BeanTech: la strada per la fabbrica 4.0 è ancora lunga

(ANSA) - MILANO, 31 MAR - "Il processo di digitalizzazione nei settori industriali è in corso, ma la strada è ancora lunga. Dalla gestione dei consumi per ridurre gli sprechi alla capitalizzazione dei dati, per diffondere la cultura digitale in azienda e creare un ecosistema intelligente, che potenzia il processo produttivo, serve una nuova cultura aziendale: a partire dall'adozione di software sostenibili, intelligenti e facili nel loro utilizzo". A fare il punto sullo stato dell'arte dell'industria italiana è Luca Degano, Sales & Marketing Director di beanTech, pmi innovativa di Udine specializzata nella trasformazione digitale per le imprese. Il settore industriale in Italia "sente oggi una forte necessità di rinnovarsi, investendo su nuove tecnologie che siano affidabili, sicure e funzionali agli asset della produzione", spiega Degano. Così, "mentre fino a qualche anno fa l'Intelligenza artificiale era vista come una disciplina sperimentale, oggi sembra essere l'unico driver da sfruttare per il miglioramento delle performance produttive". Ad esempio, "le nostre soluzioni, grazie all'abilitazione data dall'Intelligenza artificiale, ci consentono oggi di disegnare e implementare soluzioni fino a poco tempo fa impensabili". Dal settore manifatturiero all'agroalimentare, dalle infrastrutture all'acciaio, "le opportunità sono davvero tante: aumento della produttività e riduzione dei costi, maggiori livelli di qualità, riduzione degli infortuni sul lavoro, manutenzione predittiva, minori costi per la riparazione dei macchinari e riduzione degli errori". Le principali sfide da affrontare oggi, secondo beanTech, riguardano la necessità di: creare un metodo per infondere una rinnovata fiducia tra le persone e le macchine, secondo un processo che è guidato dall'Intelligenza artificiale ma pur sempre controllato dall'uomo; astrarre in modo digitale l'intero impianto produttivo, secondo il modello del digital twin, una delle cinque tendenze emergenti dei prossimi anni secondo Gartner; capitalizzare il dato, un requisito che molte imprese non stanno sfruttando nel modo giusto; alimentare il dibattito pubblico per aumentare la comprensione dell'intelligenza artificiale (ANSA).