Come ha evidenziato l’ultimo Global Risks Report 2025 del World Economic Form, oggi i produttori si trovano ad affrontare un momento di trasformazione, problematiche legate alla supply chain e nuovi rischi che, secondo le previsioni, si protrarranno per decenni. Le turbolenze geopolitiche e l'emergere di un mondo multipolare aumentano la domanda di delocalizzazione della produzione, mentre non sappiamo ancora l’impatto che avranno i dazi; gli eventi climatici estremi, inoltre, continueranno a pesare sull'offerta di materie prime, comprese le risorse minerarie.

Non è la prima volta che l'industria manifatturiera si trova a dover affrontare momenti difficili; ogni volta ha saputo reagire puntando sulle tecnologie e processi all'avanguardia. Oggi la tecnologia è soprattutto l'Intelligenza Artificiale industriale, e il vero cambiamento sarà la sua capacità di generare informazioni in tempo reale.

Dall'adozione della catena di montaggio da parte di Henry Ford nei primi anni del ‘900 all'Unimate di General Motors e ai sistemi just-in-time e Kanban di Toyota, il settore manifatturiero ha sempre saputo innovarsi e trasformarsi. L'avvento dell'Industria 4.0 ha accelerato la digitalizzazione e ha contribuito al lancio di impianti autonomi. Tuttavia, dato che le aziende manifatturiere si trovano ad affrontare una disruption senza precedenti, il vantaggio del first mover nel panorama attuale sembra essere quello di chi sta puntando sul ruolo dei dati industriali e sulle tecnologie legate all'AI, come il machine learning, l'analisi predittiva e l'AI generativa.

Insieme, sono fondamentali per fornire gli approfondimenti necessari a mantenere le operation snelle ed efficienti. Si può dire che la vera sfida non sarà tra offshore e onshore, ma tra fabbriche intelligenti e modelli operativi obsoleti.

Su questo possiamo portare alcuni esempi: Barry Callebaut, il produttore svizzero-belga, già sette anni fa ha sperimentato in prima persona l’adozione di un approccio digitale alla produzione di cioccolato che utilizza prodotti software industriali avanzati per creare una fabbrica intelligente che combina persone, processi e tecnologia. Integrando la rappresentazione visiva dei dati aziendali con un nuovo manufacturing execution system (MES), l'azienda è riuscita ad ottenere un'ottima qualità di produzione. Inoltre, i modelli predittivi hanno permesso di intervenire per ottimizzare alcune regolazioni istantanee, aumentando la capacità produttiva del 10%, mentre le efficienze a livello di sistema hanno ridotto il consumo di energia e contribuendo al raggiungimento degli obiettivi net zero, senza intaccare la produzione.

Un altro esempio è quello di Nestlé, che ha utilizzato analisi avanzate basate su AI e dati in tempo reale nel cloud per garantire sapori uniformi in ogni barattolo della sua bevanda Nesquik, riducendo al contempo lo spreco di polvere del 10%. Con un risparmio di 101 g per barattolo da 1 kg, si ottengono 10 tazze di Nesquik in più. Sulla base di questi risultati, l'azienda ora vuole estendere questo successo ad altri stabilimenti e ad altri prodotti come Ovomaltina.

Negli Stati Uniti, invece, New Belgium Brewing Co. è passata da birrificio artigianale a leader nazionale grazie a un approccio digitale, utilizzando una piattaforma MES insieme a un software avanzato per il controllo delle operation. Grazie a una migliore programmazione operativa, alla visualizzazione dei processi, all'analisi avanzata dell'Intelligenza Artificiale e a una migliore collaborazione e condivisione delle conoscenze digitali, l'azienda ha razionalizzato la produzione, aumentando al contempo l'efficienza e la qualità. In soli due anni, l'efficienza complessiva delle apparecchiature è passata dal 45% al 65%, mentre i tempi di inattività sono diminuiti del 50%. Inoltre, elemento non scontato, l’approccio adottato ha permesso che, indipendentemente dallo stabilimento in cui le bevande sono prodotte, queste hanno lo stesso sapore.

Servono nuove tecnologie

Secondo l'AVEVA Industrial Intelligence Report 2024, il 58% dei produttori è consapevole che le tecnologie sono fondamentali per potenziare la propria forza lavoro. Addirittura, il 97% degli intervistati ritiene che le soluzioni di AI industriale e altre tecnologie digitali siano più che mai necessarie per rimanere competitivi nel panorama attuale. Tuttavia, la maggior parte dei progetti di trasformazione digitale - il 78% secondo la ricerca di Capgemini - non riesce a ottenere i benefici promessi a causa di uno scarso allineamento con i risultati di business, di una visibilità limitata sulle operation end-to-end e di insight non ottimali.

La risposta sta nell’adozione di sistemi flessibili e aperti, in grado di connettere i team aziendali e operativi distribuiti attraverso un flusso digitale continuo di dati, che consenta loro di accedere a informazioni strategiche in tempo reale, nella scala necessaria. L’approccio “just-in-time” consentirà alle aziende manifatturiere di far fronte a condizioni operative volatili nel medio termine. Di fronte alle politiche di delocalizzazione e alle condizioni climatiche estreme, la capacità del settore di rimanere agile e resiliente dipenderà dal modo in cui utilizzerà i dati aziendali.

Quello che è sempre più chiaro è che l'Intelligenza Artificiale industriale sarà sempre più essenziale per il futuro della produzione.

Luca Branca è Country Sales Director Italia, AVEVA