Entro il 2030 la metà dei produttori industriali avrà processi altamente automatizzati, ma il divario tra leader e ritardatari raddoppia. Lo studio PwC mostra perché vince chi integra dati, MES e AI come un sistema unico, non chi accumula tecnologie. Ecco la sequenza corretta e dove entra in gioco SCAO.
Cosa dice PwC: l’automazione manifatturiera raddoppia
Il dato più importante dello studio PwC non è la crescita complessiva, ma la sua distribuzione. La quota di aziende con processi altamente automatizzati passerà dal 18% al 50%, ma chi è già avanti accelera molto di più. Le aziende future-fit, cioè il 20% più rapido e innovativo del campione, salgono dal 29% al 65%, mentre le altre si fermano al 45%. In cinque anni la forbice si allarga
invece di chiudersi.
Lo stesso schema si ripete lungo tutta la catena del valore, dove l’uso intensivo di tecnologie avanzate crescerà in modo netto soprattutto in due aree:
- Produzione e operations: dal 29% al 76% entro il 2030
- Progettazione di prodotto: dal 37% al 72% entro il 2030
Sono proprio le aziende future-fit a tirare la volata: usano già tecnologie avanzate nella progettazione nel 46% dei casi contro il 34% delle altre, e nella produzione nel 37% contro il 28%.
Per una PMI manifatturiera “altamente automatizzata” non significa una fabbrica senza persone, ma una fabbrica dove i dati di processo vengono raccolti, letti e usati per decidere quasi senza intervento manuale. È qui che si gioca la partita: non nell’acquisto di un singolo macchinario, ma nella capacità di collegare ciò che già esiste.
Il vero ostacolo: non è la tecnologia, è il sistema
La domanda non è più chi possiede gli strumenti, ma chi riesce ad adottarli e a coordinarli più in fretta.
È la tesi centrale di Ryan Hawk, Global Industrials and Services Leader di PwC, secondo cui la differenza di performance nascerà da quanto coerentemente queste tecnologie lavorano insieme. AI e automazione vanno trattate come un sistema, non come una serie di progetti isolati.
I numeri confermano il punto. Le aziende future-fit dichiarano processi decisionali guidati dai dati nel 75% dei casi, contro il 47% delle altre. Hanno una forza lavoro autorizzata ad agire sulle nuove idee nel 74% dei casi contro il 59%, e tollerano il rischio strategico nel 69% contro il 36%. La tecnologia, da sola, non basta: serve un’architettura dati che renda ogni reparto capace di decidere su base oggettiva. L’AI viene vista come leva tanto di crescita (47%) quanto di produttività (46%), mentre la robotica resta soprattutto uno strumento di efficienza (78%).
C’è un secondo livello di lettura, spesso trascurato. I produttori si aspettano una quota crescente di ricavi da attività diverse dal loro core tradizionale: entro il 2030 il 44% del fatturato dovrebbe arrivare da soluzioni connesse, servizi estesi e modelli basati sui risultati. Senza dati integrati questi nuovi modelli restano irrealizzabili, perché richiedono di misurare in tempo reale ciò che accade dopo la vendita, non solo dentro lo stabilimento.
La sequenza corretta per automatizzare i processi produttivi
Automatizzare bene significa rispettare un ordine. La smart factory è l’obiettivo, non il punto di partenza. Il percorso verso l’automazione manifatturiera ha una sequenza logica che non conviene saltare:
- Connessione dei macchinari e raccolta dati strutturata dal campo
- Integrazione dei sistemi in un’unica fonte affidabile: ERP, MES, magazzino, qualità
- Pulizia e normalizzazione: dati coerenti e confrontabili nel tempo
- Visualizzazione in tempo reale: KPI leggibili da chi deve decidere, non solo dall’IT
- Solo dopo: modelli predittivi, AI e automazione avanzata
Chi inverte questa sequenza, comprando tecnologia AI prima di avere una base dati solida, ottiene strumenti costosi che non funzionano come promesso. Lo studio PwC lo conferma in modo indiretto: i leader vincono perché integrano, non perché accumulano. Ogni passo, inoltre, produce un ritorno misurabile prima del successivo, così si evita il rischio più frequente nei progetti di digitalizzazione, cioè investire molto su uno strato avanzato che poggia su fondamenta inesistenti.
Domande e risposte: quello che i responsabili di produzione si chiedono
Cosa si intende per automazione manifatturiera?
L’automazione manifatturiera è l’uso di tecnologie per eseguire i processi produttivi con un intervento umano ridotto, dalla raccolta dati al controllo qualità fino alla manutenzione. Secondo PwC entro il 2030 la metà dei produttori industriali avrà processi altamente automatizzati, contro il 18% attuale. Non riguarda solo i robot, ma soprattutto l’integrazione tra software, dati e decisioni.
Quali processi produttivi conviene automatizzare per primi?
Conviene partire dalla raccolta e dalla strutturazione dei dati di produzione, perché abilita tutto il resto. Lo studio PwC indica che produzione, operations e progettazione di prodotto sono le aree dove l’uso di tecnologie avanzate crescerà di più entro il 2030. Un MES che digitalizza l’avanzamento di fabbrica è quasi sempre il primo passo concreto e a più rapido ritorno.
Cosa rende un’azienda manifatturiera future-fit?
Secondo PwC le aziende future-fit sono il 20% più rapido e innovativo del settore. Si distinguono non per il numero di tecnologie possedute, ma per come le integrano: decisioni guidate dai dati nel 75% dei casi, forza lavoro autonoma e maggiore tolleranza al rischio strategico. La coerenza del sistema conta più del singolo strumento.
Dove entra in gioco SCAO
SCAO lavora con le aziende manifatturiere italiane da oltre 45 anni. La lettura dello studio PwC conferma ciò che vediamo ogni giorno nelle fabbriche dei nostri clienti: il vantaggio non nasce dall’accumulo di tecnologie, ma da una base dati su cui farle lavorare come un sistema unico.
Integrazione dati e sistema MES
Il sistema MES di SCAO connette macchinari, ERP e sistemi di reparto in un’unica fonte dati affidabile. Anche gli impianti più datati possono essere collegati tramite connettori IIoT senza interrompere la produzione. È esattamente la base che lo studio PwC indica come prerequisito di ogni processo automatizzato.
Business Intelligence operativa
I dati raccolti diventano KPI leggibili in tempo reale su Power BI da chi deve decidere: il responsabile di produzione, il manutentore, la direzione. Non solo report settimanali, ma informazioni azionabili nel momento in cui servono, trasformate da numeri in decisioni.
AI predittiva applicata alla fabbrica
Quando la base dati è solida, SCAO introduce modelli predittivi per manutenzione, qualità e pianificazione, su piattaforma Microsoft Azure. Non come sperimentazione tecnologica, ma come leva operativa con impatto misurabile su fermi, scarti e costi. È l’approccio a sistema che, secondo PwC, distingue i leader dai ritardatari.
Il rischio per chi aspetta
Alla velocità descritta da PwC, ogni anno di attesa amplia la distanza dai concorrenti. Chi rinvia l’integrazione dei dati non resta fermo: arretra in termini relativi, mentre i leader portano i processi automatizzati verso il 65%. Il costo non è solo tecnologico, ma competitivo, e si misura in margini, tempi di consegna e capacità di rispondere al mercato.
Lo studio PwC parla esplicitamente di un punto di svolta storico per il settore. In contesti simili il vantaggio si consolida in fretta e diventa strutturale, e recuperare il terreno perso richiede investimenti molto più alti di quelli necessari per non rimanere indietro adesso.
Entro il 2030 metà del settore manifatturiero avrà automatizzato i processi chiave, ma a vincere non sarà chi avrà comprato più tecnologia. Sarà chi avrà costruito un sistema coerente, dove dati, lettura e previsione lavorano insieme. La domanda non è se automatizzare, ma da dove partire. La risposta è sempre la stessa: dai dati. Chi costruisce oggi una base dati solida avrà già percorso metà strada quando l’automazione diventerà un requisito di filiera, non più una scelta.
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