INDUSTRY 4.0
za alcun impedimento derivante dal mondo
reale. Anche più avanti, nel ciclo di vita del
prodotto, l’obiettivo è la simulazione di un
aggiornamento del prodotto o uno scenario
di manutenzione in anticipo sul cambiamen-
to del sistema reale.
Processi e Value proposition: come l’In-
dustry 4.0 sta influenzando i processi e
l’organizzazione aziendale così come la
proposta di valore verso il mercato
Da un lato è indiscutibile che l’intelligenza ar-
tificiale sia attualmente uno degli argomenti
più caldi: e con i sistemi di produzione tra-
sformati digitalmente possiamo raccogliere
facilmente e in modo economico molti dati.
La chiave è comprendere che i dati hanno in
sè un valore molto limitato, devono essere
elaborati e trasformati in conoscenza, utiliz-
zabile per dispiegare il potenziale.
Con questo presupposto è ovvio che l’ana-
lisi continua dei dati e le macchine artificiali
intelligenti possono migliorare il processo di
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produzione e possono prendere decisioni
intelligenti e più velocemente in situazioni
eccezionali. L’approccio basato sui dati può
superare qualsiasi operatore umano esper-
to e le macchine autonome raggiungeran-
no una qualità di decisione sovrumana. At-
tualmente i casi aziendali più interessanti
per l’uso dell’apprendimento automatico e
dell’analisi dei dati sono probabilmente la
manutenzione predittiva e l’ottimizzazione
continua del processo come servizio.
Si potrebbe pensare ora che “la domanda”
riguardi ciò che questa tecnologia può offrire
oggi e “che cosa”, invece, ancora dipenda
dalla ricerca. Questo potrebbe essere vero
per il dominio della cosiddetta intelligen-
za artificiale comune, che sta per un livello
di intelligenza paragonabile all’intelligenza
umana. Ma vaste parti del dominio della
matematica e dell’apprendimento statistico
hanno solide basi teoriche e sono già ben
comprese. Altre parti più elaborate come le
reti neurali sono ancora in rapido sviluppo