AI e ML trainano gli investimenti delle aziende italiane: lo rivela il rapporto Rockwell Automation

AI e ML trainano gli investimenti delle aziende italiane. Lo mette in luce la nona edizione dello “State of Smart Manufacturing Report” di Rockwell Automation, tra le principali aziende mondiali di automazione industriale e trasformazione digitale, che rivela la propensione delle aziende italiane a investire su processi produttivi automatizzati e ottimizzati tramite l’intelligenza artificiale e il machine learning.

Rockwell Automation ha dunque annunciato i risultati del rapporto annuale “State of Smart Manufacturing Report“, che offre preziose informazioni a livello globale su tendenze, sfide e piani alle aziende industriali.

Lo studio ha coinvolto oltre 1.500 intervistati provenienti da 17 dei principali Paesi manifatturieri, con ruoli che vanno dal management ai massimi vertici aziendali, tra cui Italia, Regno Unito, Francia, Germania e Spagna.

Italia allineata ai trend globali

Il rapporto evidenzia una visione condivisa a livello globale che si articola lungo tre principali tendenze:

-l’arrivo anche nel settore manifatturiero degli effetti rivoluzionari dell’intelligenza artificiale,

-la tecnologia come fattore per potenziare e incentivare la forza lavoro, oltre che per attrarre talenti,

-la resilienza operativa, il cui ruolo assume una rilevanza crescente.

Anche l’Italia risulta allineata a questi trend globali, seppure con alcune peculiarità legate alla tipologia di aziende e alla cultura imprenditoriale che caratterizzano il nostro Paese e che meritano una particolare attenzione. In ogni caso, AI e ML trainano gli investimenti anche delle aziende italiane.

In esclusiva per i lettori di The Next Factory ecco i dettagli salienti del Report.

AI e ML trainano gli investimenti delle aziende italiane

Intelligenza Artificiale e Machine Learning sono al vertice della top list degli investimenti in tecnologia, con l’80% delle aziende italiane che ha investito o ha intenzione di farlo nei prossimi 12 mesi. In linea con la media europea, il 92% delle aziende italiane si dimostra propensa a investire in tecnologie di AI e ML per implementare applicazioni di analisi avanzate.

Per i casi d’uso dell’AI e del ML, le aziende italiane privilegiano tre tipologie di applicazioni: il 51% per l’ottimizzazione dei processi, il 37% per il controllo della qualità e il 28% quale supporto per le attività di progettazione.

Tecnologia potenziata per una forza lavoro ipermotivata

Reperire talenti continua a essere problematico e per rimediare alla carenza di competenze il 40% delle aziende italiane propende per un incremento dell’automazione, una percentuale ben al di sopra del 36% fatto registrare dalla media europea. Il 35% degli intervistati pensa che l’introduzione di tecnologie avanzate come l’AI o il ML possa costituire un fattore motivante.

Mentre il 33% ritiene che l’adozione di tecnologie in grado di rendere le attività più engaging possa catalizzare l’attenzione dei nuovi talenti, così come il 32% è convinto che, sfruttando modalità di lavoro da remoto, sia possibile accedere a un più ampio bacino di talenti.

Costruire la resilienza nelle operazioni e nei processi

La costruzione della resilienza nelle operazioni e nei processi è un obiettivo cruciale per le aziende manifatturiere. La qualità resta una priorità assoluta per i produttori europei che adottano tecnologie manifatturiere intelligenti e questo si riflette anche nelle risposte delle aziende italiane che l’hanno classificata al primo posto con il 39% a pari merito con i costi.

Questi dati risultano comunque leggermente inferiori alla media europea, che vede i primi tre posti occupati dai tradizionali obiettivi di qualità, costo ed efficienza. In Italia, invece, al terzo posto con il 35% troviamo l’importanza dell’appeal verso i clienti, una percentuale appena al di sopra del 33% attribuita al miglioramento dell’efficienza complessiva degli asset produttivi.

Investire in tecnologia e in nuovi talenti

Un duplice approccio per mitigare i rischi: investire in tecnologia e in nuovi talenti con competenze diverse. Il 27% delle aziende italiane ha indicato la carenza di innovazione quale fattore limitante per superare la concorrenza nei prossimi 12 mesi, un dato ben al di sopra della media europea (21%). Il 23% dei rispondenti ha indicato, invece, la carenza di forza lavoro qualificata, mentre il 21% la capacità di utilizzare i dati per prendere decisioni.

Per ciò che concerne gli ostacoli interni alla crescita, ai primi due posti emergono i limiti inerenti alla tecnologia. Il 25% ha espresso una seria preoccupazione dovuta all’eccesso di offerta tecnologica disponibile, che provoca una paralisi decisionale.

Il 21% dichiara invece di aver difficoltà nella ricerca e adozione di una tecnologia accessibile e utilizzabile dal dipendente medio del XXI secolo. Il terzo posto è stato occupato dal monitoraggio e dalla quantificazione delle pratiche sostenibili e dagli ESG con il 20%. Alla domanda su come le aziende stiano mitigando queste sfide, il 38% ha risposto con l’adozione di tecnologie (convergenza IT/OT) per tracciare e quantificare le pratiche sostenibili, il 29% l’assunzione di un consulente e il 27% l’adozione o l’utilizzo dell’intelligenza artificiale.

Iniziative ESG e sostenibilità

Maggior proattività delle aziende riguardo alle loro iniziative ESG e di sostenibilità. Se a livello europeo, la gestione dell’energia occupa il primo posto nei programmi di sostenibilità/ESG, superando la qualità/sicurezza dei prodotti, in Italia, il 75% delle aziende dichiara di avere in atto delle iniziative ESG formali: il 43% ha in atto una politica a livello aziendale e il 32% attua politiche limitatamente a sedi specifiche.

Il perseguimento delle politiche ESG è guidato dal desiderio di agire con responsabilità (37%) e dal rispetto delle normative governative (36%), seguito, con il 35%, dall’esigenza di far fronte alle disuguaglianze sociali, che potrebbero essere un fatture limitante all’espressione del talento. Con la stessa percentuale del 35%, i programmi di sostenibilità/ESG sono visti come un differenziale competitivo nei confronti dei clienti che li richiedono ai loro fornitori.

Alla domanda quale sia l’elemento trainante del programma ESG, il 31% delle aziende europee ha indicato la gestione dell’energia, mentre in Italia, il punteggio più alto è andato alla qualità e alla sicurezza dei prodotti (40%), seguita da salute e sicurezza (39%) e gestione dell’energia (37%).

AI e tecnologie smart per favorire la crescita del business

Alla domanda su come intendessero favorire una crescita aziendale positiva nei prossimi cinque anni, le aziende italiane hanno citato un maggiore utilizzo di AI e ML (40%), seguito da un aumento dei programmi di formazione e per i dipendenti (35%) e da un migliore utilizzo dei dati in tempo reale per realizzare decisioni (33%).

La risposta più alta da parte della maggior parte delle aziende europee è stata una maggiore automazione, con una media del 38%, ma per le aziende italiane, questo dato è stato valutato basso, pari al 27%.

Gli investimenti tecnologici aumentano di quasi un terzo

Le aziende europee hanno registrato un aumento del 30% nella spesa tecnologica, mentre l’economia rimane una delle principali preoccupazioni anno su anno. In Italia, il 59% delle aziende spende tra il 21% e il 50% del proprio budget operativo in investimenti tecnologici. Tuttavia, il 35% spende meno del 20%, mentre il 7% delle aziende spende più del 50%.

AI e l’apprendimento automatico favoriscono un maggiore utilizzo dei dati

Premesso, come abbiamo visto, che AI e ML trainano gli investimenti delle aziende italiane, alla domanda su come utilizzano i dati raccolti, il 37% delle aziende italiane ha ritenuto che si sarebbero impegnati a sviluppare migliori applicazioni di IA e ML. Altre risposte chiave sono state il miglioramento delle prestazioni e delle relazioni con i fornitori, sempre per il 37%, seguito dalla pianificazione e programmazione della produzione (33%) e dall’ottimizzazione dei processi (27%).

La tecnologia intelligente offre il miglior ritorno sull’investimento (ROI)

Alla domanda su quali tecnologie di produzione intelligente in cui la loro azienda ha investito abbiano avuto il ROI più significativo negli ultimi 12 mesi, cloud e Software as a Service (SaaS) sono risultati i primi con il 15%, seguiti da PLC e PACS con il 13%.

Subito dietro c’era una serie di soluzioni software nei sistemi computerizzati di gestione della manutenzione (CMMS), nei sistemi di gestione della qualità (QMS) e nella pianificazione della catena di fornitura (SCP) con l’11%.

La sicurezza informatica in un mondo sempre più interconnesso

La sicurezza informatica è balzata al terzo posto nella lista delle sfide esterne che le aziende italiane devono affrontare, con il 27% delle aziende che la cita come un problema. Le tradizionali sfide dell’aumento del costo dell’energia (36%), dell’inflazione e della crescita economica (29%) sono le due principali sfide esterne, mentre i prezzi delle materie prime e dei microchip (24%) e le sfide della catena di approvvigionamento (23%) hanno un ruolo di primo piano.

Costi e competenze ostacoli all’adozione della produzione intelligente

Secondo l’indagine, il costo rappresenta l’ostacolo più significativo all’implementazione di tecnologie di produzione intelligente per le aziende italiane (39%). Altre sfide fondamentali sono state la mancanza delle competenze necessarie per implementare la tecnologia di produzione intelligente (29%), la resistenza dei dipendenti al cambiamento (25%) e la sostituzione o l’aggiornamento dei sistemi legacy (24%).

Il commento di Rockwell Automation

“I risultati di questo rapporto sullo Stato dello Smart Manufacturing mostrano quanto nel giro di un anno gli effetti rivoluzionari di innovazioni, come quelle associate all’intelligenza artificiale e al machine learning, abbiano fatto breccia nel mondo manifatturiero. Ne è la riprova il fatto che una buona parte delle aziende italiane le abbia messe al primo posto nella lista degli investimenti tecnologici”, afferma Fabrizio Scovenna, Managing Director Rockwell Automation Italia.

“Questo approccio strategico non riguarda esclusivamente l’adozione delle tecnologie, ma va visto in un’ottica di trasformazione a più ampio respiro verso ecosistemi produttivi più intelligenti e resilienti. Sfruttando l’AI per migliorare il processo decisionale basato sui dati e l’efficienza operativa, le aziende stanno definendo nuovi parametri di riferimento per l’innovazione e la competitività a livello globale, diventando anche molto più attraenti per i talenti che desiderano mettersi alla prova su un terreno ancora da esplorare fino in fondo” aggiunge Scovenna.

Quantificare il ROI in AI e ML

Abbiamo visto che AI e ML trainano gli investimenti delle aziende italiane. Qual è il meccanismo con cui quantificano il Roi dell’investimento in Ai o Ml? “Non è semplice. Spesso si individua una soluzione basata su AI con l’obiettivo di risolvere un problema, efficientare un processo, migliorare alcune prestazioni, ma a volte queste aree di intervento coinvolgono più segmenti e team dell’azienda, questo provoca maggior complessità per l’avvio del progetto.

Meglio circoscrivere il problema, iniziare con un progetto pilota che coinvolga poche risorse e fornisca un rapido riscontro con un duplice vantaggio: rende più veloce l’adozione della tecnologia ed ottiene un risultato misurabile (qui calcolo il ROI). Devo poi formare le risorse interne che saranno poi le promotrici, quando la soluzione verrà ribaltata su altri processi e team operativi” spiega Scovenna.

Benefici strategici e operativi

“Il Machine Learning è una branca dell’Intelligenza Artificiale, consiste nell’apprendimento automatico e aiuta ad individuare dei criteri o delle strutture all’interno di dati strutturati e non strutturati, quindi, aiuta a interpretare cosa indicano i dati. Il vantaggio è che essendo un processo ripetitivo, più accade, meglio apprende e sviluppa il modello, in una sequenza infinita”, aggiunge il manager.

“Come si può intuire il contributo “continuo”, in auto apprendimento dei sistemi basati sull’intelligenza artificiale generano aspettative molto elevate. Il Machine Learning può garantire benefici significativi, sia operativi che strategici, visto che è in grado di analizzare grandi quantità di dati e di apprendere da essi, aiuta ad automatizzare processi complessi, prevedere tendenze e comportamenti futuri interni ed esterni, di personalizzare i prodotti e i servizi in base alle esigenze dei clienti. Tutti elementi chiave per la trasformazione digitale dell’azienda” conclude Scovenna.

Lo studio

Segnaliamo che lo studio annuale “State of Smart Manufacturing Report” è stato condotto in associazione con Sapio Research e Plex Systems. L’indagine ha riguardato industrie manifatturiere, di processo e ibride, con una distribuzione bilanciata delle dimensioni aziendali e un fatturato compreso tra i 10 milioni di dollari e oltre 10 miliardi di dollari.