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Al culmine della pandemia di Covid-19, il mondo aveva bisogno di soluzioni - e in fretta. Era necessario sviluppare nuovi farmaci per prevenire i casi gravi della malattia. Ma come? All'epoca, dall'ideazione all'approvazione finale di un nuovo farmaco, erano generalmente necessari dai 12 ai 15 anni. Per accelerare questo processo, l'azienda farmaceutica Pfizer ha pensato di avvalersi di strumenti digitali. Ha utilizzato supercomputer per la ricerca delle molecole adatte e ha sfruttato l'intelligenza artificiale (IA) per analizzare le enormi quantità di dati dei pazienti per gli studi clinici e ottimizzare le catene di fornitura. Il risultato è che sono bastati solo 18 mesi per passare dalla prima sintesi del principale principio attivo in laboratorio alla produzione di massa di Paxlovid, un farmaco antivirale per il Covid-19.

Quando si tratta "solo" dei classici obiettivi di digitalizzazione di Industria 4.0, gli investimenti tendono comunque a rimanere più contenuti. Questo succede, ad esempio, quando si intende ridurre i difetti di produzione, evitare i tempi di fermo e abbassare i costi operativi attraverso flussi di lavoro automatizzati, controllo digitale dei processi e manutenzione predittiva. Rockwell Automation, un'importante azienda del settore, ha coinvolto in un sondaggio 1.500 leader del settore manifatturiero in tutto il mondo. I risultati, pubblicati nello "State of Smart Manufacturing Report" dell'azienda, dimostrano che l'industria di processo è ancora lontana da una completa digitalizzazione dei suoi impianti. Secondo il report, nel 2025 – a più di 10 anni dalla proclamazione della quarta rivoluzione industriale – solo il 20% delle aziende sta investendo su larga scala nelle tecnologie di Industria 4.0. Quindi, quando si parla di digitalizzazione, l'industria di processo assomiglia a un grande cantiere edile i cui progressi sono decisamente lenti. È arrivato il momento di guardare dietro quinte e trovare risposte ad alcune delle domande più urgenti. Perché la digitalizzazione degli impianti di processo non è ancora abbastanza diffusa? Perché i pilastri della trasformazione sono così instabili? E la "costruzione da sogno" della digitalizzazione potrebbe rivelarsi solo un sogno?

Il fatto è che molte aziende dell'industria di processo sono da tempo bloccate in una sorta di "purgatorio pilota". Lanciano numerosi progetti indipendenti per testare le tecnologie digitali attualmente disponibili come, ad esempio, IIoT, le soluzioni cloud o i gemelli digitali. Tuttavia, questi progetti pilota rimangono spesso isolati e poco adatti alla scalabilità o all'adattamento per applicazioni più ampie. Il World Economic Forum ha identificato questo fenomeno già nel 2018 e, ad oggi, non è cambiato quasi nulla. Nello studio di Rockwell Automation, il 56% delle aziende oggetto dell'indagine ha dichiarato di essere attualmente impegnata in progetti pilota. Un ulteriore 20% non aveva ancora intrapreso alcuna azione, pur avendo investimenti in corso.

Attualmente, la maggior parte delle aziende si concentra quasi esclusivamente sull'aspetto tecnologico. Ancora peggiore è la frequente tendenza a concepire le iniziative di digitalizzazione come progetti tecnologici o IT mirati esclusivamente a migliorare le funzionalità, senza tener conto dei benefici concreti che apportano. Per la società di consulenza gestionale McKinsey & Company, tuttavia, la domanda fondamentale è: "Qual è il valore aggiunto per la mia azienda?" Ed è una domanda che spesso rimane senza risposta. Resta aperta anche la questione di quali obiettivi e criteri concreti debbano essere utilizzati come parametri di successo nella trasformazione digitale. Anche l'Istituto Fraunhofer per la tecnologia della produzione, in Germania, è giunto a una conclusione simile. A suo avviso, molte aziende faticano a valutare la capacità di Industria 4.0 di apportare valore aggiunto alla propria produzione. Ciò, a sua volta, ha un effetto limitante sugli investimenti. Per generare un valore aggiunto sostenibile, il report di Rockwell Automation raccomanda alle aziende di identificare e dare priorità alle applicazioni che promettono soluzioni ai problemi di produzione e operativi - e che garantiscono un rapido ritorno sull'investimento.

Questo approccio alla digitalizzazione, altamente mirato e graduale, è supportato dal Dr Rolf Birkhofer, amministratore delegato di Endress+Hauser Digital Solutions. Procedere per piccoli passi ha senso perché i benefici - e quindi le tecnologie impiegate - possono variare in funzione dell'applicazione. "Negli impianti più piccoli, ad esempio, gli operatori possono risparmiare denaro grazie al monitoraggio remoto dei punti di misura, evitando così la necessità di costosi interventi sul posto. Negli impianti più grandi, abbiamo già dimostrato con grande successo che la gestione della base installata di strumenti da campo porta a un rapido ritorno economico." E Rolf Birkhofer concorda con il report di Rockwell Automation: "La digitalizzazione si può considerare di successo quando una soluzione rimane in uso a lungo termine e si ripaga entro i tempi previsti."

Un esempio di digitalizzazione di successo è rappresentato dai gemelli digitali nell'ingegneria impiantistica. Ciò consente alle aziende di pianificare, simulare e ottimizzare virtualmente i propri impianti. Coca-Cola, ad esempio, ad esempio, utilizza gemelli digitali per modellare ogni fase della linea di riempimento nel suo stabilimento ad alto contenuto tecnologico di Istanbul. Le simulazioni che utilizzano i gemelli digitali aiutano a identificare e prevenire potenziali colli di bottiglia, guasti alle macchine e perdite di efficienza, oltre che a testare possibili scenari alternativi. Ciò si traduce in un minor numero di scarti, un consumo energetico inferiore e un risparmio economico.

In molte aziende, tuttavia, i gemelli digitali non vengono sfruttati pienamente perché i dati necessari tendono a essere frammentati e distribuiti su più sistemi, in diversi formati e aree di responsabilità differenti. "Un gemello digitale funziona solo quando sono disponibili dati completi del ciclo di vita", spiega Hans-Joachim Fröhlich, Director Of Technology and Portfolio presso Endress+Hauser. "Attualmente, questa continuità end-to-end è assente oppure i vari dati non si integrano facilmente tra loro."

Ed ecco il punto cruciale: non tutti coloro che si occupano della raccolta e dell'elaborazione dei dati traggono un beneficio diretto dal loro meticoloso lavoro. "L'organizzazione intera ha quindi bisogno di una comprensione condivisa dei processi commerciali interdipartimentali", spiega Wilhelm Otten. La perfetta integrazione dei dati - trascendendo i silos funzionali - è un requisito fondamentale per estendere i progetti pilota a quasi tutte le applicazioni di Industria 4.0. "Uno dei motivi per cui la digitalizzazione nell'industria di processo procede così lentamente è la persistente carenza dell'interoperabilità necessaria. Non è ancora possibile scambiare dati in modo fluido e diretto, né all'interno dell'azienda né tra diverse aziende", afferma Hans-Joachim Fröhlich.

Nei prossimi mesi potremmo assistere a un aumento dello slancio in questo settore, soprattutto per due ragioni. Prima di tutto, si avverte un crescente senso di urgenza alimentato dalla sempre maggiore concorrenza, da requisiti normativi più rigidi, da catene di fornitura sotto pressione, dal continuo aumento della carenza di competenze e dalla sempre più importante necessità di sicurezza informatica. In secondo luogo, l'intelligenza artificiale si prospetta come motore della digitalizzazione. Sulla scia dei successi dell'industria farmaceutica – Pfizer ne è un esempio – molte aziende vedono l'IA come una panacea. Secondo il report di Rockwell Automation, il 95% delle industrie di processo sta già investendo in intelligenza artificiale e apprendimento automatico oppure prevede di farlo nei prossimi cinque anni. Tra le applicazioni che si dimostrano particolarmente promettenti figurano il controllo qualità, la sicurezza informatica e l'ottimizzazione dei processi. Si spera che l'intelligenza artificiale renderà la produzione migliore, più affidabile, più sicura e più efficiente - in definitiva più sostenibile.

Per sfruttare appieno il potenziale dell'intelligenza artificiale è necessario che i dati siano affidabili e che non esista alcun ostacolo al loro flusso. Per le aziende, gli investimenti nella digitalizzazione stanno quindi diventando essenziali - anche in vista dell'evoluzione tecnologica futura. Per gli autori di 'State of Smart Manufacturing Report 2025', non c'è dubbio: "La trasformazione industriale sta prendendo slancio."