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La rivoluzione digitale ha decisamente scosso le fondamenta dell’economia globale, introducendo dei veri e propri cambiamenti sismici e plasmando un panorama in cui l’innovazione tecnologica viene identificata come il motore trainante della crescita economica. Ma in che modo il legame, di per sé intricato, tra l’economia e l’innovazione digitale ha permesso la trasformazione tecnologica delle industrie tradizionali?

 

Il primo incontro

Innanzitutto, occorre prendere in considerazione le dinamiche di produzione, distribuzione e consumo; la ridefinizione di queste ultime è stato un passo fondamentale nella formazione di nuovi modelli di business e nello sviluppo di settori innovativi.

Basti pensare all’e-commerce, tramite la quale aziende come Amazon hanno ridefinito il commercio al dettaglio; o ancora, alla sharing economy, che ha rivoluzionato i settori del trasporto (Uber) e dell’alloggio (Airbnb).

 

Si sta parlando, ad ogni modo, di una trasformazione che, se rapportata al mero percorso di innovazione aziendale, ha permesso alle imprese di diventare più moderne e competitive: il fenomeno dell’industria 4.0, in particolare, ha introdotto, oltre alla connettività tra macchinari, l’analisi dei dati, migliorando l’efficienza e rivoluzionando in maniera impattante il settore.

 

IoT o Internet of Things (trad. “Internet delle cose”) è la terminologia tramite la quale viene indicato questo fenomeno: una vera e propria rete di oggetti e dispositivi tecnologici che permette ad essi sia di trasmettere che di ricevere, da parte di altri sistemi, i dati. Questo primo incontro tra economia e innovazione digitale è stato, forse, il più incisivo: riuscire ad evolversi, esplorando le possibilità date dall’intelligenza artificiale, ha consentito di analizzare i dati aziendali in maniera più semplice e immediata (seppur con una cospicua percentuale di rischio), permettendo alle imprese una crescita più sicura e controllata.

 

Cluster Analysis: svelare le connessioni invisibili tra i dati

La prima innovazione dell’IoT in ambito statistico è nata in seno a una particolare tecnica, denominata cluster analysis (trad. “analisi di clustering”) e utilizzata per raggruppare all’interno di gruppi omogenei gli elementi simili tra loro presenti in qualsivoglia insieme più ampio. Un cluster rappresenta, infatti, un gruppo.

 

Questo primo metodo di analisi dei dati aiuta, senza ombra di dubbio, a organizzare grandi dataset in gruppi di dati più contenuti, uguali tra loro e, conseguentemente, più semplici da analizzare. È interessante notare come anche i sistemi più conosciuti utilizzino da tempo questa tecnica: questo fenomeno riguarda, ad esempio, il funzionamento del motore di ricerca immagini di Google.

 

Tuttavia, anche le aziende utilizzano da tempo la cluster analysis: al fine di adattare le proprie strategie di marketing alle esigenze specifiche di qualsiasi persona, è essenziale suddividere il mercato in segmenti omogenei di clienti, aventi caratteristiche e comportamenti simili tra loro. Si tratta del motivo per il quale le raccomandazioni di prodotti sponsorizzati online, come le pubblicità mirate sui social, differiscono per ogni singola persona.

 

Sentiment Analysis: navigando tra le emozioni digitali

Per antonomasia, tuttavia, quando si parla di analisi dei dati si fa automaticamente riferimento alla cosiddetta sentiment analysis (trad. “analisi del sentiment”), una branca dell’Intelligenza Artificiale che mira a comprendere i testi valutando le opinioni, le emozioni e il tono delle espressioni umane, determinandone un sentiment positivo, negativo o neutro.

Principalmente utilizzata per il monitoraggio della reputazione online, questa seconda tipologia di analisi dei dati consente alle aziende di esaminare le opinioni dei propri clienti sui social media, sulle recensioni e nei forum, facilitando la comprensione del feedback e, nel caso di sentiment negativi, l’adozione di misure correttive. Ma si tratta di un elemento fondamentale anche nel contesto del servizio clienti: è la sentiment analysis che permette di valutare il tono delle conversazioni, consentendo alle aziende di identificare rapidamente i sentiment negativi e di risolvere prontamente gli eventuali problemi.

 

La sentiment analysis viene utilizzata dalle imprese anche e soprattutto per valutare la soddisfazione dei dipendenti: ad oggi risulta difficile, per la salvaguardia di sé stessi e della propria salute mentale, immaginare un contesto lavorativo in cui non si presti attenzione a un clima aziendale ottimale, che consente, poi, un ottimo tasso di produttività. Non a caso, si tratta di un prezioso strumento nella prevenzione delle crisi: rilevando gli eventuali segnali di insoddisfazione è possibile gestire prontamente situazioni più o meno critiche e contribuire a mantenere una reputazione positiva nel mercato attuale, che è molto competitivo.

 

La trasformazione digitale nell’industria manifatturiera

Ad ogni modo, l’adozione dell’IoT, dell’intelligenza artificiale e dell’automazione intelligente sta definitivamente ridefinendo i processi di produzione.

Mentre i sensori IoT integrati consentono la raccolta in tempo reale di dati cruciali, ottimizzando la manutenzione preventiva dei macchinari, prevenendone gli eventuali guasti, migliorando la gestione delle risorse e ottimizzando la produzione, l’automazione intelligente (inclusa la robotica avanzata) permette di aumentare sia la produttività che la flessibilità nelle linee di produzione.

 

Innovazione tecnologica nelle fabbriche: il caso Stellantis

Stellantis, leader nell’industria automobilistica, ha abbracciato l’innovazione tecnologica all’interno delle sue fabbriche tramite l’implementazione dell’industria 4.0. Tramite l’utilizzo del concetto di fabbriche intelligenti, questa azienda ha integrato l’IoT in quella che è la connessione tra le macchine e i sistemi e ha così ottimizzato i processi produttivi, riducendo i tempi di ciclo e aumentando la precisione. La raccolta di dati in tempo reale consente anche una manutenzione predittiva, riducendo i tempi di fermo delle macchine.

 

Risulta chiaro che l’implementazione di queste tecnologie all’interno delle aziende, oltre a ridurre i costi e gli sprechi, crea anche un ecosistema manifatturiero più agile e reattivo alle sfide del mercato: la sinergia tra l’uomo e la macchina diventa sempre più evidente, in un’ottica che delega all’innovazione tecnologica il futuro dell’industria manifatturiera.

 

 

Fonti

 

Cos’è l’IoT e come funziona?

Amazon e il commercio al dettaglio

Il caso Uber: la sharing economy

Airbnb, la regina della sharing economy

Cluster Analysis

Sentiment Analysis

Industria 4.0: Stellantis spinge sulla Cognitive Diagnostics