotto avviene tramite l’asportazione di materiale da un componente grezzo. Con la manifattura additiva, invece, un componente viene realizzato mediante il deposito stratificato di materiale. [5]

Un esempio classico di additive manufacturing è la stampa 3D, che permette la realizzazione di prodotti personalizzati e con caratteristiche geometriche complesse (non realizzabili con le tecniche tradizionali), utilizzando una minor quantità di materia prima e garantendo una riduzione dei tempi di prototipazione e dei costi relativi alle varianti. [6]

Augmented and Virtual Reality

La “realtà virtuale” (VR) è una simulazione computerizzata di un ambiente reale che consente all’utente di sperimentare una situazione particolare in prima persona.

La “realtà aumentata” (AR) rappresenta un ulteriore passo in avanti dello sviluppo della VR che ha l’obiettivo di semplificare l’attività dell’utente e aumentare le interazioni con il mondo reale attraverso l’implementazione di elementi virtuali in un ambiente reale. [7]

AR e VR sono oggi impiegate nell’ambito industriale soprattutto nei processi di supporto, come le attività di manutenzione e formazione.

Possono essere utilizzati, per esempio, per selezionare delle specifiche componenti in un magazzino, ricevere istruzioni di riparazione sui dispositivi mobili, impartire formazione ai tecnici, controllare la qualità, gestire il rischio e la sicurezza dei lavoratori, e anche per offrire supporto logistico.

Advanced manufacturing solution

Si tratta di un insieme di tecnologie avanzate costituite da diverse macchine o sistemi interconnessi, che possono essere controllati a distanza. La principale componente è la “Robotica Collaborativa”.

Per comprendere il concetto e il significato della robotica collaborativa, è importante acquisire una comprensione dei tradizionali robot industriali e del contesto in cui operano. I robot tradizionali sono dei dispositivi programmabili e autocontrollati, composti da unità elettroniche, elettriche o meccaniche, in grado di eseguire una serie complessa di azioni. Questi robot sono tipicamente grandi, pesanti e rigidi, e vengono installati per eseguire lavori che sarebbero umanamente molto difficili e pericolosi, come il trasporto di carichi enormi attraverso le fabbriche. In genere, i comuni robot industriali sono specifici per la singola applicazione, isolati dalla forza lavoro umana e possiedono il proprio spazio di lavoro.

Al contrario, i robot collaborativi sono progettati per lavorare insieme alle loro controparti umane e condividere lo stesso spazio di lavoro; per questo motivo vengono definiti anche “co-bot”. Questi robot sono molto più leggeri rispetto ai tradizionali robot industriali, il che li rende più mobili e facili da spostare all’interno della fabbrica in cui sono installati. Un altro vantaggio dei co-bot rispetto ai robot industriali è la loro flessibilità: questi robot sono altamente versatili e un singolo robot può essere utilizzato per eseguire una vasta gamma di attività. [8]

Big Data Analytics

Per “analisi dei Big Data” si intendono i metodi, le applicazioni e gli strumenti usati per raccogliere, elaborare e ottenere informazioni dettagliate da vari set di dati dal volume elevato e ad alta velocità. Tali set di dati possono avere diverse origini, come Web, dispositivi mobili, e-mail, social media e Smart Device di rete. Spesso forniscono dati generati ad elevata velocità e di diverse forme: strutturati (tabelle di database, fogli di Excel), semi-strutturati (file XML, pagine Web), non strutturati (immagini, file audio). [9]

La raccolta e la valutazione completa dei dati provenienti da diverse fonti (apparecchiature e sistemi di produzione, nonché sistemi di gestione aziendale e dei clienti) diventerà una risorsa chiave per il futuro delle aziende. [10]

The Industrial Internet of Things

“L’Internet delle cose” rappresenta un network composto da oggetti fisici dotati di tecnologie specifiche per la raccolta e la trasmissione di dati attraverso Internet. Grazie all’utilizzo di sensori adeguati, il mondo virtuale dell’IT può essere integrato con il mondo reale, creando un ecosistema in cui i prodotti possono trasmettere informazioni sul loro stato e sull’ambiente circostante in tempo reale, ovunque e in qualsiasi momento. [10]

Anche se le applicazioni dell’IoT sono praticamente infinite, l’attenzione è principalmente rivolta al settore manifatturiero. L’utilizzo dell’IoT in questo campo offre numerosi vantaggi, poiché l’installazione di una serie di sensori nelle varie fasi del processo produttivo consente di ottenere dati relativi a qualsiasi parametro; ciò consente di intervenire tempestivamente in caso di malfunzionamenti e di effettuare la cosiddetta manutenzione predittiva, evitando ritardi e costi di setup. [11]

The Cloud

Secondo la definizione del NIST (National Institute for Standards and Technology), il Cloud Computing è un insieme di servizi ICT accessibili on-demand e in modalità self-service tramite tecnologie Internet, basati su risorse condivise, caratterizzati da rapida scalabilità e dalla misurabilità puntuale dei livelli di performance, in modo da poter essere pagati in base al consumo. [12]

Il Cloud Computing è dunque un servizio offerto da terze parti che permette di personalizzare modalità, tempi e costi di utilizzo, liberando gli utenti da ogni responsabilità per la manutenzione e la gestione della piattaforma e grazie al quale è possibile gestire le grandi quantità di dati generati dall’Internet delle Cose (IoT) descritta in precedenza.

Cybersecurity

La cybersecurity è la pratica di proteggere i sistemi critici e le informazioni sensibili dagli attacchi digitali. Conosciuta anche come sicurezza informatica (IT), le misure di cybersecurity sono progettate per contrastare le minacce contro i sistemi e le applicazioni in rete, che siano interne o esterne all’organizzazione. [13]

Non sorprende che l’Industria 4.0 aumenti la connettività e l’uso di protocolli di comunicazione standard. Di conseguenza, la necessità di proteggere i sistemi industriali critici e le linee di produzione dalle minacce alla sicurezza informatica aumenta drasticamente. Per questo motivo, sono essenziali comunicazioni sicure e affidabili, insieme a una sofisticata gestione degli accessi per le macchine e la verifica dell’identità degli utenti. [4]

Horizontal and Vertical System Integration

L’impiego di tecnologie interconnesse consente l’analisi dei Big Data e la creazione di sistemi aperti per la loro condivisione in tempo reale. Ciò favorisce la digitalizzazione e l’integrazione lungo l’intera catena del valore, generando un flusso automatizzato di dati ed informazioni efficiente ed efficace. Grazie a questo approccio, si possono ottenere significativi risparmi di tempo e costi lungo l’intero processo produttivo, nonché un aumento del valore del prodotto per il cliente. [6]

L’integrazione verticale si riferisce alla combinazione dei sistemi informatici e delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione (ICT) adottati a diversi livelli gerarchici all’interno di un’organizzazione. Tale combinazione rappresenta l’integrazione tra i livelli produttivi e di gestione, che costituisce un fattore cruciale per il successo delle operazioni aziendali. [14]

L’integrazione orizzontale si riferisce alla combinazione tra le risorse e le reti informative all’interno della catena del valore, al fine di consentire una collaborazione senza interruzioni tra le imprese e fornire prodotti e servizi in tempo reale. [15]

Simulation

Nel processo produttivo, le simulazioni sono utilizzate per analizzare i dati reali in tempo reale all’interno di un modello virtuale controllato che considera impianti, prodotti e personale operativo. L’obiettivo è testare e ottimizzare i processi prima che vengano effettivamente realizzati, così da ridurre i tempi di installazione e migliorare la qualità del prodotto finale; ciò permette di apportare correzioni al processo produttivo senza dover affrontare i costi elevati derivanti dall’apprendimento “sul campo”, riducendo il tempo necessario per preparare le macchine e migliorando la qualità dei processi e dei prodotti industriali. [7]

[4] M. d. S. Economico, «Credito d’imposta formazione 4.0,» [Online]. Available: https://www.mise.gov.it/it/incentivi/credito-d-imposta-formazione-4-0.

[5] Z. M. P. M. Bacchetti Andrea, «IMPRESA 4.0 – La trasformazione digitale della manifattura,» 2017.

[6] R. M. Group, «Cosa sono e quali sono le tecnologie legate all’industria 4.0 e come stanno modificando la fisionomia delle imprese manifatturiere.».

[7] R. M. Group, «Tecnologie abilitanti industria 4.0: definizione, benefici e rischi».

[8] M. M. A. B. I. F. Sherwani, «Collaborative Robots and Industrial Revolution 4.0,» in International Conference on Emerging Trends in Smart Technologies (ICETST), 2020.

[9] Microsoft, [Online]. Available: https://azure.microsoft.com/it-it/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-big-data-analytics/.

[10] BCG, «Industry 4.0,» [Online]. Available: https://www.bcg.com/capabilities/manufacturing/industry-4.0.

[11] X. X. E. K. S. T. N. Ray Y. Zhong, «Intelligent Manufacturing in the Context of Industry 4.0: A Review,» Engineering, 2017.

[12] osservatori.net, «CLOUD COMPUTING cosè e quali vantaggi porta in azienda,» [Online]. Available: https://blog.osservatori.net/it_it/cloud-computing-significato-vantaggi.

[13] IBM, «What is Cybersecurity,» [Online]. Available: https://www.ibm.com/topics/cybersecurity.

[14] W. W. a. J. H. H. Kagermann, «Recommendations for Implementing the Strategic Initiative INDUSTRIE 4.0,» Final report of the Industrie 4.0 WG, 2013.

[15] V. C.-M. V. Alcácer, «Scanning the Industry 4.0: A Literature Review on Technologies for Manufacturing Systems,» Engineering Science and Technology, an International Journal, 2019.

Cos’è l’Industria 4.0

L’Industria 4.0 è un nuovo modello di produzione e gestione aziendale basato sull’utilizzo di tecnologie digitali in grado di offrire vantaggi in termini di riduzione dei costi, aumento dell’efficienza, personalizzazione di massa e sviluppo di nuovi modelli di business. [1]

In questo primo capitolo verranno descritte le tappe del processo evolutivo dell’industria fino ad arrivare a quella che oggi viene chiamata quarta rivoluzione industriale o Industria 4.0.

Si entrerà poi nel dettaglio di questa nuova fase di sviluppo attraverso una panoramica generale di quelle che sono definite le “tecnologie abilitanti” dell’Industria 4.0, e che, secondo il Piano Nazionale Industria 4.0, sono fondamentali per la trasformazione digitale dell’industria manifatturiera italiana.

Com’è cambiata l’industria nel tempo

Il suffisso 4.0, rappresenta una tappa significativa di un’evoluzione estremamente precisa. Dall’introduzione della macchina a vapore all’uso sempre più pervasivo dell’automazione, dell’informatizzazione e della digitalizzazione. Il passaggio alla quarta rivoluzione industriale traghetta le imprese verso una nuova dimensione detta “bimodale”, perché costituita da un ecosistema di risorse fisiche e virtuali. [2]

1784 – La prima rivoluzione industriale

La prima rivoluzione industriale corrisponde a una rivoluzione della manifattura rispetto all’uso dell’energia. L’invenzione della macchina a vapore, infatti, consente alle fabbriche di abbandonare i mulini e introdurre una meccanizzazione della produzione all’insegna di velocità e potenza più elevate. [2]

1870 – La seconda rivoluzione industriale

La seconda rivoluzione industriale rappresenta la seconda generazione energetica, legata all’utilizzo dell’elettricità prima e del petrolio poi, che permettono di incrementare ulteriormente i livelli di meccanizzazione e di produzione. È grazie a questa rinnovata potenza che nella manifattura si afferma progressivamente quella catena di montaggio che inaugura l’era della produzione di massa. [2]

1970 – La terza rivoluzione industriale

La terza rivoluzione industriale riassume l’ingresso in fabbrica dell’ICT (Information and Communications Technology) di prima generazione. Informatica ed elettronica incrementano ulteriormente i livelli di automazione non solo nell’ambito produttivo, ma anche, e soprattutto, in quello organizzativo. Si diversificano le infrastrutture e si avviano nuovi processi che, all’insegna della progressiva digitalizzazione, differenziano e agevolano il lavoro delle persone migliorando la qualità della produzione. [2]

2011 – La quarta rivoluzione industriale

L’Industria 4.0 introduce un mix tecnologico di robotica, sensoristica, connessione e programmazione, rivoluzionando così il modo di fabbricare i prodotti e organizzare il lavoro.

Grazie a IoT, analisi di Big Data, intelligenza artificiale, robotica e sistemi autonomi è infatti possibile ottenere nuovi modelli di produzione sempre più automatizzati e interconnessi, asset e prodotti intelligenti e comunicanti, oltre ad una maggiore tracciabilità e rintracciabilità dei processi.

In risposta alla crescente importanza delle tecnologie abilitanti dell’Industria 4.0, molti governi in tutto il mondo hanno adottato politiche e programmi per favorire la loro adozione da parte delle imprese. In particolare, il governo italiano ha presentato il “Piano Nazionale Industria 4.0”, un programma che si propone di supportare la modernizzazione del sistema produttivo italiano attraverso l’adozione delle tecnologie abilitanti dell’Industria 4.0. Queste tecnologie possono migliorare l’efficienza e la flessibilità dei processi produttivi, nonché la personalizzazione dei prodotti. Grazie alle agevolazioni fiscali e ai finanziamenti agevolati previsti dal Piano, le imprese italiane possono investire in queste tecnologie e migliorare la loro competitività a livello nazionale e internazionale. [3]

Il Piano presentato ha incluso, tra le altre misure, anche l’importanza della formazione per gli operatori del settore produttivo, al fine di diffondere la cultura digitale e garantire una maggiore preparazione in vista delle sfide del mercato globale. In questo modo, l’implementazione del Piano può consentire alle imprese italiane di aumentare la loro capacità innovativa e la loro produttività, generando maggiori opportunità di lavoro e contribuendo allo sviluppo economico del paese. [4]

[1] Statista, «Industry 4.0 – In-depth Market Insights & Data Analysis,» 2022.

[2] L. Zanotti, «Industria 4.0: storia, significato ed evoluzioni tecnologiche a vantaggio del business,» 2023.

[3] C. Calenda, «PIANO NAZIONALE INDUSTRIA 4.0,» [Online]. Available: https://www.governo.it/sites/governo.it/files/industria_40_MISE.pdf.

[4] M. d. S. Economico, «Credito d’imposta formazione 4.0,» [Online]. Available: https://www.mise.gov.it/it/incentivi/credito-d-imposta-formazione-4-0.