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Trend tecnologici – Outlook 2022

La tecnologia continua a essere un catalizzatore primario per il cambiamento nelle aziende manifatturiere. Infatti, i progressi tecnologici offrono alle aziende maggiori possibilità di aumentare la loro produttività e flessibilità e, sebbene rimanga difficile prevedere come si evolveranno le tendenze tecnologiche, i manager possono pianificare meglio in anticipo monitorando lo sviluppo di nuove tecnologie, anticipando come le aziende potrebbero utilizzarle e comprendendo i fattori che influenzano l’innovazione e l’adozione.

In questo post descriveremo brevemente quali sono i principali trend tecnologici nei settori manifatturieri, secondo McKinsey & Company. Puoi scaricare il report completo qui.

I 14 trend tecnologici

McKinsey ha identificato 14 trend tecnologici suddivisi in 2 gruppi tematici:
  • Silicon Age, che comprende le tecnologie digitali e informatiche, e
  • Engineering Tomorrow, che comprende le tecnologie fisiche in settori come l’energia e la mobilità.
Inoltre, la rilevanza per 20 categorie di settore è stata valutata su una scala da 1 (scarsa) a 5 (elevata):
trend tecnologici
Trend tecnologici (Outlook 2022) secondo McKinsey & Company
Le 14 tecnologie che sono state prese in considerazione sono:

Silicon Age

Engineering Tomorrow

Nelle sezioni seguenti introdurremo le 6 principali tendenze tecnologiche con un maggiore impatto sulle aziende manifatturiere.

Connettività avanzata

I protocolli e le tecnologie di connettività più recenti alimentano le reti con una maggiore velocità effettiva di dati, una maggiore efficienza dello spettro, una copertura geografica più ampia, una minore latenza e una minore richiesta di alimentazione. Questi miglioramenti miglioreranno le esperienze degli utenti e aumenteranno la produttività in settori come la mobilità, l’assistenza sanitaria e la produzione. Le aziende si sono affrettate ad adottare tecnologie di connettività avanzate che si basano sugli standard esistenti, ma le tecnologie più recenti come la connettività a bassa orbita terrestre (LEO) e le reti 5G private hanno visto finora un minore utilizzo. Le tecnologie di connettività più utilizzate sono:
  • Fibra ottica
  • LPWAN
  • Wi-Fi 6
  • 5G/6G cellular wireless
  • LEO satellite constellation
Nell’industria automobilistica e dell’assemblaggio, la connettività potrebbe consentire la manutenzione preventiva, migliorare la navigazione, prevenire le collisioni, abilitare vari livelli di autonomia del veicolo e servizi di carpooling e fornire offerte di infotainment personalizzate. La connettività consente ai rivenditori di gestire l’inventario, migliorare le operazioni di magazzino, coordinare le catene di approvvigionamento, eliminare le attività di check-out e integrare la realtà aumentata per ottenere migliori informazioni sui prodotti

Intelligenza Artificiale applicata

Con le funzionalità di intelligenza artificiale, come l’apprendimento automatico (machine learning o ML), la visione artificiale e l’elaborazione del linguaggio naturale, le aziende di tutti i settori possono utilizzare i dati e ricavare informazioni dettagliate per automatizzare le attività, aggiungere o aumentare le capacità e prendere decisioni migliori. Le aziende stanno sviluppando e adottando più applicazioni per l’IA, ma le questioni organizzative, tecniche, etiche e normative devono essere risolte prima che le aziende possano realizzare il pieno potenziale della tecnologia. Principali soluzioni per l’apprendimento automatico sono:
  • Computer Vision
  • Natural-Language Processing (NLP)
  • Deep Reinforcment Learning
  • Knowlledge Graphs
Le soluzioni di IA possono essere sfruttate in diversi modi nei settori manifatturieri:
  • Automazione dei test di qualità e dei processi di produzione/assemblaggio
  • Ottimizzazione della produzione e pianificazione dell’energia, rilevamento precoce dei difetti delle apparecchiature per ridurre al minimo i tempi di fermo e analisi dei dati sull’utilizzo dell’energia dei consumatori per informare tramite consigli personalizzati
  • Utilizzo di macchinari e robot autonomi, procedure di sicurezza avanzate con visione artificiale e software di ottimizzazione della progettazione 3D

Cloud ed Edge Computing

Le piattaforme cloud, costruite da data center “iperscalabili” che offrono e abilitano enormi capacità di elaborazione e archiviazione e collegate da reti veloci e ad alta capacità, consentono una gamma di servizi che cresce sempre più ampia e ricca. Sempre più spesso, queste piattaforme incorporano anche risorse di calcolo e dati sui nodi perimetrali della rete situati vicino agli utenti finali o nelle loro strutture. Queste risorse edge soddisfano le esigenze di bassa latenza (ovvero ritardi di elaborazione minimi) nei sistemi in tempo reale come l’automazione del magazzino. Le risorse perimetrali vengono utilizzate sempre di più anche nelle applicazioni mobili come i veicoli. La continua integrazione delle risorse cloud ed edge consentirà agli utenti di estendere la velocità e la qualità del cloud ai sistemi edge e in tempo reale, accelerando così l’innovazione, aumentando la produttività e creando valore per il business. Il cloud e l’edge computing andranno a beneficio del settore manifatturiero in diversi modi:
  • Aumento dell’efficienza complessiva delle rotte di trasporto attraverso la gestione degli orari, l’ottimizzazione delle rotte, ecc.; ridotta dipendenza di veicoli connessi/autonomi su data center grandi e distanti per l’accesso al calcolo
  • Miglioramenti nella rete e nella latenza dei dati, aumentando l’efficacia di altre tecnologie di Industria 4.0 (come il gemello digitale), che portano a maggiore produttività complessiva
  • Migliore rete e latenza dei dati, che rendono le tecnologie di produzione automatizzate più efficaci, portando a una maggiore produttività complessiva per gli operatori aerospaziali, mentre i dati fluiscono verso piattaforme cloud per analisi efficienti

Industrializzazione dell'apprendimento automatico

L’industrializzazione dell’apprendimento automatico (ML) implica la creazione di uno stack interoperabile di strumenti tecnici per automatizzare il machine learning e aumentarne l’utilizzo in modo che le organizzazioni possano realizzare il suo pieno potenziale. Gli strumenti di machine learning possono aiutare le aziende a passare da progetti pilota a prodotti aziendali realizzabili, risolvere gli errori di modellazione durante la produzione e superare i limiti della capacità e della produttività dei team. L’esperienza suggerisce che le organizzazioni che industrializzano con successo il ML possono ridurre del 90% i tempi di produzione per le applicazioni ML (dal proof of concept al prodotto) e ridurre le risorse di sviluppo fino al 40%. Sebbene un piccolo numero di aziende leader abbia aperto la strada all’industrializzazione dell’IA, prevediamo che la sua adozione si diffonda man mano che sempre più aziende cercano di utilizzare l’IA per un numero crescente di applicazioni. Principali vantaggi nella produzione:
  • Aumento dei processi di progettazione e produzione attraverso ottimizzazioni da modelli AI/ML (ad es. modelli AI per aiutare nelle simulazioni 3-D per la progettazione di aeromobili, ottimizzazione della catena di approvvigionamento per la produzione, gestione dei rischi per la sicurezza)
  • Utilizzo di AI/ML per migliorare i processi di progettazione e produzione come la manutenzione predittiva, i test di qualità automatizzati e le previsioni della domanda e per fornire funzionalità di servizio clienti come la navigazione

Futuro del consumo sostenibile

Il consumo sostenibile è incentrato sull’uso di beni e servizi prodotti con un impatto ambientale minimo utilizzando tecnologie a basse emissioni di carbonio e materiali sostenibili. A livello macro, il consumo sostenibile è fondamentale per mitigare i rischi ambientali, compreso il cambiamento climatico. Per le aziende, la produzione di beni e servizi sostenibili può favorire il rispetto delle normative emergenti, creare opportunità di crescita e aiutare ad attrarre talenti. Sebbene molte tecnologie che supportano il consumo sostenibile siano tecnicamente praticabili, poche sono diventate sufficientemente convenienti da raggiungere una scala di massa. La spinta globale verso la decarbonizzazione potrebbe accelerarne l’adozione, così come l’emergere di una generazione di consumatori disposta a cambiare i propri modelli di acquisto. 6 modelli principali riflettono i miglioramenti nel consumo consapevole:
  • Basse emissioni di carbonio: riduzione al minimo delle emissioni di gas serra (GHG) durante il ciclo di vita della produzione, dell’uso e dello smaltimento
  • Ridurre, riutilizzare e riciclare: riutilizzare materiali precedentemente utilizzati in un prodotto o creati come sottoprodotto di fabbricazione
  • Biodegradabile: utilizzando materiali che possono essere scomposti in costituenti chimici in condizioni ambientali (es. discarica)
  • Consapevolezza dei rifiuti: ridurre al minimo gli sprechi attraverso un consumo ottimizzato (ad es. di acqua, plastica)
  • Biobased: dare priorità ai materiali realizzati intenzionalmente da sostanze derivate da organismi viventi (o un tempo viventi).
  • Non tossico: seguire processi che emettono meno sostanze chimiche e inquinanti ambientali durante la produzione e l’uso

Conclusione

In questo post abbiamo evidenziato 6 tendenze tecnologiche su 14 che McKinsey & Company ha identificato come tecnologie chiave per il futuro. Se vuoi saperne di più sulle tecnologie di tendenza nel settore, dai un’occhiata al nostro catalogo completo. Se vuoi saperne di più sulla 4a rivoluzione industriale, o Industria 4.0, ti consigliamo di dare un’occhiata ai seguenti corsi:

Riferimenti

Nicola Accialini

Hi there! I am Nicola, founder and admin of SkillS4i. Aerospace Engineer, technology enthusiast and industrial expert. I live in Spain and I like travelling, cycling, hiking and reading.

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