L’applicazione della cultura digitale rappresenta una nuova sfida per l’imprenditore, in un momento particolarmente sensibile, con un business in continua trasformazione, in ogni settore.
A che punto siamo con la digitalizzazione? E quali sono le prospettive per i prossimi anni? L’expertise italiana, nel movimento di macchinari impiegati nella produzione e nella costruzione, si sta evolvendo e chi resta indietro potrebbe pentirsene. Oggi non è solo l’imprenditore a dover, per forza di cose, essere dotato di intelligenza superiore: oggi è obbligatorio anche per le macchine. Le digital factory rappresentano il futuro e oramai sempre più imprese adottano strategie digitali per connettere gli asset, utilizzando tecnologie IoT (Internet of Things) e analizzando le informazioni con i Big Data.
L’importanza del data system
È giunto il momento di sottoporsi al processo di digitalizzazione per poter diventare competitivi e inserirsi in una catena di distribuzione (supply chain) più dinamica, perché “intelligente”. La digitalizzazione consentirà di operare attraverso una visione di insieme. Le nuove tecnologie, infatti, raccoglieranno dati nell’intero processo produttivo, andando oltre il discorso del singolo macchinario. In questo modo, sicuramente sarà possibile una visione a 360 gradi e aumenterà anche l’efficienza del processo e dell’impiego. Con la digitalizzazione dell’oleodinamica si riduce il gap atavico tra elettronica e meccanica, e i due concetti si fondono tra loro: valvole e pompe, sempre più intelligenti, sono direttamente connesse con l’esterno, diventando più efficienti e più precise, con un minor consumo energetico pur conservando tutte le potenzialità e capacità dell’intrinseca natura meccanica. Poniamo quindi l’attenzione sulla questione “data system”.
La digitalizzazione dei sistemi oleodinamici, in stretta collaborazione con l’aspetto elettronico, potrebbe portare al miglioramento della gestione dei dati, nella sostituzione della macchina all’uomo, e nell’utilizzo di sistemi cosiddetti “machine learning” (l’apprendimento automatico tramite studio scientifico di algoritmi e modelli statistici). Perché la vera innovazione, oltre che nella digitalizzazione, sta nello sfruttamento dei dati che arrivano dalla stessa nuova funzionalità del macchinario che, in caso contrario, resterebbe utilizzato al di sotto delle apportate potenzialità. Questa capacità di dialogo con l’esterno ha degli aspetti sottovalutati che, in realtà, aggiungono un valore inestimabile. Sarebbe possibile in questo modo, ad esempio, intervenire a priori sulla macchina, per una eventuale manutenzione, evitando quindi un possibile logorio che potrebbe rallentare tutto il processo produttivo. Sarebbe poi possibile creare un processo di intelligenza artificiale interamente dedicato al collaudo dei prodotti, sebbene su questo tema la Commissione europea è particolarmente sensibile, e divisa internamente nella visione delle scelte.
