«Si potrebbe pensare che costruire da zero una fabbrica sia facile. Non lo è. Chi parte da un foglio bianco non può sperimentare: deve fare "buona la prima", perché una volta fissato il layout la fabbrica resta ingessata. Chi ha già un’azienda ha invece il problema opposto: deve cambiare abitudini e sistemi, ma ha anche un vantaggio, può provare prima di decidere».
La sfida affrontata nel 2018 da Nicola Mondinelli, ceo di Scao Informatica e Giuseppe Natoli ceo di SHS Italia, è stata vinta. Il gruppo bavarese SHS Dichtungen aveva affidato al manager della software house bresciana un incarico inedito: progettare da zero l’architettura digitale del suo primo stabilimento produttivo a Capriolo, nella «rubber valley» tra Brescia e Bergamo. Progetto nel quale non si è adattata la tecnologia a un’organizzazione esistente, ma disegnata insieme la fabbrica e il suo modo di funzionare.
Per un anno e mezzo si è lavorato a un progetto inedito: immaginare una fabbrica prima ancora che prendesse vita, anticiparne i movimenti, disegnarne i processi e prevederne le necessità. Un’intera realtà industriale da costruire, facendo dialogare produzione, magazzino, logistica, sistemi gestionali e sicurezza informatica. Una responsabilità importante, perché ogni scelta avrebbe accompagnato il futuro dello stabilimento.
Mondinelli, da dove si parte per progettare una fabbrica digitale?
Dai processi. Nel nostro caso abbiamo lavorato su tutto: produzione, magazzino, logistica e parte gestionale e amministrativa. Siamo arrivati a ragionare anche sul progetto elettrico, decidendo quali armadi di rete ed elettrici dovessero servire le diverse postazioni, affinché il sistema fosse resiliente fin dall’inizio a eventuali guasti. Anche la sicurezza informatica è stata considerata dal primo giorno.
Se dovesse ricominciare oggi, nel 2026, che cosa cambierebbe?
La risposta che tutti si aspettano è: intelligenza artificiale. L’IA aiuta, e molto, ma non è il punto di partenza. Non esiste intelligenza artificiale senza digitale e non esiste un digitale utile senza processi pensati bene. In fabbrica domina il mondo reale: macchine, impianti, materiali che si muovono. Il digitale li tocca, l’IA per ora li sfiora. Può dare suggerimenti, ma non è lei a decidere come si lavora.
Quali sono i primi passaggi?
Bisogna individuare il vantaggio competitivo: che cosa permette all’azienda di vincere sul mercato, conquistare clienti e guadagnare? Da lì si risale agli ostacoli che lo impediscono: tempo perso in burocrazia, software lento o rigido, automazioni impossibili. È un esercizio da fare su misura. Ho visitato centinaia di aziende e anche quelle che producono gli stessi articoli hanno processi e dinamiche completamente diversi. Per questo sono convinto che debba essere il software ad adattarsi all’azienda, non il contrario.
Poi vengono i dati.
È la fase che vedo fare meno. Manager e titolari sanno spesso che qualcosa non funziona, ma non riescono a capire dove sia il problema. Dicono che un reparto non rende, ma quale macchina è inefficiente? Dipende dalle persone, dal software o dagli impianti? Per capirlo servono dati precisi. È dai processi che si deve partire per capire quali informazioni raccogliere. Qui l’AI può fare la differenza: permette di raccogliere e analizzare i dati più velocemente e a costi inferiori, rendendo possibili analisi che prima erano troppo onerose.
Come si misura l’efficienza?
Collegando dati e processi, attraverso i KPI o altri sistemi di monitoraggio. Bisogna però ricordare che un indicatore è un sensore, non un obiettivo. Quando una misura diventa un obiettivo smette di essere una buona misura.
La scelta dei partner tecnologici è altrettanto importante. Quali errori evitare?
Un fornitore strategico deve considerarti importante. Se per te è indispensabile e tu per lui sei irrilevante, il rapporto è asimmetrico e prima o poi ne paghi le conseguenze. Servono inoltre competenze diverse: chi costruisce macchine spesso sa poco di informatica e chi fa informatica a volte non arriva all’elettronica. In fabbrica occorre far collaborare fornitori capaci di coprire tutti questi livelli, dalla macchina alla digitalizzazione, fino ad AI e robotica.
Dunque l’AI è soprattutto un acceleratore?
Esattamente. Aiuta a individuare i punti deboli dei processi, suggerisce quali dati servono e accelera lo sviluppo dei programmi. Ma per giudicare se una risposta è corretta serve competenza. L’IA risponde a tutto, ma non sempre ha ragione. Nella mia esperienza, il suo utilizzo più efficace è oggi nelle mani di sviluppatori, architetti software ed esperti di processo con solide conoscenze informatiche.
