In questo articolo Filippo Latona, Sales Director FSI & Manufacturing di ServiceNow spiega come l’Intelligenza Artificiale (AI) e l’analisi dei dati possa aiutare le aziende operanti nell’industria manifatturiera a superare determinate sfide e dare il via alla fabbrica del futuro.
Buona lettura!
La fabbrica del futuro: Quale ruolo giocano l’AI e l’analisi dei dati?
L’industria manifatturiera sta affrontando un momento decisivo, se consideriamo le attuali sfide macro e microeconomiche, i requisiti ESG sempre più rigorosi e le normative sempre più stringenti. La sfida è affermarsi sul mercato e lavorare su più fronti contemporaneamente, evitando di sprecare risorse in un’attività in perdita.
Industry 4.0: come si sta muovendo il settore?
Le sfide sono molteplici ed emergono in modo molto più rapido e inaspettato che mai: la carenza di manodopera qualificata, i continui problemi della supply chain, la protezione dei dati e la sostenibilità sono solo alcuni dei temi che attualmente preoccupano i decision maker del settore manifatturiero. Inoltre, l’indice di produzione è da anni significativamente inferiore al valore massimo registrato ormai nel 2017. Allo stesso tempo, anche la selezione di strumenti e soluzioni basate su piattaforme sta diventando più diversificata. Uno dei principali motori di questo sviluppo, soprattutto lo scorso anno, è stata l’AI generativa (GenAI). Il Leibniz Centre for European Economic Research prevede che entro settembre 2025 la metà di tutte le aziende europee dell’industria manifatturiera utilizzerà strumenti GenAI, come ChatGPT, per scopi commerciali.
Le opportunità che derivano dall’utilizzo dell’AI sono molteplici. Se utilizzata correttamente, la tecnologia consente una significativa democratizzazione della conoscenza e dei dati e, di conseguenza, un processo decisionale data-driven. Le piattaforme di workflow olistiche possono aiutare a consolidare i dati di tutte le divisioni aziendali e le fasi di produzione in un hub centrale di dati, aumentando così l’efficienza. Ciò fornisce una visione completa delle operazioni esistenti, dei processi produttivi e delle condizioni di mercato. L’analisi corretta del pool di dati aiuta a rendere più efficienti i workflow e a digitalizzarli. Soprattutto in un contesto di carenza di manodopera qualificata, si ha quindi l’opportunità di impiegare la forza lavoro esistente in modo ottimale e mirato. In questo modo, non solo si aumenta significativamente la competitività, ma l’integrazione dell’AI e degli strumenti di “data analysis” nel cuore della strategia di business conferisce alle aziende manifatturiere un’agilità senza precedenti e le rende molto più flessibili.
Come l’intelligenza artificiale sta cambiando il settore industriale
Tuttavia, non è solo la carenza di manodopera qualificata che può essere affrontata in modo proattivo aumentando l’efficienza attraverso l’analisi olistica dei dati. In tutta la catena del valore, dall’estrazione delle materie prime alla consegna del prodotto finale, l’uso corretto dell’intelligenza artificiale e dell’analisi dei dati gioca un ruolo fondamentale per rimanere competitivi.
Nel corso della gestione della supply chain, l’intelligenza artificiale aiuta ad aumentare la visibilità in tutte le fasi e fornisce un avviso tempestivo in caso di possibili ritardi in qualsiasi fase della filiera, in modo che le aziende possano reagire prima che si verifichi il problema e cercare soluzioni alternative. Prevedendo la domanda e i componenti dell’inventario, è possibile ottimizzare i livelli dei prodotti a magazzino, in modo che le scorte necessarie siano sempre disponibili. Ciò non solo consente di migliorare il flusso di cassa, ma promuove anche la spinta innovativa dell’azienda a lungo termine. Inoltre, l’analisi dei dati viene utilizzata per ottimizzare la manutenzione e l’assistenza. Poiché ogni minuto di downtime si traduce in una perdita economica, l’intelligenza artificiale aiuta ad analizzare l’usura dei singoli macchinari e a definire il momento giusto per la manutenzione con estrema precisione: la parola chiave è manutenzione predittiva. Utilizzando una piattaforma di workflow, viene resa disponibile contemporaneamente una soluzione di workaround corrispondente, in modo da non bloccare la produzione anche quando è in corso la manutenzione di una singola macchina.
Customer service: il fattore più sottovalutato
Come già detto, la catena del valore non si esaurisce nei reparti di produzione dell’azienda, ma solo con il cliente finale e il servizio post-vendita. Non c’è dubbio che le aziende, comprese quelle dell’industria manifatturiera e del settore B2B, cerchino di instaurare relazioni a lungo termine con i clienti. Il servizio clienti svolge un ruolo decisivo in questo senso. L’ultimo Consumer Voice Report di ServiceNow conferma questa opinione unanime. Per gli italiani il servizio clienti ricorre come elemento indispensabile nella relazione con un’azienda e nel momento in cui ci si interfaccia, per il 92% è importante avere un supporto rapido e in tempo reale.
L’uso dell’intelligenza artificiale può essere un fattore decisivo per l’industria manifatturiera per due aspetti. In primo luogo, l’intelligenza artificiale generativa nel servizio clienti consente al personale di assistenza di concentrarsi sui casi più gravi. Soprattutto, però, l’analisi del pool di dati raccolti consente di eliminare fin da subito i problemi più frequenti dei clienti già in fase di produzione. L’intelligenza artificiale può confrontare i dati della supply chain con quelli del ciclo post-vendita e filtrare con precisione i componenti che causano problemi. Sulla base di questa analisi, la produzione può essere facilmente adattata per ridurre al minimo gli errori. L’intelligenza artificiale ha quindi un impatto diretto sulla soddisfazione e sulla fedeltà dei clienti, non solo a breve termine ma anche a medio e lungo termine.
In che direzione si muove il settore manufatturiero?
L’intelligenza artificiale generativa potrebbe non essere la soluzione a tutti i problemi dell’industria manifatturiera, ma può aiutare le aziende del settore a muoversi nella giusta direzione. È importante sottolineare che l’implementazione di strumenti di AI, come una piattaforma di workflow olistica, non è solo una componente tecnica. Al contrario, dietro ogni implementazione deve esserci una strategia rigorosa che mostri come l’AI dovrebbe migliorare la produzione dell’azienda. Per farlo, tutti devono essere coinvolti allo stesso modo, dall’amministratore delegato alle funzioni più operative, e capire come utilizzare al meglio gli strumenti. Le possibilità sono molteplici. Le aziende del settore manifatturiero devono intraprendere subito le giuste azioni per poter emergere più forti dall’attuale situazione di instabilità e dare il via alla fabbrica del futuro.
di Filippo Latona, Sales Director FSI & Manufacturing, ServiceNow
