Dalla raccolta dei dati alla loro valorizzazione strategica, passando per la sperimentazione concreta delle tecnologie e per una diffusione più capillare dell’innovazione sui territori. È lungo questa direttrice che si sta evolvendo il ruolo di MADE4.0, sempre più orientato ad accompagnare le imprese – in particolare le PMI – in un percorso integrato che combina consulenza, sperimentazione e sviluppo delle competenze.
Una trasformazione che riflette il cambiamento in atto nel rapporto tra aziende e tecnologia. Se negli anni successivi al Piano Industria 4.0 l’attenzione si è concentrata soprattutto sull’adozione di soluzioni digitali e sulla raccolta dei dati, oggi la sfida si sposta sulla capacità di interpretarli e trasformarli in valore. “Le aziende hanno iniziato a raccogliere dati grazie all’IoT e alla connessione dell’area produttiva ai sistemi di fabbrica. Oggi però si interrogano su come tradurre quel patrimonio informativo in decisioni strategiche e vantaggi competitivi concreti osserva Davide Polotto, Business Development di MADE – Competence Center Industria 4.0. “Il nostro ruolo evolve proprio per aiutarle a estrarre il massimo ritorno dagli investimenti fatti”.
In questo scenario, si inseriscono tre leve fondamentali – dimostratori tecnologici, intelligenza artificiale e poli territoriali – destinate a ridisegnare il modo in cui le imprese accedono, sperimentano e adottano l’innovazione.
Indice degli argomenti
I dimostratori tecnologici: sperimentare l’innovazione prima dell’investimento
I dimostratori tecnologici rappresentano uno degli strumenti più concreti attraverso cui MADE4.0 supporta le imprese nel percorso di innovazione. Non si tratta semplicemente di ambienti in cui osservare tecnologie già funzionanti, ma di veri e propri spazi di sperimentazione in cui le aziende possono confrontarsi con scenari applicativi e comprendere le potenzialità delle soluzioni disponibili.
Come funzionano i dimostratori della fabbrica digitale MADE
Il loro ruolo va ben oltre la dimostrazione tecnica: “Non sempre le aziende arrivano con una chiara definizione delle soluzioni da implementare. Il dimostratore serve anche ad aprire nuove prospettive, mostrando in modo concreto come potrebbero evolvere i processi produttivi della fabbrica del futuro”, sottolinea Filippo Boschi, Responsabile Progetti di innovazione, ricerca industriale e sviluppo sperimentale di MADE – Competence Center Industria 4.0. In questo senso, il valore dei dimostratori non è solo nella verifica delle prestazioni, ma nella capacità di offrire una visione. Le imprese possono entrare in contatto con diverse applicazioni – dalla robotica collaborativa alla realtà virtuale, dalla gestione documentale automatizzata alla logistica intelligente – e iniziare a immaginare come queste tecnologie potrebbero essere integrate nei propri processi.
Accanto alla dimensione esplorativa, i dimostratori svolgono anche una funzione di orientamento. “Non mostriamo solo la tecnologia”, continua Boschi, “ma anche i principali fattori abilitanti e i vincoli di implementazione: dalle condizioni infrastrutturali necessarie, ai prerequisiti tecnologici e organizzativi, fino agli impatti sui processi operativi e gestionali. L’introduzione di una soluzione richiede sempre un adeguato percorso di change management”.
È proprio questo approccio che distingue il modello MADE: non una logica meramente dimostrativa o di promozione delle tecnologie, ma un accompagnamento strutturato che consente alle imprese di valutare in modo consapevole opportunità, impatti e condizioni di implementazione.
Il valore del “test before invest” per le PMI
All’interno di questo percorso si inserisce il “Test Before Invest”, uno strumento sempre più centrale per migliorare l’efficacia degli investimenti in innovazione.
“Il Test Before Invest ha tre funzioni fondamentali”, spiega Davide Polotto. “La prima è ridurre il rischio, soprattutto per le PMI che spesso non hanno infrastrutture IT/OT mature o competenze consolidate. La seconda è verificare il valore economico reale della soluzione, costruendo un business case in scala ridotta. La terza è accelerare l’adozione”.
Quest’ultimo aspetto è particolarmente significativo. Sebbene possa apparire come un passaggio aggiuntivo, il test preliminare consente in realtà di abbreviare i tempi decisionali, rendendo più chiaro il ritorno dell’investimento e riducendo le incertezze.
Il tema diventa ancora più rilevante nel caso dell’intelligenza artificiale, dove la disponibilità e la qualità dei dati rappresentano fattori critici. “Le soluzioni di AI possono non funzionare se i dati sono assenti, incompleti o troppo variabili”, sottolinea Polotto. “In alcuni contesti aziendali questi limiti emergono con evidenza e devono essere valutati con attenzione, soprattutto quando si parla di physical AI, dove la capacità di agire nel mondo fisico rende ancora più stringente la qualità del dato di partenza”.
L’intelligenza artificiale in fabbrica: nuove opportunità per processi e performance
L’intelligenza artificiale rappresenta oggi uno dei principali driver di trasformazione dei processi industriali, con applicazioni che si estendono dagli uffici alla fabbrica. Per comprenderne l’impatto nei diversi contesti operativi, Polotto propone una chiave di lettura strutturata che consente di interpretarne il ruolo in modo sistematico.
Il punto di partenza è una distinzione tra due ambiti della fabbrica: da un lato gli uffici, cuore dei processi decisionali e informativi, dall’altro lo shop floor, dove la strategia si trasforma in attività produttiva. In entrambi i casi, l’AI interviene lungo tre direttrici fondamentali: comprendere, supportare le decisioni e abilitare l’azione.
Negli uffici, sul piano della comprensione, l’intelligenza artificiale trova applicazione nella gestione della documentazione e della knowledge base aziendale: grazie all’AI generativa è possibile organizzare, interrogare e valorizzare in modo più efficiente il patrimonio informativo dell’impresa. Sul fronte decisionale, il machine learning consente di sviluppare, ad esempio, modelli di forecast su domanda, prezzi e approvvigionamenti, migliorando la qualità delle decisioni. Infine, sul piano operativo, si assiste all’evoluzione dalla Robotic Process Automation tradizionale verso modelli di Agentic Process Automation, in cui agenti intelligenti sono in grado di gestire in autonomia flussi documentali, ordini, solleciti e attività della supply chain gestendo dati anche non strutturati.
Spostandosi nel reparto produttivo, la funzione di comprensione si traduce nelle applicazioni di machine vision: sistemi basati su algoritmi di machine learning, integrati con sensori e telecamere che consentono di automatizzare il controllo qualità, il riconoscimento dei difetti e la tracciabilità dei prodotti. Sul piano decisionale, l’AI abilita modelli di manutenzione predittiva e di ottimizzazione dei parametri di processo, permettendo di intervenire in modo proattivo sulle macchine e migliorare le condizioni operative.
Infine, la dimensione dell’azione trova espressione nella cosiddetta physical AI, che comprende robot adattivi, umanoidi e sistemi autonomi capaci di operare direttamente nel contesto fisico, eseguendo attività in modo flessibile e intelligente. Tra queste soluzioni, gli umanoidi rappresentano una delle frontiere più avanzate, ma anche una delle meno mature dal punto di vista applicativo. “Non è ancora una tecnologia pervasiva nelle PMI”, osserva Boschi. “Siamo in una fase in cui la tecnologia è molto promettente, ma dobbiamo ancora comprendere a fondo i casi d’uso più efficaci, i modelli di costo e i principali fattori di attenzione legati all’implementazione”. Un’evoluzione che richiederà tempo, sperimentazione e accumulo di esperienza, ma che apre prospettive rilevanti per la trasformazione dei sistemi produttivi.
I nuovi poli territoriali per avvicinare l’innovazione alle imprese
Accanto ai dimostratori e all’intelligenza artificiale, MADE4.0 sta sviluppando un modello sempre più distribuito, basato su poli territoriali progettati per avvicinare l’innovazione al tessuto produttivo e facilitarne l’adozione da parte delle imprese.
Un modello distribuito per supportare il tessuto industriale
“L’idea è quella di creare delle ‘antenne’ sul territorio”, spiega Filippo Boschi. “Una delle barriere all’adozione è anche la distanza: non tutte le aziende sono disposte a spostarsi. Se l’innovazione è più vicina, diventa anche più accessibile”.
Si tratta di un’impostazione già prevista nella proposta originaria del Competence Center, che oggi trova una declinazione operativa più strutturata attraverso una rete di presidi territoriali. L’obiettivo è ridurre le barriere di accesso all’innovazione, intercettare in modo più diretto i fabbisogni delle imprese e attivare percorsi di accompagnamento più aderenti alle specificità dei contesti locali.
In questo senso, i poli territoriali rappresentano un’estensione del modello MADE4.0, pensata per rafforzare la prossimità tra imprese, tecnologie e competenze, mantenendo al tempo stesso un approccio coerente in termini di metodologie e strumenti di supporto.
Più prossimità tra imprese, tecnologie e competenze
Pur condividendo lo stesso modello, i poli territoriali si caratterizzano per approcci differenti. Nel caso di Bergamo, l’attenzione è rivolta alla virtualizzazione dei processi produttivi e alla simulazione, con applicazioni che spaziano dal digital twin al virtual commissioning. “Possiamo insegnare a un robot cosa fare in ambiente virtuale e poi trasferire queste istruzioni al sistema reale”, spiega Boschi. “È un modo per programmare e testare i processi prima ancora di intervenire sulla linea produttiva”.
A Pavia, invece, il focus è sulle applicazioni e casi d’uso per il settore pharma, in particolare in ambienti critici come le camere bianche. Qui l’obiettivo è ridurre la presenza umana e migliorare il controllo dei processi, anche attraverso l’utilizzo di robot collaborativi e, in prospettiva, umanoidi.
“L’idea è dimostrare come certe attività possano essere svolte con un livello minimo di intervento umano, riducendo i rischi e migliorando l’efficienza”, aggiunge Boschi.
In entrambi i casi, i poli replicano – su scala ridotta – il modello MADE4.0, offrendo spazi fisici dotati di dimostratori tecnologici e strumenti di sperimentazione.
Un ecosistema per accompagnare l’innovazione delle imprese
L’evoluzione di MADE4.0 si traduce oggi in un ecosistema sempre più integrato di servizi, capace di supportare le imprese lungo tutte le fasi del percorso di innovazione, dalla definizione delle priorità strategiche fino alla validazione delle soluzioni e allo sviluppo delle competenze necessarie alla loro adozione.
In questo modello, l’innovazione non viene più affrontata come un insieme di interventi isolati, ma come un processo continuo che richiede coerenza tra visione, tecnologie e organizzazione. L’obiettivo è mettere le imprese nelle condizioni di affrontare la complessità della trasformazione digitale con un approccio strutturato, riducendo le incertezze e favorendo una maggiore efficacia degli investimenti.
Consulenza, formazione e sperimentazione in un unico modello
Il modello si articola su tre direttrici tra loro strettamente integrate: consulenza strategica, sperimentazione e formazione, che accompagnano le imprese nelle diverse fasi del percorso di innovazione. Come sottolinea Davide Polotto, questa evoluzione si fonda sull’integrazione di tre capisaldi tra loro strettamente interconnessi. “La consulenza rappresenta innanzitutto un’attività di indirizzo strategico: significa analizzare i processi, individuare le priorità di intervento e definire come e dove la tecnologia può generare valore lungo la catena del valore aziendale. La sperimentazione, attraverso proof of concept e tTest bBefore iInvest, consente di validare in modo concreto le soluzioni individuate nella fase progettuale. La formazione, infine, è fondamentale per trasferire competenze, coinvolgere le persone e supportare i processi di cambiamento organizzativo”.
Un approccio che assume un rilievo ancora maggiore alla luce delle trasformazioni indotte dall’intelligenza artificiale nei contesti produttivi. “Si parla spesso di sostituzione di alcune attività da parte dell’intelligenza artificiale”, osserva Polotto, “ma uno degli elementi centrali è il reskilling: acquisire nuove competenze per operare in contesti sempre più evoluti e automatizzati”.
In questa prospettiva, il valore di MADE risiede nella capacità di integrare strategia, sperimentazione e sviluppo delle competenze all’interno di un unico modello operativo, in cui la consulenza non si limita a un supporto tecnico, ma si configura come un’attività di indirizzo e costruzione del valore nel medio-lungo periodo.
A completare il quadro è la capacità di MADE di accompagnare le imprese lungo l’intero percorso di innovazione. “L’obiettivo è comprendere in modo sistemico il fabbisogno dell’azienda e costruire un percorso integrato che includa strategia, pianificazione degli investimenti, sviluppo delle competenze e accesso agli strumenti di supporto, inclusi quelli finanziari”, evidenzia Boschi.
È in questa integrazione che si definisce la nuova fase di MADE4.0: un ecosistema che non si limita a mettere a disposizione tecnologie, ma che punta a rendere i percorsi di innovazione più accessibili, consapevoli e sostenibili per il tessuto industriale.
