La ricerca dell’efficienza richiede oggi una visione sistemica che sappia integrare produttività, flessibilità operativa e controllo dei costi. L’aumento dei prezzi dell’energia, la pressione sulla riduzione degli scarti e la necessità di garantire continuità produttiva in contesti sempre più variabili riportano al centro l’OEE (Overall Equipment Effectiveness), non solo come indicatore di performance, ma come strumento di governo dei processi.
In questo quadro il dato diventa l’elemento abilitante. Molte aziende hanno già investito in tecnologie per la raccolta delle informazioni a livello di macchina e di impianto, ma faticano a trasformare questa disponibilità informativa in capacità decisionale. La criticità non riguarda tanto l’accesso ai dati, quanto la loro integrazione, interpretazione e utilizzo in tempi compatibili con le esigenze operative. È su questo terreno che si inserisce il ruolo del Competence Center MADE4.0, che accompagna le imprese in percorsi strutturati di trasformazione digitale, mettendo al centro strategia, architetture del dato e impiego consapevole delle tecnologie data-driven.
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OEE: produttività, disponibilità e qualità richiedono dati affidabili
L’efficienza di un sistema produttivo non può essere valutata in modo credibile senza una lettura strutturata dell’OEE, indicatore che sintetizza tre dimensioni strettamente interdipendenti: produttività, disponibilità degli asset e qualità del processo. In assenza di dati affidabili, coerenti e raccolti con continuità, l’OEE perde la sua funzione di strumento operativo e si riduce a una metrica puramente descrittiva.
“Produttività, disponibilità e qualità assumono valore operativo solo quando sono supportate da un patrimonio informativo solido e aggiornato, in grado di restituire una rappresentazione attendibile del comportamento degli asset produttivi”, sottolinea Filippo Boschi, Responsabile Progetti di innovazione, ricerca industriale e sviluppo sperimentale di MADE 4.0. Ciò implica la capacità di confrontare la produzione effettiva con il potenziale teorico, di misurare il reale tempo di disponibilità delle macchine e di quantificare in modo oggettivo i livelli di difettosità. Solo su questa base l’OEE può diventare uno strumento di governo del sistema produttivo, coerente con gli obiettivi industriali dell’impresa.
Le tre funzioni operative della fabbrica intelligente
La gestione dell’efficienza industriale richiede un approccio sistemico fondato su tre funzioni strettamente integrate: raccolta strutturata dei dati, capacità di analisi e interpretazione e supporto al processo decisionale. È dall’integrazione di queste dimensioni che dipende il reale livello di maturità di una fabbrica digitale. Come osserva Boschi, “l’efficienza non deriva dalla semplice disponibilità del dato, ma dalla capacità di selezionare le informazioni rilevanti, interpretarle correttamente e tradurle in decisioni operative tempestive”.
La funzione di raccolta presuppone un’infrastruttura digitale adeguata – sensori, sistemi IoT, macchine connesse, piattaforme MES ed edge computing – in grado di acquisire dati affidabili e continui sul comportamento degli asset e dei processi.
L’interpretazione riguarda invece la trasformazione del dato grezzo in informazione utile, attraverso l’individuazione di pattern, anomalie, derive di processo e correlazioni tra variabili produttive.
La decisione rappresenta infine il momento in cui il valore si concretizza: definizione delle priorità, ricalibrazione dei piani di produzione, pianificazione degli interventi manutentivi, riallocazione delle risorse e riprogrammazione di ordini e asset in funzione delle condizioni operative reali. In questo senso, sottolinea Boschi, “il fattore distintivo non è la quantità di dati disponibili, ma la capacità di utilizzarli quando diventano determinanti per garantire continuità, stabilità e performance del sistema produttivo”.
Interoperabilità dei processi: integrare i dati per abilitare le decisioni
La capacità di trasformare i dati in decisioni operative efficaci dipende in larga misura dal livello di integrazione tra i processi aziendali. In molti contesti industriali, produzione, qualità, manutenzione e supply chain continuano a operare secondo logiche verticali, con flussi informativi frammentati che ne limitano la valorizzazione e riducono l’efficacia complessiva del sistema.
L’interoperabilità rappresenta il presupposto tecnico e organizzativo per superare questi silos, consentendo agli eventi rilevati in un’area di essere immediatamente comprensibili e utilizzabili nelle altre. “Una previsione di guasto deve poter essere recepita in tempo utile dalla produzione per adeguare i piani operativi, così come una variazione della domanda deve riflettersi rapidamente sulla pianificazione dei carichi e sull’impiego degli asset”, afferma Boschi. In questo senso, “un’architettura realmente interoperabile rende le informazioni condivisibili e interpretabili lungo l’intera catena del valore, permettendo a ciascuna funzione di assumere decisioni coerenti con l’equilibrio complessivo del sistema produttivo”.
In assenza di tale integrazione, i disallineamenti diventano strutturali: ordini non evasi, fermi non pianificati, incremento degli scarti e ricorso frequente ad azioni correttive. L’interoperabilità non è quindi un elemento accessorio dell’innovazione digitale, ma una condizione essenziale per governare complessità, variabilità e continuità operativa.
Il contributo dell’AI: accelerare analisi e supporto decisionale
Una volta consolidata l’architettura del dato e garantita l’interoperabilità tra i processi, l’intelligenza artificiale diventa un abilitatore chiave dell’efficienza operativa. Il suo valore risiede nella capacità di potenziare i sistemi di raccolta, rendendo più rapida e profonda l’interpretazione delle informazioni e rafforzando il processo decisionale. “Il contributo distintivo dell’AI consiste nella capacità di trasformare grandi volumi di dati già disponibili in informazioni immediatamente utilizzabili, intercettando tendenze, derive di processo e segnali deboli difficilmente individuabili con approcci tradizionali”, spiega Boschi.
In ambito manifatturiero, questo approccio trova applicazione in numerosi casi ad alto impatto: dall’individuazione precoce di trend di difettosità che incidono sulla qualità, alla rilevazione di segnali di degrado meccanico a supporto della manutenzione predittiva, fino alla prevenzione dei fermi non pianificati e alle previsioni sulla saturazione delle linee e sull’evoluzione della domanda. L’AI consente inoltre di confrontare in modo sistematico scenari alternativi di produzione, valutando configurazioni diverse in termini di costi, tempi e utilizzo degli asset.
In questo senso, sottolinea Boschi, “gli algoritmi permettono di supportare le scelte operative e strategiche attraverso analisi comparative rapide e oggettive, riducendo l’incertezza e migliorando la qualità delle decisioni”. L’intelligenza artificiale assume così il ruolo di strumento di governo della complessità, accelerando processi decisionali che in passato richiedevano tempi lunghi e un forte impiego di risorse, e contribuendo a rendere il sistema produttivo più reattivo e resiliente.
Governare l’AI: il peso strategico di dati e obiettivi
La crescente attenzione verso l’intelligenza artificiale, tuttavia, sta spingendo molte aziende ad avviare iniziative in ambito AI senza una piena consapevolezza delle condizioni necessarie per trasformarle in valore concreto. Un’adozione efficace richiede prerequisiti chiari sul piano dei dati, delle architetture e degli obiettivi strategici; in loro assenza, il rischio di insuccesso è elevato. “I progetti di intelligenza artificiale tendono a fallire quando vengono avviati senza obiettivi definiti o senza un patrimonio informativo e tecnologico adeguato a sostenerli”, afferma Boschi. In questi casi, l’impatto non si limita alla mancata generazione di risultati, ma si traduce spesso in dispersione di risorse e in una crescente diffidenza verso l’innovazione digitale.
La criticità emerge con particolare evidenza nel segmento delle PMI. I dati 2025 dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano mostrano un divario marcato nell’adozione dell’AI: progetti strutturati sono presenti nel 59% delle grandi imprese, ma solo nel 15% delle medie e nel 7% delle piccole. Un ritardo significativo, soprattutto considerando il ruolo centrale delle PMI nel sistema produttivo italiano.
Alla base di questo gap vi è innanzitutto una immaturità nella gestione del dato, che limita lo sviluppo di casi d’uso avanzati. A ciò si affiancano risorse finanziarie più contenute, difficoltà nel comprendere le reali potenzialità applicative dell’AI e una carenza di competenze specialistiche interne.
“Per molte PMI la complessità dell’AI, unita alla mancanza di competenze dedicate e alla difficoltà di definire una strategia chiara, rappresenta un ostacolo concreto a un’adozione efficace”, sottolinea Boschi.
Da qui la necessità di un percorso strutturato, che parta dalla verifica della disponibilità e della qualità dei dati e dalla definizione degli obiettivi di business, prima di procedere alla selezione di modelli, algoritmi e casi d’uso. Solo così l’AI può diventare un reale supporto all’efficienza e alla competitività, evitando il rischio di iniziative isolate e prive di impatto sul sistema produttivo.
DRAIVE: una roadmap strutturata per governare l’adozione dell’AI
Per accompagnare le imprese nella costruzione di un percorso credibile e sostenibile di adozione dell’intelligenza artificiale, MADE4.0 ha sviluppato DRAIVE – Data-Driven Roadmap for AI Vision and Excellence, una metodologia che integra analisi preliminare, definizione strategica e pianificazione operativa. L’obiettivo è fornire alle aziende un quadro chiaro delle priorità e delle condizioni necessarie affinché l’AI possa generare un impatto concreto sui processi e sulle performance.
“DRAIVE – spiega Boschi – è concepito per supportare le imprese nella strutturazione di un piano organico di iniziative, creando le condizioni perché l’AI produca valore reale e misurabile”. Più che una sequenza di progetti tecnologici, la metodologia si configura come uno strumento di orientamento strategico, calibrato sul contesto e sul livello di maturità di ciascuna organizzazione.
Il percorso si articola in tre fasi principali:
- la definizione degli obiettivi, con l’individuazione delle aree in cui l’AI può generare maggiore valore;
- l’analisi della readiness tecnologica, finalizzata a valutare qualità e disponibilità dei dati, tecnologie abilitanti e adeguatezza delle infrastrutture;
- la costruzione della roadmap AI, con la selezione delle funzionalità e degli algoritmi più idonei e la pianificazione delle progettualità in base a valore atteso, complessità e urgenza.
In questo senso, sottolinea Boschi, “una roadmap ben strutturata consente di orientare in modo consapevole gli investimenti, evitando iniziative prive di impatto e concentrando le risorse sulle progettualità a maggiore valore”. L’intelligenza artificiale viene così inserita in un percorso di miglioramento continuo, coerente con gli obiettivi industriali dell’impresa, e diventa uno strumento di governo dell’efficienza e dell’innovazione, anziché un esercizio tecnologico fine a sé stesso. L’attenzione si sposta così dalla tecnologia alla costruzione di una strategia che integri obiettivi industriali, architetture digitali e competenze organizzative.
“Guidare l’innovazione significa selezionare con consapevolezza le progettualità in grado di generare valore e costruire un percorso che integri visione strategica, tecnologie abilitanti e capacità organizzative”, conclude Filippo Boschi.
