L’importanza della produzione intelligente per la competitività delle imprese
Secondo il sondaggio 2025 Smart Manufacturing Survey condotto da Deloitte tra agosto e settembre 2024, la produzione intelligente assume un ruolo cruciale per le grandi aziende manifatturiere con stabilimenti o sedi negli Stati Uniti. Sono stati interpellati 600 dirigenti di primo livello operanti in settori quali industriale, energia e chimica, biotecnologie e farmaceutica, automotive e beni di consumo. Di questi intervistati, il 92% ritiene che la produzione intelligente rappresenterà il principale fattore di competitività nei prossimi tre anni, segnando un aumento di 6 punti percentuali rispetto al 2019. Inoltre, l’85% dei partecipanti è convinto che questo approccio trasformerà i processi produttivi, incrementerà l’agilità aziendale e contribuirà ad attrarre i talenti qualificati necessari per il settore.
I benefici concreti già rilevati
Le aziende che hanno iniziato a implementare soluzioni di smart manufacturing segnalano vantaggi tangibili in termini di produttività e capacità produttiva. In media, i rispondenti hanno osservato un incremento compreso tra il 10% e il 20% nella produzione, un miglioramento del 7%-20% nella produttività dei dipendenti e fino al 15% di capacità aggiuntiva liberata. Questi risultati dimostrano come gli investimenti in automazione, sensori, sistemi di visione e nell’integrazione di tecnologie digitali nei reparti di produzione siano già in grado di generare utili rapidi.
Quasi la metà degli intervistati (49%) identifica nel miglioramento operativo il motivo principale che ha spinto a dedicare risorse al smart manufacturing, mentre il 44% indica saldo positivi dal punto di vista finanziario come driver dell’adozione. In base ai dati raccolti, il 78% delle imprese ha destinato oltre il 20% del proprio budget di investimento in iniziative volte a modernizzare i reparti produttivi adottando tecnologie intelligenti; l’88% prevede che queste risorse resteranno stabili o cresceranno nell’arco dei dodici mesi successivi.
Le aree di maggiore focalizzazione riguardano l’automazione dei processi e delle linee di produzione, la sincronizzazione delle attività nelle diverse fasi del ciclo produttivo e l’uso di soluzioni per il monitoraggio in tempo reale dei macchinari. A livello tecnologico, molte aziende hanno iniziato a integrare il cloud computing per gestire i dati provenienti dai sistemi di produzione, l’analisi avanzata (data analytics) per interpretare performance e inefficienze e l’Industrial Internet of Things (IIoT) per collegare sensori e dispositivi intelligenti all’interno degli stabilimenti. Circa il 57% delle realtà coinvolte utilizza piattaforme cloud per l’archiviazione e l’elaborazione dei dati, mentre il 46% ha già attivato progetti di IIoT.
L’evoluzione dei modelli di dati e delle architetture
Le imprese stanno adottando modelli dati unificati e standard architetturali comuni, favorendo la capacità di gestire i flussi informativi provenienti da sensori, macchine utensili e sistemi ERP (Enterprise Resource Planning). Grazie a queste scelte, diventa più semplice interpretare i dati e intervenire rapidamente in situazioni operative critiche, rispondendo con tempestività agli allarmi o alle inefficienze riscontrate. Un quadro dati armonizzato semplifica inoltre l’implementazione di algoritmi di intelligenza artificiale e di machine learning, condizione necessaria per passare da semplici dashboard di monitoraggio a sistemi decisionali basati su previsioni e ottimizzazioni continue.
Lo stato dell’intelligenza artificiale nelle fabbriche
Malgrado i progressi registrati nell’integrazione di IoT, cloud e data analytics, solo il 29% delle aziende dichiara di aver implementato soluzioni di intelligenza artificiale o di machine learning su larga scala. Un ulteriore 24% ha avviato progetti pilota che impiegano generative AI per ottimizzare pianificazioni, generare report intelligenti o supportare la manutenzione predittiva. Questo indica che, sebbene l’interesse verso l’applicazione dell’intelligenza artificiale sia in crescita, molte organizzazioni stanno ancora valutando come integrare questi strumenti in modo sostenibile e sicuro, partendo da casi d’uso specifici che offrano un rapido ritorno sull’investimento.
Sfide e rischi legati alla trasformazione digitale
L’estensione degli investimenti in produzione intelligente comporta la necessità di affrontare rischi che vanno gestiti con attenzione. Il 65% dei dirigenti ha indicato il rischio operativo – inteso come possibilità di interruzioni alle attività produttive e perdite economiche legate a progetti non riusciti – come la principale preoccupazione. Inoltre, la questione della sicurezza informatica è particolarmente rilevante: il 91% delle imprese ha subito almeno una violazione dei dati nel corso dell’ultimo anno. Questo dato, emerso dall’indagine condotta da Deloitte sulla sicurezza informatica globale, mette in luce quanto la diffusione di dispositivi connessi e l’apertura dei sistemi di produzione al cloud possano rappresentare un punto di vulnerabilità se non si instaurano adeguate misure di protezione.
Un’altra criticità riguarda la carenza di personale specializzato: il comparto manifatturiero statunitense dovrà reperire circa 3,8 milioni di nuove risorse entro il 2033, considerando le uscite per pensionamenti e la richiesta sempre crescente di competenze legate alle nuove tecnologie. Per fronteggiare questa situazione, il 48% delle imprese ha avviato programmi di formazione interna dedicati al personale operativo e tecnico, ma il sondaggio fa emergere come l’area delle risorse umane (human capital) risulti quella meno sviluppata nel contesto delle iniziative di produzione intelligente. La mancanza di figure con skill specifiche in information technology, operational technology e data science spinge le aziende a ricorrere a fornitori terzi: circa il 70% dei rispondenti si affida a partner esterni per soddisfare le esigenze in ambito cybersecurity e per i progetti di data analytics.
Modelli organizzativi e ruoli di leadership
Per gestire la trasformazione verso stabilimenti intelligenti, più della metà delle imprese ha creato team dedicati ai progetti di smart manufacturing, coinvolgendo figure provenienti da diverse funzioni aziendali. In quasi il 50% dei casi, la responsabilità è affidata ai direttori operativi (Chief Operating Officer), mentre i leader tecnologici (Chief Technology Officer) guidano le iniziative nel 38% delle organizzazioni. Questo approccio cross-funzionale assicura che le esigenze operative, tecnologiche e strategiche siano affiancate fin dalle prime fasi di progettazione, favorendo una migliore integrazione dei processi e una diffusione più rapida delle nuove competenze tra i reparti.
Tecnologie esemplari nel contesto dell’additive manufacturing
I risultati del sondaggio di Deloitte confermano quanto la produzione intelligente si stia estendendo anche alle tecniche di stampa 3D orientate alla produzione di componenti funzionali e di parti complesse. Un esempio significativo è fornito dal sistema Digital Factory lanciato da Hexagon in occasione del Farnborough International Air Show nel 2024. Questa piattaforma, sviluppata dalla divisione Manufacturing Intelligence di Hexagon, permette alle aziende di creare repliche digitali (digital twin) degli impianti e delle macchine, ottimizzare il layout della fabbrica e simulare scenari di produzione. Integrando la metrologia 3D con strumenti di collaborazione in cloud, Digital Factory offre la possibilità di monitorare a distanza le attività produttive, prendere decisioni basate sui dati e ridurre errori di pianificazione che altrimenti richiederebbero revisioni dei processi in presenza. Il sistema è compatibile con i principali software CAD e BIM, facilitando la transizione dalle bozze di progettazione alla realtà operativa, e contribuisce a risparmiare risorse limitando la necessità di training dal vivo presso gli stabilimenti.
Un altro caso di studio degno di nota è la collaborazione tra Sigma Labs, sviluppatore di software per il controllo qualità, e IN4.OS, azienda che ha puntato sulla realizzazione di “Smart Factories of the Future”. Nella partnership, DMG MORI fornisce le stampanti metalliche LASERTEC di ultima generazione, mentre Sigma Labs integra la piattaforma PrintRite3D per il monitoraggio in tempo reale della qualità dei componenti additivi. In questo modello, i sistemi cyber-fisici collegano le macchine utensili con il software di controllo, consentendo la raccolta e l’analisi continua dei dati di processo e della geometria dei pezzi. Secondo R. J. Singh, amministratore delegato di IN4.OS, PrintRite3D è lo strumento che consente alla produzione additiva di entrare nelle fabbriche in modo diffuso e affidabile, in particolare per settori come difesa e aerospaziale dove la qualità dei componenti è essenziale.
Automazione, analisi avanzata e governance dei dati
La spinta verso stabilimenti intelligenti è accompagnata dalla necessità di modernizzare le linee di produzione dotandole di sensori avanzati e sistemi di visione artificiale. Questo tipo di tecnologia permette di rilevare anomalie sui pezzi in lavorazione e di intervenire prima che scarti e rilavorazioni diventino un problema economico. Le piattaforme di data analytics raccolgono in tempo reale i parametri di processo (temperature, velocità di taglio, vibrazioni), analizzandoli con algoritmi predittivi in grado di individuare possibili guasti delle macchine o deviazioni dalle tolleranze richieste. A questo si aggiunge l’importanza di adottare un modello unificato dei dati e architetture aperte: solo così è possibile evitare silos informativi tra reparti e garantire la disponibilità delle informazioni a tutti i livelli decisionali, dalla linea produttiva alle funzioni di pianificazione strategica.
Sicurezza informatica e resilienza dei sistemi
L’integrazione di dispositivi IoT e sistemi cloud espone gli stabilimenti industriali a rischi di attacchi informatici. Nel sondaggio, il 91% delle aziende ha segnalato almeno un incidente di sicurezza sul proprio ambiente digitale nell’ultimo anno. Per affrontare la minaccia, i dirigenti hanno evidenziato la necessità di dedicare risorse consistenti alla protezione dei dati e dei sistemi. Questo include la gestione di firewall industriali, la crittografia dei dati in transito e a riposo, l’implementazione di soluzioni di intrusion detection specifiche per ambienti OT (Operational Technology) e la formazione continua del personale per riconoscere comportamenti sospetti. Alcune aziende hanno preferito appoggiarsi a fornitori esterni specializzati in cybersecurity industriale, in quanto la mancanza di competenze interne le avrebbe costrette a investire ingenti risorse per formare nuove figure specializzate, contrastando in parte l’obiettivo di un rapido ritorno sugli investimenti.
Sviluppo delle competenze e gestione del cambiamento
Un elemento chiave per il successo delle iniziative di smart manufacturing consiste nella disponibilità di personale con competenze specifiche in automazione, analisi dei dati e tecnologie digitali. Il 35% dei responsabili delle risorse umane ha sottolineato come l’adattamento dei lavoratori agli ambienti definiti “fabbrica del futuro” rappresenti un investimento altrettanto importante di quello tecnologico. In questo contesto, oltre alla formazione sui nuovi macchinari, si rende necessaria una strategia di sviluppo delle competenze che preveda:
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Percorsi di riqualificazione professionale per gli operatori di linea, affinché possano affiancare esperti di analisi dati e manutenzione predittiva nel contesto operativo.
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Partnership con università e istituti tecnici per creare corsi specifici sul funzionamento delle piattaforme di IIoT, sulle architetture di dati e sulle metodologie di intelligenza artificiale applicata all’industria.
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Progetti pilota interni per testare soluzioni in scala ridotta, far acquisire dimestichezza ai dipendenti e sviluppare una cultura del miglioramento continuo.
Le imprese stanno progressivamente istituendo processi di comunicazione interna dedicati a spiegare agli addetti le opportunità legate all’adozione delle nuove tecnologie: in circa il 45% dei casi, si è avviata una campagna di sensibilizzazione rivolta sia ai dipendenti che ai clienti, illustrando i benefici attesi in termini di qualità, sostenibilità e rapidità di consegna.
Un percorso già progettato e in fase di implementazione
Le ricerche di Deloitte indicano che, rispetto a un’idea emersa per la prima volta nel 2017, oggi la produzione intelligente ha assunto la forma di una roadmap concreta che le imprese possono seguire per recuperare competitività. Non si tratta semplicemente di correre dietro alla moda tecnologica, bensì di identificare investimenti mirati in ambito dati, sistemi core (ERP, MES, PLM) e formazione delle risorse umane, in grado di generare un valore operativo e finanziario misurabile.
Molte aziende hanno già avviato pilot di IIoT combinati con data analytics per ottimizzare la programmazione della manutenzione: grazie all’analisi dei dati storici e in tempo reale, si riescono a prevedere guasti alle macchine e a pianificare interventi di revisione in orari a minor impatto sulla produzione, riducendo i fermi non programmati e allungando la vita utile degli asset. Altri progetti prevedono l’automazione dei magazzini con robot mobili autonomi che movimentano le materie prime, consentendo di minimizzare gli errori di prelievo e velocizzare i tempi di approvvigionamento sulla linea di montaggio.
Il ruolo di organizzazioni di supporto e alleanze tecnologiche
Per accelerare il percorso verso la “fabbrica intelligente”, Deloitte stessa mette a disposizione metodologie proprietarie, asset e acceleratori tecnologici (come IntelligentOps™) che puntano a integrare intelligenza artificiale generativa e analisi avanzata nei processi produttivi. Le soluzioni di Deloitte includono anche servizi di assessment per valutare il livello di maturità digitale di un’azienda, oltre a piattaforme di Manufacturing Execution System (MES) che coprono le sette principali funzioni: definizione del processo, pianificazione della produzione, esecuzione, tracciabilità, gestione della qualità, chiusura dei lotti e raccolta dati.
All’interno dell’ecosistema di alleanze, Hexagon collabora con Deloitte per integrare metrologia 3D e analisi meccaniche dei materiali, mentre aziende come DMG MORI e Sigma Labs dimostrano casi concreti nel settore della stampa metallica additiva. Queste collaborazioni permettono alle imprese di adottare soluzioni chiavi in mano, riducendo i tempi di integrazione e garantendo un approccio standardizzato alla gestione dei dati di produzione.
Sostenibilità e obiettivi di lungo periodo
Un altro aspetto rilevante è la crescente attenzione alla sostenibilità: il 58% dei manager ritiene che la capacità di mantenere impianti a basso impatto ambientale sarà un fattore cruciale per la competitività nel quinquennio che si apre dopo il 2024. L’adozione di tecnologie intelligenti consente di ridurre gli sprechi energetici e di materie prime, ottimizzare i cicli di produzione e monitorare le emissioni di CO₂ generando report automatici per le verifiche di conformità. Questo approccio risponde anche alle richieste normative, in particolare in vista di possibili cambiamenti fiscali e di incentivi collegati all’Inflation Reduction Act negli Stati Uniti.
Conclusioni: una trasformazione in corso
Nel corso degli ultimi anni, l’idea di fabbrica digitale si è evoluta da un concetto aspirazionale allo sviluppo di progetti concreti in grado di generare risparmi, velocità di risposta al mercato e maggiore attrattività verso i nuovi talenti. Il sondaggio di Deloitte evidenzia chiaramente che le imprese che hanno intrapreso con determinazione questo percorso stanno già raccogliendo i frutti: aumento della capacità produttiva, riduzione dei tempi di fermo, miglior coinvolgimento di personale specializzato e maggior agilità nelle decisioni. Le sfide rimangono molte – dalla cybersecurity alla formazione –, ma l’esigenza di rimanere competitivi in un mercato globale incerto spinge le aziende manifatturiere verso un futuro in cui l’integrazione di tecnologie digitali e l’eccellenza operativa saranno i principali motori di crescita.
