AI e dati: il motore segreto della fabbrica smart

L’industria manifatturiera sta vivendo una svolta importante. Le pressioni macro e microeconomiche, i requisiti ESG sempre più stringenti e una normativa in continua evoluzione costringono le aziende a ripensare i propri modelli produttivi.

In questo scenario complesso, l’intelligenza artificiale (AI) e l’analisi dei dati emergono come strumenti chiave per costruire la fabbrica del futuro.

Industry 4.0: il cambiamento è in atto

Le sfide che il settore manifatturiero sta affrontando vanno dalla carenza di manodopera qualificata, ai continui problemi della supply chain, fino alla protezione dei dati e alla sostenibilità. In parallelo, la produzione industriale fatica a tornare ai livelli pre-2017, mentre aumenta la varietà di strumenti digitali a disposizione delle aziende.

«La vera rivoluzione oggi è la capacità dell’intelligenza artificiale di trasformare i dati in azioni concrete. In ServiceNow vediamo ogni giorno come una piattaforma di workflow ben strutturata possa fare la differenza nell’efficienza operativa», spiega Filippo Latona, Sales Director FSI & Manufacturing di ServiceNow.

Un elemento di discontinuità è rappresentato dall’AI generativa (GenAI), che secondo il Leibniz Centre for European Economic Research sarà adottata dalla metà delle aziende manifatturiere europee entro settembre 2025. Chatbot intelligenti, modelli predittivi, assistenti virtuali e soluzioni di automazione stanno diventando parte integrante della nuova architettura industriale.

Dalla conoscenza al vantaggio competitivo

L’utilizzo corretto dell’intelligenza artificiale consente una vera e propria democratizzazione della conoscenza. I dati, raccolti e integrati da piattaforme di workflow olistiche, diventano accessibili a tutti i livelli aziendali e supportano un processo decisionale data-driven.

«Grazie all’analisi intelligente dei dati è possibile allocare in modo strategico le risorse umane esistenti, ottimizzandone l’impiego in un contesto dove la manodopera qualificata scarseggia», sottolinea Latona. «L’AI non sostituisce il lavoro umano, ma lo potenzia», sottolinea il vertice di ServiceNow.

L’efficienza produttiva aumenta grazie alla visione d’insieme offerta da un hub centrale di dati, che collega tutte le fasi della produzione e le divisioni aziendali. Questo approccio favorisce l’agilità e la flessibilità operativa, due qualità fondamentali in un mercato incerto.

Supply chain intelligente e manutenzione predittiva

Lungo tutta la catena del valore, l’intelligenza artificiale migliora la visibilità e permette di intervenire in modo proattivo. L’analisi predittiva può anticipare ritardi, ottimizzare le scorte di magazzino e migliorare la gestione del flusso di cassa. Allo stesso tempo, la manutenzione predittiva, basata su dati reali e modelli AI, riduce i tempi di fermo macchina e garantisce continuità produttiva.

«Un minuto di downtime ha un costo. Con l’intelligenza artificiale possiamo individuare il momento esatto in cui intervenire, evitando interruzioni non pianificate e mantenendo alta la produttività», commenta Latona.

Servizio clienti: l’anello strategico della catena del valore

La trasformazione digitale non si ferma alla produzione. Il servizio post-vendita gioca un ruolo cruciale nel costruire relazioni durature con i clienti, anche nel settore B2B. Secondo il Consumer Voice Report di ServiceNow, il 92% dei consumatori italiani ritiene essenziale ricevere un supporto rapido e in tempo reale.

«La GenAI può filtrare e risolvere automaticamente i problemi più frequenti, permettendo agli operatori di concentrarsi su richieste complesse. Questo approccio migliora l’esperienza del cliente e riduce i costi operativi», spiega Latona. «Ma non solo: analizzando i dati del post-vendita è possibile risalire alle cause di difetti ricorrenti e intervenire già in fase di progettazione o produzione. L’AI collega ciò che prima era disconnesso».

Una strategia, non solo tecnologia

La fabbrica del futuro non si costruisce solo con strumenti avanzati, ma con una visione condivisa. Implementare una piattaforma AI significa adottare una strategia ben definita, che coinvolga tutte le funzioni aziendali, dal top management agli operatori di linea.

«L’AI non è una moda o un progetto a sé stante. È parte integrante del modo in cui le aziende manifatturiere devono pensare il proprio futuro», conclude Latona. «Chi inizia oggi a investire in modo strutturato in AI e data analysis, costruisce le basi per affrontare con successo le sfide di domani».