Industria 4.0, è tempo di un salto di qualità: 5G, IoT e cloud alla prova della convergenza - CorCom

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Industria 4.0, è tempo di un salto di qualità: 5G, IoT e cloud alla prova della convergenza

Secondo la terza edizione del magazine “Conversations for Tomorrow” di Capgemini, il rapido sviluppo delle tecnologie di frontiera è destinato a dare vita a una nuova rivoluzione industriale. Che, stando all’analisi di Arthur D. Little, sarà orchestrata attraverso un approccio olistico nell’uso dell’intelligenza artificiale

03 Dic 2021

Domenico Aliperto

Il rapido sviluppo di tecnologie come cloud, intelligenza artificiale (Ia), Internet of Things (IoT), edge computing e 5G è fondamentale per guidare la prossima fase di trasformazione in tutti gli aspetti legati all’interazione con i clienti, alle operations, alla produzione industriale e alla supply chain. Questa accelerazione rappresenta l’inizio di una nuova era per l’Intelligent Industry, che abbraccia ed espande l’Industry 4.0.

A sostenerlo è la terza edizione del magazine “Conversations for Tomorrow” di Capgemini, dal titolo “Intelligent Industry: The Next Era of Transformation”, che evidenzia attraverso il confronto tra alcuni leader del cambiamento il ruolo centrale della tecnologia per preparare le industrie tradizionali alla nuova era della digital transformation.

La rivoluzione dell’Intelligent Industry

Secondo Roshan Gya, Managing Director, Intelligent Industry di Capgemini, l’approccio “consiste nel favorire le sinergie tra il mondo digitale e quello ingegneristico, consentendo alle aziende di creare prodotti, servizi e processi intelligenti su larga scala. L’Intelligent Industry rappresenta la prossima generazione della trasformazione digitale, e la varietà di contributi raccolti nell’ultima edizione del nostro magazine è la prova tangibile di come stia creando innumerevoli opportunità di innovazione per un futuro dove crescita e sostenibilità vanno di pari passo”.

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La nuova edizione del magazine raccoglie i punti di vista di leader aziendali, imprenditori, esperti di tecnologia ed esponenti del mondo accademico, esplorando come lo sviluppo di tre aree chiave, ovvero software, connettività e semiconduttori, stia riconfigurando le industrie tradizionali. Il magazine evidenzia che tecnologie come 5G ed edge stanno trasformando i processi aziendali e favorendo lo sviluppo di prodotti connessi. Queste tecnologie consentono alle organizzazioni di implementare una varietà di casi d’uso inimmaginabile fino a poco tempo fa, come controllo della qualità basato su video, gestione delle operations da remoto, veicoli a guida autonoma e altri tipi di robot automatizzati.

I prodotti e le piattaforme connesse stanno permettendo alle organizzazioni di proporre una nuova serie di servizi data-driven in grado di trasformare sia la customer experience che i modelli operativi e di business, mentre i digital twin stanno colmando il divario tra sistemi virtuali e mondo fisico grazie a modelli real time che possono essere continuamente aggiornati e ottimizzati. Il software sta determinando anche un cambiamento di paradigma in determinati settori come quello automobilistico, in cui i prodotti non sono più costituiti da componenti hardware a sé stanti, ma da una complessa stratificazione di software. Questo ne accresce il valore, che è ora in larga parte dovuto ai servizi incorporati o associati ai prodotti stessi, spesso frutto della collaborazione tra varie realtà industriali.

“Negli ultimi decenni, le organizzazioni si sono focalizzate su cambiamenti incrementali e sul potenziamento delle tradizionali efficienze operative, ma ritengo che questo approccio abbia fatto il suo corso. Presto sarà necessaria una trasformazione molto più profonda, che vedrà un utilizzo completamente nuovo delle tecnologie emergenti e provocherà la digitalizzazione della produzione e la reingegnerizzazione di interi processi”, ha dichiarato Börje Ekholm, President e Ceo di Ericsson.

Secondo quanto emerge nel magazine, le organizzazioni devono sfruttare il potere dei dati affinché il percorso di trasformazione verso l’Intelligent Industry abbia successo, ottenendo prodotti smart nuovi e differenziati, supply chain più snelle ed efficienti e customer experience di qualità superiore. Le organizzazioni avranno anche bisogno di colmare il divario di competenze attraverso iniziative di upskilling, in particolare per quanto riguarda quelle legate all’Ia, al machine learning (Ml) e al software engineering, per tenere alto il morale dei dipendenti e ottenere il massimo dagli investimenti in Ia e automazione.

Il contributo dell’intelligenza artificiale

D’altra parte, l’intelligenza artificiale può essere utilizzata al massimo delle sue potenzialità soprattutto nel contesto del processo decisionale aziendale. Il rapporto “From Insight to Impact” realizzato da Arthur D. Little (Adl) esamina come le aziende possono adottare l’Ia in modo più olistico piuttosto che eseguire solo funzioni discrete, e include casi d’uso del mondo reale in cui la tecnologia ha dimostrato la sua capacità di aumentare e migliorare potentemente i processi aziendali.

In un sondaggio condotto per il rapporto, solo il 16% degli intervistati riteneva che le proprie organizzazioni stessero beneficiando del pieno potenziale della tecnologia Ia. Per la stragrande maggioranza, le applicazioni di intelligenza artificiale rimangono bloccate nella fase pilota o sono limitate solo ad applicazioni specifiche come l’interazione con i clienti online.

L’indagine ha anche mostrato che esistono ancora preoccupazioni riguardo all’uso più diffuso dell’Ia, con la perdita di controllo, la mancanza di trasparenza e la minaccia percepita di perdita di posti di lavoro tutti segnalati come potenziali problemi.

Un punto di partenza cruciale per sbloccare il pieno potenziale dell’Ia all’interno del business è stabilire il suo obiettivo come aumentare, piuttosto che sostituire, il processo decisionale umano. Se implementato correttamente, è un modo per aiutare le persone a prendere decisioni più intelligenti, più veloci e più informate a vantaggio dell’intera organizzazione, non solo di piccoli aspetti di essa. Ma per farlo con successo è necessaria una strategia olistica che vada ben oltre il semplice impiego di data scientist e l’avvio di progetti pilota discreti“.

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