L’espressione “Industrie 4.0” è stata usata per la prima volta alla Fiera di Hannover nel 2011 in Germania. A ottobre 2012 un gruppo di lavoro dedicato all’Industria 4.0, presieduto da Siegfried Dais della multinazionale di ingegneria ed elettronica Robert Bosch GmbH e da Henning Kagermann della Acatech (Accademia tedesca delle Scienze e dell’Ingegneria) presentò al governo federale tedesco una serie di raccomandazioni per la sua implementazione. L’8 aprile 2013, all’annuale Fiera di Hannover, fu diffuso il report finale del gruppo di lavoro.
L’industria 4.0 scaturisce dalla quarta rivoluzione industriale. Non esiste ancora una definizione esauriente del fenomeno, ma in estrema sintesi alcuni analisti tendono a descriverla come un processo che porterà alla produzione industriale del tutto automatizzata e interconnessa. Possiamo però definire con una buona precisione le principali tecnologie ICT legate all’industria 4.0 che rappresentano un cambio di paradigma e uno strumento per ottenere innovazione di prodotto, di processo e realizzare un cambio del modello di business quindi un modo nuovo e migliore attraverso cui l’azienda sta sul mercato.
IoT – INTERNET OF THINGS
L’Internet delle cose è una possibile evoluzione dell’uso della Rete: gli oggetti (le “cose”) si rendono riconoscibili e acquisiscono intelligenza grazie al fatto di poter comunicare dati su se stessi e accedere ad informazioni aggregate da parte di altri. Le sveglie suonano prima in caso di traffico, le scarpe da ginnastica trasmettono tempi, velocità e distanza per gareggiare in tempo reale con persone dall’altra parte del globo, i vasetti delle medicine avvisano i familiari se si dimentica di prendere il farmaco. Tutti gli oggetti possono acquisire un ruolo attivo grazie al collegamento alla Rete.
MES – MANUFACTURING EXECUTION SYSTEM
Con Manufacturing Execution System (MES) si indica un sistema informatizzato che ha la principale funzione di gestire e controllare la funzione produttiva di un’azienda. La gestione coinvolge il dispaccio degli ordini, gli avanzamenti in quantità e tempo, il versamento a magazzino, nonché il collegamento diretto ai macchinari per dedurre informazioni utili ad integrare l’esecuzione della produzione come a produrre informazioni per il controllo della produzione stessa.
AR – REALTA’ AUMENTATA
Per realtà aumentata (o realtà mediata dall’elaboratore in inglese augmented reality, abbreviato “AR”), si intende l’arricchimento della percezione sensoriale umana mediante informazioni, in genere manipolate e convogliate elettronicamente, che non sarebbero percepibili con i cinque sensi.
VR – REALTA’ VIRTUALE
La realtà virtuale (a volte abbreviato in VR dall’inglese virtual reality) è il termine utilizzato per indicare una realtà simulata. La realtà virtuale, per sua stessa definizione, simula la realtà effettiva. L’avanzamento delle tecnologie informatiche permette di navigare in ambientazioni fotorealistiche in tempo reale, interagendo con gli oggetti presenti in esse.
Anche se, a livello teorico, la realtà virtuale potrebbe essere costituita attraverso un sistema totalmente immersivo in cui tutti i sensi umani possono essere utilizzati (più specificamente realtà virtuale immersiva o RVI), attualmente il termine è applicato solitamente a qualsiasi tipo di simulazione virtuale creata attraverso l’uso del computer, dai videogiochi che vengono visualizzati su un normale schermo, alle applicazioni che richiedono l’uso degli appositi guanti muniti di sensori (wired gloves) e infine al World Wide Web.
CHATBOT & RICONOSCIMENTO VOCALE
I chat bot, o chatbot, sono dei programmi che simulano una conversazione tra robot e essere umano. Questi programmi funzionano o come utenti stessi delle chat o come persone che rispondono alle FAQ (frequently asked question) delle persone che accedono al sito. Il loro sviluppo è ad uno stadio bassissimo. La loro capacità di colloquiare in modo lineare e congruo è limitata. Tuttavia il loro impiego risulta già da ora più che utile. Fin dai primi sviluppi della scienza informatica, in collaborazione con altre discipline gli studiosi hanno cercato di riprodurre, attraverso l’ausilio di macchine, processi cognitivi tipicamente umani. L’opinione più diffusa in ambito scientifico è che il processo di apprendimento, comprensione e formulazione del linguaggio avvenga in modo per lo più a noi ignoto, soprattutto innato. Se così fosse, la riproduzione del linguaggio attraverso un robota sarebbe un passo troppo grande per le attuali conoscenze.
Il riconoscimento vocale è il processo mediante il quale il linguaggio orale umano viene riconosciuto e successivamente elaborati attraverso un computer o più specificatamente attraverso un apposito sistema di riconoscimento vocale.
CUSTOMER GENERATOR
Ogni processo di vendita sia “business to business” che “business to consumer” ha bisogno di strumenti e metodologie per generare nuovi clienti e fornire alla propria rete vendita contatti utili e profilati. Oggi è possibile realizzare questo partendo dai social network e dal web creando dei meccanismi di ingaggio e di segnalazione di un cliente potenziale.
Tutte queste dinamiche possono essere governati attraverso ad un sistema di Customer Generator che permette:
> Costruire il proprio Customer Journey sottoforma di workflow permettendo di destinare il messaggio corretto al proprio interlocutore a seconda della fase (ingaggio, considerazione, vendita, post vendita) della relazione;
> Importare i dati anagrafici e preferenziali e classificare il contatto con nella categoria (Buyer Personas) più corretta
> Importare i contatti per avere una completa visione dei prospect e dei clienti della vostra azienda;
> Gestire l’opportunità attribuita ad ogni contatto con tutti i dati sullo stato dal primo contatto fino alla gestione di un’offerta;
> Realizzare un sistema collaborazione/informazione per la forza vendita senza limitazioni di utenze;
> Integrare i più diffusi sistemi gestionali ERP e CRM.
SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI PER GESTIRE PRODOTTI E SERVIZI IN ABBONAMENTO
Il modello Industria 4.0 non è focalizzato solo sul recupero dell’efficienza in processi produttivi ma realizza il più importante impatto nell’evoluzione dalla fornitura di prodotti a servizi estesi. L’impatto del digitale non tocca solo sta cambiando il comportamento dei clienti, spostando sempre più i modelli di consumo da una logica di prodotto (singolo acquisto) ad una di servizio (sottoscrizione). Il valore si sposta dal prodotto al servizio. Lo dimostrano ecosistemi innovativi come iTunes di Apple, Kindle di Amazon. Spostarsi verso un business dei servizi dovrebbe ormai rappresentare una priorità per ogni azienda, di qualsiasi dimensione, qualunque sia il core business di cui si occupa: l’evoluzione dell’offerta appare infatti ormai chiaramente orientata in questa direzione. Un simile adeguamento ha un forte impatto su tutti i processi aziendali. Abbracciare un business di servizi significa riorientare la vendita, la produzione, la ricerca, ogni reparto aziendale: cambia il posizionamento sul mercato, cambia il marketing e il modo in cui l’azienda si propone, cambiano anche produzione, progettazione e prototipazione. In tal senso l’azienda deve dotarsi di un sistema informativo che possa gestire questo genere di processi.
BIG DATA MANAGEMENT
Big data è il termine usato per descrivere una raccolta di dati così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l’estrazione di valore. Il progressivo aumento della dimensione dei dataset è legato alla necessità di analisi su un unico insieme di dati, con l’obiettivo di estrarre informazioni aggiuntive rispetto a quelle che si potrebbero ottenere analizzando piccole serie, con la stessa quantità totale di dati. Ad esempio, l’analisi per sondare gli “umori” dei mercati e del commercio, e quindi del trend complessivo della società e del fiume di informazioni che viaggiano e transitano attraverso Internet.
APPRENDIMENTO AUTOMATICO (MACHINE LEARNING)
L’apprendimento automatico (anche chiamato machine learning dall’inglese) è una branca dell’Intelligenza artificiale che “fornisce ai computer l’abilità di apprendere senza essere stati esplicitamente programmati”(Arthur Samuel, 1959). L’apprendimento automatico è strettamente legato al riconoscimento di pattern e alla teoria computazionale dell’apprendimento ed esplora lo studio e la costruzione di algoritmi che possano apprendere da un insieme di dati e fare delle predizioni su questi, costruendo in modo induttivo un modello basato su dei campioni. L’apprendimento automatico viene impiegato in quei campi dell’informatica nei quali progettare e programmare algoritmi espliciti è impraticabile; tra le possibili applicazioni citiamo il filtraggio delle email per evitare spam, l’individuazione di intrusioni in una rete o di intrusi che cercano di violare dati, il riconoscimento ottico dei caratteri, i motori di ricerca e la visione artificiale.
SICUREZZA INFORMATICA & CYBER SECURITY
Con il termine sicurezza informatica si intende quel ramo dell’informatica che si occupa delle analisi delle minacce, delle vulnerabilità e del rischio associato agli asset informatici, al fine di proteggerli da possibili attacchi (interni o esterni) che potrebbero provocare danni diretti o indiretti di impatto superiore ad una determinata soglia di tollerabilità (es. economico, reputazionale, politico-sociale, ecc…). Il termine è spesso sostituito con il neologismo cybersecurity, che rappresenta una sottoclasse del più ampio concetto di information security. Per cybersecurity si intende infatti quell’ambito dell’information security prettamente ed esclusivamente dipendente dalla tecnologia informatica. Nell’utilizzare il termine cybersecurity si vuole intendere, in particolare, un approccio mirato ad enfatizzare non tanto le misure di prevenzione (ovvero quelle misure che agiscono riducendo la probabilità di accadimento di una minaccia), ma soprattutto le misure di protezione (ovvero quelle misure che agiscono riducendo la gravità del danno realizzato da una minaccia). In altri termini l’approccio odierno alla cybersecurity si focalizza sul “cosa e come” fare dopo il realizzarsi di un incidente di sicurezza.
CLOUD COMPUTING
In informatica con il termine inglese cloud computing (in italiano nuvola informatica) si indica un paradigma di erogazione di risorse informatiche, come l’archiviazione, l’elaborazione o la trasmissione di dati, caratterizzato dalla disponibilità on demand attraverso Internet a partire da un insieme di risorse preesistenti e configurabili. Le risorse non vengono pienamente configurate e messe in opera dal fornitore apposta per l’utente, ma gli sono assegnate, rapidamente e convenientemente, grazie a procedure automatizzate, a partire da un insieme di risorse condivise con altri utenti lasciando all’utente parte dell’onere della configurazione. Quando l’utente rilascia la risorsa, essa viene similmente riconfigurata nello stato iniziale e rimessa a disposizione nel pool condiviso delle risorse, con altrettanta velocità ed economia per il fornitore.
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