Come impiegare le tecnologie nelle varie attività

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.

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