Gli incentivi a Industria 4.0? Un importante facilitatore ma non bastano per realizzare l’impresa data driven. Ne è convinto Stefano Da Col, ceo e founder di Analytics Network.
Da Col, come giudica l’impegno del governo sulla smart manufacturing?
Il rifinanziamento del piano Calenda nella manovra 2018 va nella giusta direzione. Certamente il sostegno economico alle imprese che vogliono innovare è importante, ma è un inizio. La sfida 4.0 coinvolge soprattutto le aziende come la nostra che deve accompagnare la manifattura verso la trasformazione, facendo leva su “casi d’uso” che possano davvero trainare l’innovazione. Quando si parla di Industry 4.0, si è soliti pensare a un revamping delle macchine di produzione, di oggetti connessi e di raccolta di dati, ma spesso ci dimentichiamo che se non li rendiamo ‘’azionabili’’ tutti questi sforzi sono inutili.
Come Analytics Network, partner specializzato sul tema delle analytics, avete un osservatorio privilegiato sulle imprese. Cosa sta succedendo?
Rileviamo molte resistenze, legate in particolare alla difficoltà di reperimento delle informazioni. Aziende come la nostra offrono soluzioni che possono aiutare soprattutto a rendere economica la raccolta dei questi dati. Si interviene identificando e prioritizzando quali casi d’uso analitici prendere in considerazione e poi creando le soluzioni corrispondenti. In particolare con nostri strumenti siamo in grado di fare un primo audit delle competenze dell’azienda, supportandole nel capire la nuova logica smart, partendo dall’utilizzare i dati in modo facile per poi passare a step più complessi.
Ad esempio?
Parliamo di processi di e-maintenance. E’ possibile attivare un processo di analisi degli scarti per poi – con la maturità dell’analytics journey ma anche con le competenze dei dipendenti – arrivare ad avere il dettaglio delle cause del difetto per effettuare un intervento preventivo.
Ha fatto riferimento alla competenze. L’Italia soffre un gap tra domanda e offerta di skill utili a cavalcare la rivoluzione 4.0. Lei che idea si è fatto?
Uno dei problemi che riscontriamo tra le nostre aziende clienti è proprio la mancanza o la scarsità di competenze. In questo senso l’impegno del governo ad incentivare la formazione tramite credito di imposta al 40% può essere utile a spingere investimenti ad hoc. Anche perché le aziende sono consapevoli del gap, l’incentivo economico può fare da driver.
Gli ostacoli che bloccano il cambiamento sono dunque, di varia natura: tecnologici e culturali. Come rimuoverli per arrivare a un modello di impresa “data driven”?
L’unico approccio vincente è quello progressivo perché consente di lavorare sulle persone, permettendo una gestione consapevole del cambiamento e della crescita: “fare” analytics significa cambiare il modo con cui si prendono le decisioni. Allo stesso tempo è necessario sfruttare subito i benefici che il cambiamento può portare nel breve periodo, in modo da aumentare forza “motrice” del cambiamento e affrontare temi più complessi. Il nostro Framework si chiama Twin Spark: i due step di approccio sono Analytics in Motion e Analytics at Rest. La complessità delle analytics o dell’intelligenza artificiale viene tarata sui bisogni dell’azienda. Qualunque sia il punto di partenza, questo approccio innesca un progressivo miglioramento guidato dagli analytics che impatta non solo sul modello di produzione ma anche sulle persone.
