La scena è familiare a chi gestisce le operations in un’azienda manifatturiera: linee che corrono, ordini urgenti e una montagna di dati che cresce più rapidamente della capacità di utilizzarli. L’Intelligenza Artificiale promette una fabbrica più snella e prevedibile, ma introdurla equivale spesso a rifare il motore di una nave in navigazione: non basta acquistare software ‘plug and play’, occorre ripensare il modo stesso in cui si produce, mantenendo la continuità operativa.
Sarà proprio questo il tema del nuovo numero del settimanale OperationsManager, che sarà disponibile sul sito operationsmanager.it a partire dal primo pomeriggio di domani, venerdì 17 ottobre. L’inserto dedicato al mondo dei processi e dei loro architetti nelle fabbriche, edito da ItalyPost in collaborazione con auxiell e AzzurroDigitale, vedrà intervistate tre realtà (e tre dei loro protagonisti): Hera, Ritmo e Volteco.
Il percorso parte da dati e obiettivi chiari, analisi ‘as-is’ e coinvolgimento dei team. Prima si raccolgono e normalizzano i dati degli impianti e si fotografano i flussi, poi si definisce una baseline e si scelgono pochi casi d’uso con ritorni dimostrabili. Su queste basi si costruisce una roadmap che deve includere operatori e non solo manager.
Due le direttrici principali. La prima è quella dei dati: devono essere sufficienti per iniziare, con meccanismi di miglioramento continuo. Fondamentale è l’‘economia dei dati’: stimare il valore potenziale di un progetto (fermi evitabili, scarti risparmiati, energia ridotta, ore uomo) aiuta a distinguere tra iniziative ‘nice to have’ e progetti strategici.
La seconda direttrice è organizzativa: servono ruoli chiari, formazione, incentivi e feedback rapidi tra officina e It. Portare l’Ia nelle operations significa definire responsabilità: chi gestisce bias e derive? Chi assicura un audit trail per ogni raccomandazione? Il personale è formato per disattivare un modello anomalo in sicurezza?
Tra i benefici più immediati spicca la manutenzione preventiva e predittiva: meno fermi macchina, Mtbf in aumento, scorte ricambi più snelle. Il valore nasce da un processo preciso: raccolta dei segnali, costruzione di variabili solide, addestramento di modelli per stimare stato di salute e vita utile residua, chiusura del ciclo con ordini di lavoro o regolazioni.
L’Ia porta valore anche nelle produzioni su commessa o personalizzate per due ordini di ragioni. Il primo riguarda la gestione delle competenze critiche: quando sono concentrate in poche persone, rotazioni o pensionamenti possono minacciare la continuità. L’Ia consente di raccogliere e strutturare il know-how operativo, rendendolo accessibile a tutti.
Il secondo riguarda pianificazione ed esecuzione di commesse frammentate. Modelli intelligenti possono scomporre e raggruppare ordini, ottimizzare sequenze e configurazioni di linea, riducendo tempi di cambio e migliorando saturazione e puntualità.
Importanti anche i benefici per logistica e magazzino. Una ricerca del Politecnico di Milano ha mostrato come l’Ia migliori l’accuratezza dell’inventario, aumentando l’efficienza e riducendo sprechi. Molte aziende hanno inoltre riassegnato personale a ruoli a maggior valore aggiunto dopo l’introduzione di queste tecnologie.
La ricetta è concreta: partire da un problema e da un KPI che muove la cassa, fotografare processi e dati, scegliere un caso d’uso circoscritto e realizzabile, costruire una cella pilota coinvolgendo gli operatori, misurare, apprendere e scalare solo quando il valore è dimostrato e la convergenza It–Ot è solida. Così l’Ia smette di essere promessa e diventa mestiere quotidiano.